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SQL Server將數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出到Excel表格的全過(guò)程

 更新時(shí)間：2024年06月04日 11:47:41   作者：哈茶真的c  
這篇文章主要介紹了SQL Server將數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出到Excel表格的全過(guò)程,文中通過(guò)圖文結(jié)合的形式給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考下

最開(kāi)始，博主介紹一下自己的環(huán)境：SQL Sever 2008 R2

SQL Sever 大致都差不多

1. 通過(guò)自帶軟件的方式

首先找到下載SQL Sever中提供的導(dǎo)入導(dǎo)出工具

在這里插入圖片描述

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如果開(kāi)始界面沒(méi)有找到自己下載的路徑

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\DTS\Binn下的DTSWizard.exe文件

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導(dǎo)出

1.1 打開(kāi)界面

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1.2 選擇自己的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫(kù)

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1.3 選擇導(dǎo)出目標(biāo)

這里博主導(dǎo)出到Excel文件當(dāng)中

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1.4 選擇直接導(dǎo)出數(shù)據(jù)還是進(jìn)行查詢

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查詢的話將自己在SSMS上編寫的SQL語(yǔ)句直接復(fù)制到框中即可(確保SQL正確，可以進(jìn)行測(cè)試！)
這里博主直接導(dǎo)出表中數(shù)據(jù)

1.5 選擇表目標(biāo)

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這里需要切記表的分隔符為：
行：{CR}{LF}
列：制表符
格式不對(duì)，可能導(dǎo)出的結(jié)構(gòu)出錯(cuò)
(也就是不按照行列的方式導(dǎo)入到Excel當(dāng)中！)

1.6 完成導(dǎo)出

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1.7 檢查是否導(dǎo)出成功

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可以看到Excel表格中出現(xiàn)新數(shù)據(jù)！

導(dǎo)入

1.1 打開(kāi)界面

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1.2 選擇數(shù)據(jù)源

這里博主選擇的是Excel表格

這里的標(biāo)題分隔符選{CR}{LF}

這里博主前面有6行垃圾數(shù)據(jù)(所以選擇跳過(guò)6行)

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行分隔符{CR}{LF}

列分隔符制表符

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1.3 選擇導(dǎo)入目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

選擇自己的服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)

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1.4 選擇表

導(dǎo)入的目標(biāo)表

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1.5 選擇數(shù)據(jù)類型映射

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1.6 完成導(dǎo)入

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1.7 檢查是否導(dǎo)入成功

選擇SSMS工具

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打開(kāi)對(duì)應(yīng)的表和數(shù)據(jù)行

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查看數(shù)據(jù)，可以看到數(shù)據(jù)導(dǎo)入成功！

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1. SQL Sever 2008 R2 存在的問(wèn)題：

這是SQLSever2008R2所獨(dú)有的，其他版本不清楚，自行了解！
對(duì)于還未和SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù)建立過(guò)鏈接的新建Excel表格無(wú)法導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)！
所以咱們需要先讓Excel表格和數(shù)據(jù)庫(kù)建立連接

1.1 隨便找個(gè)表查看表中數(shù)據(jù)

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1.2 選擇將結(jié)果保存到文件

右鍵SQL語(yǔ)句框出現(xiàn)如下界面

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1.3 右鍵選擇執(zhí)行

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1.4 保存結(jié)果

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1.5 查看文件

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可以看到Excel文件中出現(xiàn)了數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)無(wú)法分析(無(wú)效數(shù)據(jù))，將這些數(shù)據(jù)刪除就可以正常進(jìn)行導(dǎo)入導(dǎo)出。

2. 通過(guò)Pycharm(ODBC)的方式

代碼如下所示：

import pyodbc
import pandas as pd
# 創(chuàng)建連接字符串
conn_str = (
    r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};'
    r'SERVER=BF-202403241716;'
    r'DATABASE=scott;'
    r'Trusted_Connection=Yes;'
)
# 建立連接
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
# 創(chuàng)建游標(biāo)對(duì)象
cursor = cnxn.cursor()
# 執(zhí)行SQL查詢
query = "SELECT * FROM dbo.salgrade"
cursor.execute(query)
# 獲取查詢結(jié)果
data1 = cursor.fetchall()
print(type(data1))
print(data1)

