如何修复 PHPMyAdmin 中大型数据库导入期间的'文件超出最大大小限制”错误?
在 PHPMyAdmin 中排除大型数据库导入问题
尝试通过 PHPMyAdmin 导入数据库时,您可能会遇到错误,指出文件超出了最大尺寸限制。当数据库文件大小超过默认上传限制时,就会出现此问题。要解决此问题,请按照下列步骤操作:
第 1 步:调整 PHP 设置
- 导航到通常位于 C:wampbinapacheApache2 的 php.ini 文件.4.4bin
- 修改以下行以增加文件大小和内存限制:
max_execution_time = 259200 max_input_time = 259200 memory_limit = 1000M upload_max_filesize = 750M post_max_size = 750M
- 重新启动 WAMP 服务器或其服务。
第 2 步:修改 PHPMyAdmin 设置
- 在 c:wampappsphpmyadmin4.0.4libraries 中打开 config.default.php 文件
- 找到以下行: $cfg['ExecTimeLimit'] = 300;
- 替换为:$cfg['ExecTimeLimit'] = 0;
替代选项:使用 MySQL 控制台
如果 PHPMyAdmin 修改不能解决问题,您可以使用 MySQL 控制台导入大型数据库:
- 启动 WampServer 并选择 MySQL ->; MySQL控制台
- 输入您的数据库密码(通常为“root”)
- 使用命令选择目标数据库:USE DATABASE_NAME
- 使用命令加载源SQL文件:SOURCE C:FOLDERdatabase.sql
- 按 Enter 导入数据
注意:
- 压缩的数据库文件(例如数据库.sql.zip 或database.sql.gz) 无法直接导入。必须先提取它们。
- 确保用户有足够的权限来导入数据库。
以上是如何修复 PHPMyAdmin 中大型数据库导入期间的'文件超出最大大小限制”错误?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
