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标题: Excel中的数据如何导入MySQL [打印本页]

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作者: 美食家大橙子    时间: 2024-6-14 23:28
标题: Excel中的数据如何导入MySQL
近期工作遇到了excel数据灌入数据库表的使命，无聊整理一下实现方法：

1. System.out.println("=======分割线======");

复制代码

  
1、利用数据库管理工具

起首是利用工具来完成，常见的比较成熟的数据库管理软件都有这个功能，MySQL Workbench、Navict、DataGrip、DBeaver。这里拿DBeaver举例：

• 将excel另存为csv格式，选择编码为UTF-8
  
  
  
  
• 右键要导入的表，选择导入数据
  
  
  
  
• 选择csv做为数据源，点击下一步
  
  
  
  
• 点击选择csv文件
  
  
  
  
• 下拉选择excel字段与MySQL字段映射关系
  
  
  
  
• 点击开始，F5革新即可看到新数据
  
  
  
  

2、利用SQL

• excel转csv，逗号分隔，utf-8格式
  
• 毗连数据库实行以下SQL
  

1. load data local infile 'd:/test.csv'
2. into table testDB.t_book
3. fields terminated by ',';
5. # 注意这时excel中列的顺序和表的字段顺序是刚好对应的

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• 留意当excel和table字段不对应时，按照csv文件表头顺序写sql
  

1. load data local infile 'd:/test.csv'
2. into table testDB.t_book
3. fields terminated by ','
4. lines terminated by '\r\n'
5. ignore 1 lines (name,description);
6. # 即csv文件的第一列给数据库表的name字段，第二列给表的description字段
7. # 其余字段不管

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比如我excel只有name和description两列数据，而库表中要四个字段，只管按csv的顺序分给表中的字段即可，其余字段没有就空着，不用管。

有的可视化数据库毗连工具不支持load data local infile指令，换个命令行窗口实行SQL就行。

3、利用脚本

1. import pymysql       #PyMySQL是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库
2. import pandas as pd  #Pandas是Python的一个数据分析包 导入panda命名为pd
3. from sqlalchemy import create_engine # 导入引擎
5. file = r'd:/t_test.xlsx'    #文件
6. df = pd.read_excel(file) #读文件
8. # 连接数据库
9. engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://root:qwe123@localhost:3306/testDB")
10. df.to_sql('t_book',con=engine,if_exists='replace',index=False)  #导入数据库，如果存在就替换

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代码解释（参数）：

1. engine = create_engine('dialect+driver://username:password@host:port/database')

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1. dialect: 数据库类型
2. driver: 数据库驱动选择
3. username: 数据库用户名
4. password: 用户密码
5. host: 服务器地址
6. port: 端口
7. database: 数据库

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1. if_exists='replace': 如果存在就替换
3. if_exists='append': 如果存在就追加

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相反的，SQL导出到excel：

1. from sqlalchemy import create_engine
2. import pandas as pd
4. # 创建数据库连接
5. engine = create_engine('mysql+pymysql://root:passwd@localhost:port/testDB')
7. # 读取mysql数据
8. db = pd.read_sql(sql='select * from testDB.t_book', con=engine)
10. # 导出数据到excel
11. db.to_excel('data.xlsx')

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