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SQL Server将数据导入导出到Excel表格

2024-11-17 2

最开始，博主介绍一下自己的环境：SQL Sever 2008 R2

SQL Sever 大致都差不多

1. 通过自带软件的方式

首先找到下载SQL Sever中提供的导入导出工具

在这里插入图片描述

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如果开始界面没有找到自己下载的路径

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

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导出

1.1 打开界面

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1.2 选择自己的数据源和数据库

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1.3 选择导出目标

这里博主导出到Excel文件当中

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1.4 选择直接导出数据还是进行查询

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查询的话将自己在SSMS上编写的SQL语句直接复制到框中即可(确保SQL正确，可以进行测试！)
这里博主直接导出表中数据

1.5 选择表目标

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这里需要切记表的分隔符为：
行：{CR}{LF}
列：制表符
格式不对，可能导出的结构出错
(也就是不按照行列的方式导入到Excel当中！)

1.6 完成导出

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1.7 检查是否导出成功

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可以看到Excel表格中出现新数据！

导入

1.1 打开界面

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1.2 选择数据源

这里博主选择的是Excel表格

这里的标题分隔符选{CR}{LF}

这里博主前面有6行垃圾数据(所以选择跳过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 选择导入目标数据库

选择自己的服务器和数据库

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1.4 选择表

导入的目标表

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1.5 选择数据类型映射

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1.6 完成导入

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1.7 检查是否导入成功

选择SSMS工具

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打开对应的表和数据行

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查看数据，可以看到数据导入成功！

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1. SQL Sever 2008 R2 存在的问题：

这是SQLSever2008R2所独有的，其他版本不清楚，自行了解！
对于还未和SQL Sever数据库建立过链接的新建Excel表格无法导入导出数据！
所以咱们需要先让Excel表格和数据库建立连接

1.1 随便找个表查看表中数据

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1.2 选择将结果保存到文件

右键SQL语句框出现如下界面

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1.3 右键选择执行

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1.4 保存结果

在这里插入图片描述

1.5 查看文件

在这里插入图片描述

可以看到Excel文件中出现了数据，但是这些数据无法分析(无效数据)，将这些数据删除就可以正常进行导入导出。

2. 通过Pycharm(ODBC)的方式

代码如下所示：

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import pyodbc
import pandas as pd
# 创建连接字符串
conn_str = (
    r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};'
    r'SERVER=BF-202403241716;'
    r'DATABASE=scott;'
    r'Trusted_Connection=Yes;'
)
# 建立连接
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
# 创建游标对象
cursor = cnxn.cursor()
# 执行SQL查询
query = "SELECT * FROM dbo.salgrade"
cursor.execute(query)
# 获取查询结果
data1 = cursor.fetchall()
print(type(data1))
print(data1)
 
# 获取列名
columns1 = [column[0] for column in cursor.description]
print(type(columns1))
print(columns1)
 
# 将元组列表展开为一维数组
data1 = [list(item) for item in data1]
print(type(data1))
print(data1)
 
# 将结果转换为DataFrame
df1 = pd.DataFrame(data1, columns=columns1)
print(df1)
 
 
# 将数据写入Excel文件
df1.to_excel('output.xlsx', index=False)
 
# 关闭数据库连接
cursor.close()
cnxn.close()

关键点1：连接方式

数据库是：SQL Sever 2008 R2 所以这里采用的连接方式是SQL Sever Native Client 10.0 如果是更新的版本应该是16或者其他
(可以问问ChartGPT)

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# 创建连接字符串
conn_str = (
    r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};'
    r'SERVER=BF-202403241716;'
    r'DATABASE=scott;'
    r'Trusted_Connection=Yes;'
)

具体的服务器和数据库按照自己的来，这里我SQL Sever通过验证的方式是Windows验证，所以这里r'Trusted_Connection=Yes;' 如果有用户密码，请使用用户密码的方式登录。

关键点2：元组列表需要转换为一维数组(???)

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# 将元组列表展开为一维数组
data1 = [list(item) for item in data1]
print(type(data1))
print(data1)
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<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

需要将元组列表展开为一维数组

原因：data1 是一个包含元组的列表，每个元组都是一个行，但是传递给DataFrame的每行数据应该是一维的，如果不进行转换，那么传递的数据就是二维的

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会出现如下类型不匹配的报错==(解决了半天，还是有点不理解)==

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import pyodbc
import pandas as pd
 
# 假设data是cursor.fetchall()返回的结果，它是一个包含元组的列表
data = [(1, 700, 1200), (2, 1201, 1400), (3, 1401, 2000), (4, 2001, 3000), (5, 3001, 9999)]
print(type(data))
print(data)
# 获取列名
columns = ['grade', 'losal', 'hisal']  # 确保这些列名与您的表中的列名相匹配
print(type(columns))
print(columns)
 
# 将结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(list(data), columns=columns)
print(df)

在这里插入图片描述

code2当中代码如上，同样还是一个包含元组的列表，但是就是可以转换成DataFrame的形式==(很奇怪啊)==

关键点3：import导包

如果直接从官网进行下载的话，速度可能会很慢，而且有时候还会断开连接，所以可以选择一些国内的镜像网站

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

以下这种方式就很慢：

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(.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

成功结果如下：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述


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