摘要：
excel写入合并数据到mysql怎么批量向下填充？要批量向下填充Excel中的合并数据到MySQL，可以使用Python的pandas库来实现。首先，将Excel数据读入pand... excel写入合并数据到mysql怎么批量向下填充？
要批量向下填充Excel中的合并数据到MySQL，可以使用Python的pandas库来实现。
首先，将Excel数据读入pandas的DataFrame中。
然后，使用pandas的fillna方法将合并单元格的值向下填充。
接下来，使用pandas的to_sql方法将DataFrame中的数据批量写入MySQL数据库。确保在写入之前已经建立了与MySQL数据库的连接。这样，你就可以批量向下填充Excel中的合并数据并将其写入MySQL数据库了。
mysql读写分离如何保证数据同步？
mysql读写分离后，可以采用mysql集群方案中的主备模式保证数据同步。
首先将之前两个数据库实例按主备模式部署好。
其次按主写备读的方式进行读写分离配置。
最后设置主备同步方式，按binlog文件同步数据，并设置好同步数据的频率。
完成上述处理后，即可保证在读写分离的情况下完成数据同步。
mysql的读写分离用什么软件比较好？
MySQL的读写分离用什么软件比较好这几款中间件，除了MySQL router不建议使用（代码非常简洁，实现也比mysql proxy好， 但是只能通过不同的端口写和做读的分流）外，其他几款中间件，包括没有在这份名单中的mycat， 都是比较靠谱的中间件软件，不管是用来做读写分离，还是做分库分表。
对mysql进行读写分离的中间件有哪些？
mysql-proxy是官方提供的mysql中间件产品可以实现负载平衡，读写分离，failover等，但其不支持大数据量的分库分表且性能较差。
其他mysql开源中间件产品有：Atlas，cobar，tddl。你可以查阅一下相关信息和各自的优缺点。MYSQL中读写分离有什么样的好处呢，为什么一些人都选择读写分离？
现在绝大部分软件项目，都会使用到关系型数据库，比如MySQL、Oracle、DB2等等，目前这些数据库的单机性能已经是不断优化和提高了，但是随着数据增长的速度和并发访问量的增加，在某些公司、某些场景下，单机数据库已经很难满足业务的需要了，所以必须考虑数据库集群的方式来提高系统的可用性；最常见的两种方法：
分库分表：把数据分散到不同的数据库上，每台数据库中存储的数据是不相同的（这里先不考虑每个库做备份或读写分离）；分库分表既可以分散数据库访问的压力，也可以分散数据存储的压力；但是使用分库分表方案的时候，会带来扩容、事务、关联查询等问题和难点，具体这里就不展开讲了。
读写分离：将数据库读操作和写操作分散到不同的节点上，通常是一台数据库做写操作，1到N台做读操作；读写分离的架构，每一台数据中的数据是相同的（这里先忽略延迟的问题），所以只分散了数据库访问的压力，并没有分散数据存储的压力；我们这里主要讲一讲读写分离。
读写分离基本架构
MySQL读写分离的基本架构，可以参考下图：
如上图，读写分离实现的基本步骤是：
数据库服务器搭建多台，一主N从（N大于等于1）；
主数据库只负责写操作，从数据库只负责读操作；
主数据库复制数据到从数据库上；
客户端写操作路由到主数据库上，读操作路由到从数据库上。
读写分离还有另外一种架构，就是在MySQL数据库和客户端之间，增加一层中间代理层，客户端只连接代理， 由代理根据请求类型，把请求分发到不同的数据库上：
第一种架构，整体架构比较简单直接，性能会稍微高一些，但是如果才用直连的方式，客户端可能会稍微麻烦一些（通常需要引入一些组件，负责管理数据库）；
第二种架构，对客户端比较友好，因为客户端只需要和代理交互，并不用关注数据库的具体信息；但是因为多了一层代理，多多少少会对性能有一定的影响。
读写分离带来的好处
读写分离结构中，会有两台甚至更多台数据库，这种冗余的设计，可以提高数据的安全性和系统的可用性；就算是在分库分表的架构中，每一台子库，也可以一主多备的部署方式；
读写分离更多的时候使用在读操作远远大于写操作的场景下，这样可以保证写操作的数据库承受更小的压力，也可以缓解X锁和S锁争用；
服务器数量的增加，意味着可以有效地利用多台服务器的资源；读操作被分摊，提高了系统的性能；
如果写操作比读操作多，或者相近，可以采用双主相互复制的架构。
读写分离会带来的问题
之前的文章，我也反复强调过，任何的架构、软件、框架、组件...在解决一部分问题的时候，一定会带来其他的问题；读写分离最大的一个问题就是，数据从主复制到从的过程中，可能会存在延迟的，如果客户端在执行完一个读操作后，立刻从存库中查询的话，可能会读取到旧数据的情况（我们不断优化，也只能缩短这个时间，并不能完全消除掉这个时间）。
那么针对这个问题，有哪些处理方法呢？
根据具体场景进行评估，是否可以接收这个延迟（这好像是一句废话，但是大多数业务场景，是可以接收这点儿延迟的）；
对于实时性要求很高的场景（查询的数据必须是最新的结果），将这些请求强制路由到主库上；
执行完写操作之后，在读操作发生之前，让中间的时间变长（也就是从业务操作角度来做一些控制，不一定操作完了立刻查询）；
判断主备无延迟，可以通过判断seconds_behind_master参数、对比GTID、对比位点等方式，判断从数据库是否和主数据库一致。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
