如何將Excel中的數(shù)據(jù)導入到MySQL
近期工作遇到了excel數(shù)據(jù)灌入數(shù)據(jù)庫表的任務,無聊整理一下實現(xiàn)方法:
System.out.println("=======分割線======");
1、使用數(shù)據(jù)庫管理工具
首先是使用工具來完成,常見的比較成熟的數(shù)據(jù)庫管理軟件都有這個功能,MySQL Workbench、Navict、DataGrip、DBeaver。這里拿DBeaver舉例:
將excel另存為csv格式,選擇編碼為UTF-8

右鍵要導入的表,選擇導入數(shù)據(jù)

選擇csv做為數(shù)據(jù)源,點擊下一步

點擊選擇csv文件

下拉選擇excel字段與MySQL字段映射關(guān)系

點擊開始,F(xiàn)5刷新即可看到新數(shù)據(jù)

2、使用SQL
- excel轉(zhuǎn)csv,逗號分隔,utf-8格式
- 連接數(shù)據(jù)庫執(zhí)行以下SQL
load data local infile 'd:/test.csv' into table testDB.t_book fields terminated by ','; # 注意這時excel中列的順序和表的字段順序是剛好對應的
- 注意當excel和table字段不對應時,按照csv文件表頭順序?qū)憇ql
load data local infile 'd:/test.csv' into table testDB.t_book fields terminated by ',' lines terminated by '\r\n' ignore 1 lines (name,description); # 即csv文件的第一列給數(shù)據(jù)庫表的name字段,第二列給表的description字段 # 其余字段不管
比如我excel只有name和description兩列數(shù)據(jù),而庫表中要四個字段,只管按csv的順序分給表中的字段即可,其余字段沒有就空著,不用管。


有的可視化數(shù)據(jù)庫連接工具不支持load data local infile指令,換個命令行窗口執(zhí)行SQL就行。

3、使用腳本
import pymysql #PyMySQL是在 Python3.x 版本中用于連接 MySQL 服務器的一個庫
import pandas as pd #Pandas是Python的一個數(shù)據(jù)分析包 導入panda命名為pd
from sqlalchemy import create_engine # 導入引擎
file = r'd:/t_test.xlsx' #文件
df = pd.read_excel(file) #讀文件
# 連接數(shù)據(jù)庫
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:qwe123@localhost:3306/testDB")
df.to_sql('t_book',con=engine,if_exists='replace',index=False) #導入數(shù)據(jù)庫,如果存在就替換
代碼注釋:
engine = create_engine('dialect+driver://username:password@host:port/database')
dialect: 數(shù)據(jù)庫類型 driver: 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動選擇 username: 數(shù)據(jù)庫用戶名 password: 用戶密碼 host: 服務器地址 port: 端口 database: 數(shù)據(jù)庫
if_exists='replace': 如果存在就替換 if_exists='append': 如果存在就追加
相反的,SQL導出到excel:
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:passwd@localhost:port/testDB')
# 讀取mysql數(shù)據(jù)
db = pd.read_sql(sql='select * from testDB.t_book', con=engine)
# 導出數(shù)據(jù)到excel
db.to_excel('data.xlsx')
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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