快捷導(dǎo)航

如何將Excel中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL

更新時(shí)間：2025年08月04日 11:18:48 作者：-代號(hào)9527

本文介紹三種將Excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫的方法：使用數(shù)據(jù)庫工具（如DBeaver）、SQL轉(zhuǎn)換CSV導(dǎo)入、及腳本代碼處理,涵蓋格式轉(zhuǎn)換、字段映射及工具兼容性注意事項(xiàng)

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(gè)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(dǎo)入的表，選擇導(dǎo)入數(shù)據(jù)

選擇csv做為數(shù)據(jù)源，點(diǎn)擊下一步

點(diǎn)擊選擇csv文件

下拉選擇excel字段與MySQL字段映射關(guān)系

點(diǎn)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(hào)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(shí)excel中列的順序和表的字段順序是剛好對應(yīng)的

注意當(dāng)excel和table字段不對應(yīng)時(shí)，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(gè)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(gè)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(wù)器的一個(gè)庫
import pandas as pd  #Pandas是Python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包 導(dǎo)入panda命名為pd
from sqlalchemy import create_engine # 導(dǎo)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(dǎo)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(dòng)選擇
username: 數(shù)據(jù)庫用戶名
password: 用戶密碼
host: 服務(wù)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(dǎo)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(dǎo)出數(shù)據(jù)到excel
db.to_excel('data.xlsx')