excel由图表导出数据库

Excel 图表本身不能直接导出数据库，但可先将 Excel 数据整理好，再通过相关数据库管理工具导入。

Excel 由图表导出数据库：详细步骤与方法

在数据分析和处理过程中，有时需要将 Excel 中的图表数据导出到数据库中，以便进行进一步的管理和分析，以下是几种常见的方法来实现这一操作。

一、使用 Excel 插件

（一）DataX

1、下载与安装：从官方网站下载 DataX 插件，并按照提示完成安装。

2、配置数据源：打开 Excel，在“数据”选项卡中选择“获取数据”，找到 DataX 插件并启动，配置 Excel 文件作为源数据，设置数据库连接信息（如 MySQL、SQL Server 等）作为目标数据源，包括服务器地址、端口、用户名、密码以及数据库名称等。

3、选择数据：在 Excel 中选择要导出的数据范围，可以通过手动选择单元格区域或者使用命名范围来确定数据。

4、映射数据：将 Excel 中的数据列与数据库表中的字段进行映射，确保数据类型和字段名称匹配。

5、执行导出：点击“运行”按钮，DataX 将开始将 Excel 数据导出到指定的数据库表中，可以在导出过程中查看进度和日志信息，以了解导出的状态和可能出现的错误。

6、验证数据：导出完成后，连接到数据库，查询相应的表，检查数据是否完整准确地导入。

（二）Aceess

1、打开 Access 数据库：启动 Access 应用程序，打开要导入数据的 Access 数据库文件。

2、新建导入任务：在 Access 中，选择“外部数据”选项卡，点击“导入并链接”组中的“Excel”按钮，在弹出的对话框中，选择要导入的 Excel 文件，并选择合适的工作表或区域。

3、设置导入选项：根据需要设置导入选项，如是否包含列标题、数据的显示格式等，Excel 文件中的第一行是列标题，则应勾选“包含列标题”选项；否则，Access 将自动为数据列生成默认的字段名。

4、映射字段：在导入向导中，可以将 Excel 列与 Access 表中的字段进行映射，也可以创建新的表来存储导入的数据，如果选择创建新表，Access 将根据 Excel 数据自动生成表结构，包括字段名称、数据类型等。

5、完成导入：点击“完成”按钮，Access 将开始导入 Excel 数据到指定的表中，导入过程可能需要一些时间，具体取决于数据量的大小。

6、验证数据：导入完成后，可以在 Access 中打开导入的表，查看数据是否正确导入，还可以使用 Access 的查询功能对数据进行进一步的处理和分析。

二、编写代码实现

（一）Python + Pandas + SQLAlchemy

1、安装所需库：使用 pip 命令安装 pandas 和 SQLAlchemy 库，pip install pandas sqlalchemy。

2、读取 Excel 数据：使用 pandas 的read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据。

import pandas as pddf = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

data.xlsx 是要读取的 Excel 文件名，Sheet1 是工作表名称。

3、连接数据库：使用 SQLAlchemy 创建数据库连接引擎，对于 MySQL 数据库：

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

username 是数据库用户名，password 是密码，host 是数据库服务器地址，port 是端口号，database 是要连接的数据库名称。

4、将数据写入数据库：使用 pandas 的to_sql 方法将数据写入数据库表中。

df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

table_name 是目标数据库表的名称，if_exists='replace' 表示如果表已经存在，则替换表中的数据；index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入数据库表。

（二）Java + Apache POI + JDBC

1、添加依赖库：在 Java 项目中添加 Apache POI 和 JDBC 驱动的依赖库，如果使用 Maven 构建项目，可以在pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>    <groupId>org.apache.poi</groupId>    <artifactId>poi-ooxml</artifactId>    <version>5.2.3</version></dependency><dependency>    <groupId>mysql</groupId>    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>    <version>8.0.33</version></dependency>

