基礎(chǔ)操作篇

1. 首先打開navicat 軟件，進(jìn)入后打開連接

2. 進(jìn)入后選擇新建數(shù)據(jù)庫

3. 數(shù)據(jù)庫名隨便輸入一個(gè)，字符集選擇 utf8，排序規(guī)則選擇utf8_general_ci ，這樣可以最大程度地支持中文 ，點(diǎn)擊好，新建數(shù)據(jù)庫

4. 打開剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫：

5. 進(jìn)去后在表這一列選擇導(dǎo)入向?qū)?/h3>

6. 進(jìn)入后選擇excel 文件(*.xls, *.xlsx) 選項(xiàng)，點(diǎn)擊繼續(xù)

7. 選擇添加文件，將文件加入，點(diǎn)擊繼續(xù)

8.選中加載出來的數(shù)據(jù)表，選擇繼續(xù) 

9.默認(rèn)用第一行作為sql 表的表頭，第二行開始作為真實(shí)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，點(diǎn)擊繼續(xù)

10.點(diǎn)擊繼續(xù)

11.映射字段這一步可以對(duì)表字段進(jìn)行一定的調(diào)整，在不需要調(diào)整的情況下點(diǎn)擊繼續(xù)（默認(rèn)以剛選擇的第一行左右sql 的表字段）

12.接下來一般選擇追加模式，點(diǎn)擊繼續(xù)

（追加，不會(huì)清空掉原有數(shù)據(jù)，如需要導(dǎo)入多張表的情況下，可以選擇追加） 

13.接下來點(diǎn)擊開始即可導(dǎo)入，記得一定要點(diǎn)開始！！??！

14. 60 多萬行數(shù)據(jù)導(dǎo)入成功，耗時(shí)70 多秒，點(diǎn)擊完成即可成功導(dǎo)入數(shù)據(jù) 

16. 點(diǎn)擊表里面的sheet1 即可看到數(shù)據(jù) 

17. 打開命令行運(yùn)行sql，點(diǎn)擊上方表頭查詢，進(jìn)入sql 命令窗口

18. 進(jìn)入后點(diǎn)擊圖中位置新增查詢

19. 進(jìn)入命令窗口

20. 比如此處我們查詢一下總共的導(dǎo)入數(shù)據(jù)有多少條

SELECT COUNT(1) FROM Sheet1 

21. 得到運(yùn)行結(jié)果如下

好了，以上就完成了從excel 中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到mysql ，并執(zhí)行sql 語句的過程，我們可以通過寫sql 來做各種各樣的查詢哦～

進(jìn)階操作篇

下面為進(jìn)階內(nèi)容，如果遇到查詢緩慢，我們可以通過新增索引來解決查詢緩慢問題

通過索引可以提效99% 的查詢慢問題場景

進(jìn)入及設(shè)計(jì)方式如下:

22. 從左欄進(jìn)入表，點(diǎn)擊箭頭那的編輯符合那里，進(jìn)入設(shè)計(jì)表 

23.進(jìn)入后選擇第二個(gè)選項(xiàng)，即索引這一欄，然后進(jìn)入，就可以看到如下的界面 

24.點(diǎn)擊+ 號(hào)處，新增索引 

25， 索引名稱隨便填一個(gè)，比如填個(gè)newindex，然后字段名選擇對(duì)應(yīng)的表頭的某一列名稱 

26. 關(guān)于索引類型選擇

索引類型可以選擇 normal （普通索引），一般選擇，如果能夠明確該列中的任意值都不會(huì)重復(fù)的話，可以選擇unique（唯一索引）、fulltext 為全文本索引，一般用于會(huì)被like 的字段處，spatial 索引為空間索引，但使用這個(gè)，需要將字段 置為not null（或者能夠明確非空），我這里選擇了normal（因?yàn)槲依锩娴臄?shù)據(jù)是有重復(fù)的，非唯一） 

  27、關(guān)于索引方法選擇

索引方法選擇BTREE（b+樹 索引），也可以選擇hash ，一般的隨意數(shù)據(jù)比較難看出兩者的區(qū)別，但hash 索引對(duì)一些范圍查詢優(yōu)化得不是很好

28. 至此，一條索引就新建完成啦~ 

29. 保存索引

記得一定要點(diǎn)擊保存按鈕，然后可以再去原來的查詢界面查看查詢效果的改進(jìn)咋樣

30.效果對(duì)比

此處是一個(gè)加入索引前后的效果對(duì)比，可以明顯看到，加入索引后，查詢速度有了很大的提升哦~ 

附：mysql spatial簡介_詳細(xì)介紹mysql索引類型：FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL、UNIQUE

mysql索引類型：FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL、UNIQUE的詳細(xì)介紹

