解析文件表格数据（如CSV/Excel），建立与数据库表的字段映射关系，使用编程语言（如Python库）或数据库工具（如SQL*Loader, SSIS）执行插入操作将数据导入数据库表中。
核心步骤
-
数据提取
- Excel文件：使用Python的
pandas库或数据库工具（如Navicat）直接读取。import pandas as pd df = pd.read_excel("data.xlsx") # 读取Excel - CSV文件：
df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8") # 处理中文需指定编码
- Excel文件：使用Python的
-
数据清洗（关键步骤）
- 处理空值：
df.fillna("N/A")或用默认值替换。 - 格式化日期：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])。 - 删除重复项：
df.drop_duplicates()。 - 验证数据类型：确保数字列无文本字符（如
$100需转为100）。
- 处理空值：
-
数据库表设计
- 创建与文件列匹配的表结构。
CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INT, salary DECIMAL(10,2), join_date DATE );
- 创建与文件列匹配的表结构。
-
字段映射
- 确保文件列名与数据库字段名一致（如文件列
员工姓名映射到name）。 - 处理不匹配情况：
- 重命名列：
df.rename(columns={"员工姓名": "name"}) - 删除多余列：
df.drop(columns=["无用列"])
- 重命名列：
- 确保文件列名与数据库字段名一致（如文件列
-
导入数据库
- 方法1：用Python库（推荐）
from sqlalchemy import create_engine # 连接MySQL示例 engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name") df.to_sql("employees", engine, if_exists="append", index=False) # 追加数据 - 方法2：数据库工具导入
- MySQL：用
LOAD DATA INFILE命令快速导入CSV。LOAD DATA INFILE '/path/data.csv' INTO TABLE employees FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' IGNORE 1 ROWS; # 跳过CSV标题行
- Navicat/phpMyAdmin：图形化导入向导（支持Excel/CSV）。
- MySQL：用
- 方法1：用Python库（推荐）
注意事项
-
编码问题
文件与数据库需统一编码（推荐UTF-8）,避免中文乱码。
-
事务处理
- 批量导入时启用事务，出错可回滚：
with engine.begin() as conn: # SQLAlchemy自动事务 df.to_sql(..., con=conn)
- 批量导入时启用事务，出错可回滚：
-
性能优化
- 大型文件（>100MB）分批导入：
for chunk in pd.read_csv("large.csv", chunksize=10000): chunk.to_sql(...) # 每次导入1万行
- 大型文件（>100MB）分批导入：
-
错误处理
- 捕获异常并记录失败数据：
try: df.to_sql(...) except Exception as e: print(f"导入失败：{e}") df.to_csv("error_rows.csv") # 保存错误数据
- 捕获异常并记录失败数据：
安全与规范
- 数据脱敏：导入前移除身份证、手机号等敏感信息。
- 权限控制：数据库账号仅授予必要权限（如只允许INSERT）。
- 备份机制：操作前备份数据库（
mysqldump -u root -p db_name > backup.sql）。
常见问题解决
- 日期格式报错：用
pd.to_datetime()统一格式。 - 主键冲突：导入前检查重复ID，或用
REPLACE代替INSERT。 - 字段长度超限：截断字符串（如
df['name'] = df['name'].str[:50]）。
通过工具或代码实现文件表格入库，核心在于数据清洗和字段映射，优先选择编程方法（Python）处理复杂逻辑，小规模数据可用Navicat等工具提升效率，务必在操作前备份数据,并验证导入结果的完整性。
引用说明：本文方法参考自pandas官方文档、MySQL LOAD DATA语法，工具推荐Navicat、DBeaver或开源库SQLAlchemy。
原创文章，发布者：酷盾叔，转转请注明出处：https://www.kd.cn/ask/35355.html