2、读取 Excel 数据：使用 Apache POI 提供的类和方法读取 Excel 文件中的数据。

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;import java.io.FileInputStream;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ExcelReader {    public static List<List<Object>> readExcel(String filePath) throws Exception {        List<List<Object>> data = new ArrayList<>();        FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);        Workbook workbook = new XSSFWorkbook(fis);        Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);        for (Row row : sheet) {            List<Object> rowData = new ArrayList<>();            for (Cell cell : row) {                switch (cell.getCellType()) {                    case STRING:                        rowData.add(cell.getStringCellValue());                        break;                    case NUMERIC:                        rowData.add(cell.getNumericCellValue());                        break;                    case BOOLEAN:                        rowData.add(cell.getBooleanCellValue());                        break;                }            }            data.add(rowData);        }        workbook.close();        fis.close();        return data;    }}

3、连接数据库并插入数据：使用 JDBC 建立数据库连接，并将读取到的数据插入到数据库表中。

import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.util.List;public class DatabaseWriter {    public static void writeToDatabase(List<List<Object>> data, String url, String user, String password, String tableName) throws Exception {        Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);        String insertSql = "INSERT INTO " + tableName + " (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...)";        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(insertSql);        for (List<Object> row : data) {            for (int i = 0; i < row.size(); i++) {                preparedStatement.setObject(i + 1, row.get(i));            }            preparedStatement.addBatch();        }        preparedStatement.executeBatch();        preparedStatement.close();        connection.close();    }}

在主程序中，先调用ExcelReader 类的readExcel 方法读取 Excel 数据，然后调用DatabaseWriter 类的writeToDatabase 方法将数据写入数据库。

三、注意事项

1、数据类型匹配：在导出数据时，要确保 Excel 中的数据类型与数据库表中的字段类型相匹配，否则可能会导致数据转换错误或丢失，如果 Excel 中的日期格式不正确，可能会在导入到数据库时出现错误。

2、数据库连接信息正确性：无论是使用插件还是编写代码，都要确保提供的数据库连接信息（如服务器地址、端口、用户名、密码等）是正确的，否则无法成功连接到数据库。

3、性能问题：对于大量数据的导出，可能会遇到性能问题，可以考虑优化代码逻辑、增加硬件资源或者采用分批处理的方式来提高性能。

4、数据完整性和一致性：在导出过程中，要保证数据的完整性和一致性，如果 Excel 文件中的数据存在关联关系，需要在导出到数据库时正确地维护这些关系。

通过以上方法，可以实现将 Excel 中的图表数据导出到数据库中，从而更好地利用数据库的功能进行数据管理和分析。

FAQs：

问题 1：Excel 文件中的数据包含公式计算结果，导出到数据库后公式结果是否会丢失？

解答：一般情况下，直接导出 Excel 数据到数据库只会导出数据的数值本身，而不会保留公式，因为数据库主要存储的是原始数据，而不是计算逻辑，但如果在导出前先将公式计算的结果复制到其他单元格或者转换为数值格式，那么可以保留这些结果并导出到数据库。

问题 2：使用 Python 代码导出数据时，如何提高大数据量的导出效率？

解答：可以使用多线程或多进程技术来并行处理数据导出任务，将 Excel 数据分割成多个小块，每个小块在一个独立的线程或进程中进行处理和导出，优化数据库连接和插入语句的性能也有助于提高整体效率，比如批量插入数据而不是逐条插入。

FAQs：

问题 1：Excel 文件中的数据包含公式计算结果，导出到数据库后公式结果是否会丢失？

解答：一般情况下，直接导出 Excel 数据到数据库只会导出数据的数值本身，而不会保留公式，因为数据库主要存储的是原始数据，而不是计算逻辑，但如果在导出前先将公式计算的结果复制到其他单元格或者转换为数值格式，那么可以保留这些结果并导出到数据库。

问题 2：使用 Python 代码导出数据时，如何提高大数据量的导出效率？

解答：可以使用多线程或多进程技术来并行处理数据导出任务，将 Excel 数据分割成多个小块，每个小块在一个独立的线程或进程中进行处理和导出，优化数据库连接和插入语句的性能也有助于提高整体效率，比如批量插入数据而不是逐条插入。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“excel由图表导出数据库”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！