# 獲取列名
columns1 = [column[0] for column in cursor.description]
print(type(columns1))
print(columns1)

# 將元組列表展開(kāi)為一維數(shù)組
data1 = [list(item) for item in data1]
print(type(data1))
print(data1)

# 將結(jié)果轉(zhuǎn)換為DataFrame
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=columns1)
print(df1)


# 將數(shù)據(jù)寫入Excel文件
df1.to_excel('output.xlsx', index=False)

# 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接
cursor.close()
cnxn.close()

關(guān)鍵點(diǎn)1：連接方式

數(shù)據(jù)庫(kù)是：SQL Sever 2008 R2 所以這里采用的連接方式是SQL Sever Native Client 10.0 如果是更新的版本應(yīng)該是16或者其他
(可以問(wèn)問(wèn)ChartGPT)

# 創(chuàng)建連接字符串
conn_str = (
    r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};'
    r'SERVER=BF-202403241716;'
    r'DATABASE=scott;'
    r'Trusted_Connection=Yes;'
)

具體的服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)按照自己的來(lái)，這里我SQL Sever通過(guò)驗(yàn)證的方式是Windows驗(yàn)證，所以這里r'Trusted_Connection=Yes;' 如果有用戶密碼，請(qǐng)使用用戶密碼的方式登錄。

關(guān)鍵點(diǎn)2：元組列表需要轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組(???)

# 將元組列表展開(kāi)為一維數(shù)組
data1 = [list(item) for item in data1]
print(type(data1))
print(data1)

<class 'list'>
[(1, 700, 1200), (2, 1201, 1400), (3, 1401, 2000), (4, 2001, 3000), (5, 3001, 9999)]
<class 'list'>
[[1, 700, 1200], [2, 1201, 1400], [3, 1401, 2000], [4, 2001, 3000], [5, 3001, 9999]]
   grade  losal  hisal
0      1    700   1200
1      2   1201   1400
2      3   1401   2000
3      4   2001   3000
4      5   3001   9999

需要將元組列表展開(kāi)為一維數(shù)組

原因：data1 是一個(gè)包含元組的列表，每個(gè)元組都是一個(gè)行，但是傳遞給DataFrame的每行數(shù)據(jù)應(yīng)該是一維的，如果不進(jìn)行轉(zhuǎn)換，那么傳遞的數(shù)據(jù)就是二維的

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會(huì)出現(xiàn)如下類型不匹配的報(bào)錯(cuò)==(解決了半天，還是有點(diǎn)不理解)==

import pyodbc
import pandas as pd

# 假設(shè)data是cursor.fetchall()返回的結(jié)果，它是一個(gè)包含元組的列表
data = [(1, 700, 1200), (2, 1201, 1400), (3, 1401, 2000), (4, 2001, 3000), (5, 3001, 9999)]
print(type(data))
print(data)
# 獲取列名
columns = ['grade', 'losal', 'hisal']  # 確保這些列名與您的表中的列名相匹配
print(type(columns))
print(columns)

# 將結(jié)果轉(zhuǎn)換為DataFrame
df = pd.DataFrame(list(data), columns=columns)
print(df)

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code2當(dāng)中代碼如上，同樣還是一個(gè)包含元組的列表，但是就是可以轉(zhuǎn)換成DataFrame的形式==(很奇怪啊)==

關(guān)鍵點(diǎn)3：import導(dǎo)包

如果直接從官網(wǎng)進(jìn)行下載的話，速度可能會(huì)很慢，而且有時(shí)候還會(huì)斷開(kāi)連接，所以可以選擇一些國(guó)內(nèi)的鏡像網(wǎng)站

pip install some-package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以下這種方式就很慢：

(.venv) PS D:\code\test_3_29> pip install openpyxl
Collecting openpyxl
  Downloading openpyxl-3.1.2-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.5 kB)
Collecting et-xmlfile (from openpyxl)
  Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl.metadata (1.8 kB)
Downloading openpyxl-3.1.2-py2.py3-none-any.whl (249 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 250.0/250.0 kB 547.4 kB/s eta 0:00:00
Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl
Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.1.2

成功結(jié)果如下：

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以上就是SQL Server將數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出到Excel表格的全過(guò)程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于SQL Server數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出到Excel的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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