mysql 导入大量excel

基础概念

MySQL是一种关系型数据库管理系统，广泛用于存储和管理结构化数据。Excel则是一种电子表格软件，常用于数据的编辑、计算和分析。将Excel中的数据导入MySQL可以帮助实现数据的持久化存储和高效查询。

类型

CSV格式导入：Excel文件可以另存为CSV（逗号分隔值）格式，然后通过MySQL的LOAD DATA INFILE语句或phpMyAdmin等工具导入。
使用编程语言导入：通过Python、Java等编程语言读取Excel文件，并将数据插入到MySQL数据库中。
使用第三方工具导入：如Navicat、DataGrip等数据库管理工具提供了直观的界面来导入Excel数据。

应用场景

数据迁移：将旧系统中的Excel数据迁移到新的MySQL数据库中。
数据分析：将Excel中的原始数据导入MySQL，然后利用SQL进行复杂的数据分析和报表生成。
业务系统集成：将业务系统中生成的Excel报表数据导入MySQL，供其他系统使用。

常见问题及解决方法

问题1：导入速度慢

原因：数据量大、网络传输速度慢、数据库性能瓶颈等。

解决方法：

使用批量插入语句，减少数据库交互次数。
优化网络传输，如使用更快的网络连接或压缩数据。
提升数据库性能，如增加内存、优化索引等。

问题2：数据格式不匹配

原因：Excel中的数据格式与MySQL表结构不匹配，如日期格式、数据类型等。

解决方法：

在导入前检查并调整Excel数据格式，确保与MySQL表结构一致。
使用编程语言在导入过程中进行数据格式转换。

问题3：数据丢失或错误

原因：网络中断、程序错误、数据库事务处理不当等。

解决方法：

使用事务机制确保数据完整性，如BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句。
在导入前备份原始数据，以便出现问题时恢复。
调试程序代码，确保逻辑正确。

示例代码（Python）

以下是一个使用Python的pandas和mysql-connector-python库将Excel数据导入MySQL的示例代码：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接MySQL数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    database="yourdatabase"
)

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('yourfile.xlsx')

# 将数据插入到MySQL表中
cursor = db.cursor()
for index, row in df.iterrows():
    sql = "INSERT INTO yourtable (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
    val = (row['column1'], row['column2'], row['column3'])
    cursor.execute(sql, val)

# 提交事务
db.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
db.close()