Normal 普通索引

表示普通索引，大多數(shù)情況下都可以使用

Unique 唯一索引

表示唯一的，不允許重復(fù)的索引，如果該字段信息保證不會(huì)重復(fù)例如身份證號(hào)用作索引時(shí)，可設(shè)置為unique

約束唯一標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)庫表中的每一條記錄，即在單表中不能用每條記錄是唯一的(例如身份證就是唯一的)，Unique(要求列唯一)和Primary Key(primary key = unique + not null 列唯一)約束均為列或列集合中提供了唯一性的保證，Primary Key是擁有自動(dòng)定義的Unique約束，但是每個(gè)表中可以有多個(gè)Unique約束，但是只能有一個(gè)Primary Key約束。

mysql中創(chuàng)建Unique約束

Full Text 全文索引

表示全文收索，在檢索長文本的時(shí)候，效果最好，短文本建議使用Index,但是在檢索的時(shí)候數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候，現(xiàn)將數(shù)據(jù)放入一個(gè)沒有全局索引的表中，然后在用Create Index創(chuàng)建的Full Text索引，要比先為一張表建立Full Text然后在寫入數(shù)據(jù)要快的很多

FULLTEXT 用于搜索很長一篇文章的時(shí)候，效果最好。用在比較短的文本，如果就一兩行字的，普通的 INDEX 也可以。

SPATIAL 空間索引

空間索引是對(duì)空間數(shù)據(jù)類型的字段建立的索引，MYSQL中的空間數(shù)據(jù)類型有4種，分別是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL關(guān)鍵字進(jìn)行擴(kuò)展，使得能夠用于創(chuàng)建正規(guī)索引類型的語法創(chuàng)建空間索引。創(chuàng)建空間索引的列，必須將其聲明為NOT NULL，空間索引只能在存儲(chǔ)引擎為MYISAM的表中創(chuàng)建

btree索引和hash索引的區(qū)別

1、BTREE(B樹(可以是多叉樹)) {主流使用}

2、HASH(key,value) 這種方式對(duì)范圍查詢支持得不是很好

hash 索引結(jié)構(gòu)的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節(jié)點(diǎn)到枝節(jié)點(diǎn)，最后才能訪問到頁節(jié)點(diǎn)這樣多次的IO訪問，所以 Hash 索引的查詢效率要遠(yuǎn)高于 B-Tree 索引。

可 能很多人又有疑問了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也帶來了很多限制和弊端，主要有以下這些。

(1)Hash 索引僅僅能滿足”=”,”IN”和”<=>”查詢，不能使用范圍查詢。

由于 Hash 索引比較的是進(jìn)行 Hash 運(yùn)算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的過濾，不能用于基于范圍的過濾，因?yàn)榻?jīng)過相應(yīng)的 Hash 算法處理之后的 Hash 值的大小關(guān)系，并不能保證和Hash運(yùn)算前完全一樣。

(2)Hash 索引無法被用來避免數(shù)據(jù)的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是經(jīng)過 Hash 計(jì)算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小關(guān)系并不一定和 Hash 運(yùn)算前的鍵值完全一樣，所以數(shù)據(jù)庫無法利用索引的數(shù)據(jù)來避免任何排序運(yùn)算；

(3)Hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。

對(duì)于組合索引，Hash 索引在計(jì)算 Hash 值的時(shí)候是組合索引鍵合并后再一起計(jì)算 Hash 值，而不是單獨(dú)計(jì)算 Hash 值，所以通過組合索引的前面一個(gè)或幾個(gè)索引鍵進(jìn)行查詢的時(shí)候，Hash 索引也無法被利用。

(4)Hash 索引在任何時(shí)候都不能避免表掃描。

前面已經(jīng)知道，Hash 索引是將索引鍵通過 Hash 運(yùn)算之后，將 Hash運(yùn)算結(jié)果的 Hash 值和所對(duì)應(yīng)的行指針信息存放于一個(gè) Hash 表中，由于不同索引鍵存在相同 Hash 值，所以即使取滿足某個(gè) Hash 鍵值的數(shù)據(jù)的記錄條數(shù)，也無法從 Hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的比較，并得到相應(yīng)的結(jié)果。

(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情況后性能并不一定就會(huì)比B-Tree索引高。

對(duì)于選擇性比較低的索引鍵，如果創(chuàng)建 Hash 索引，那么將會(huì)存在大量記錄指針信息存于同一個(gè) Hash 值相關(guān)聯(lián)。這樣要定位某一條記錄時(shí)就會(huì)非常麻煩，會(huì)浪費(fèi)多次表數(shù)據(jù)的訪問，而造成整體性能低下。

在實(shí)際操作過程中，應(yīng)該選取表中哪些字段作為索引？

為了使索引的使用效率更高，在創(chuàng)建索引時(shí)，必須考慮在哪些字段上創(chuàng)建索引和創(chuàng)建什么類型的索引,有7大原則：

1．選擇唯一性索引

2．為經(jīng)常需要排序、分組和聯(lián)合操作的字段建立索引

3．為常作為查詢條件的字段建立索引

4．限制索引的數(shù)目

5．盡量使用數(shù)據(jù)量少的索引

6．盡量使用前綴來索引

7．刪除不再使用或者很少使用的索引

8. 經(jīng)常更新修改的字段不要建立索引(針對(duì)mysql說，因?yàn)樽侄胃耐瑫r(shí)索引就要重新建立，排序，而Orcale好像是有這樣的機(jī)制字段值更改了，它不立刻建立索引，排序索引，而是根據(jù)更改個(gè)數(shù)，時(shí)間段去做平衡索引這件事的)

9、不推薦在同一列建多個(gè)索引

寫在最后：

到此這篇關(guān)于如何在navicat中導(dǎo)入excel表格數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)navicat導(dǎo)入excel表格數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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