如何在MySQL数据库中导入excel文件内的数据

如何在MySQL数据库中导入excel文件内的数据,第1张

01

MySQL

打开MySQL数据库,然后在在MySQL中新建一个【student】表,创建列为ID和Name,如下图所示

02

Excel

新建一张Excel,Excel列中的名字要与数据库中student的列名一样,如下图所示:

03

导入向导

右击数据库中的【student】表,在d出的下拉菜单中选择【导入向导】,如下图所示:

04

选择数据格式

会d出一个【导入向导】窗口,选择数据的格式,比如excel的格式为.xlsx,当然有的excel的格式为.xls,根据后缀名而定,如下图所示:

05

导入excel

然后要导入方才新建的excel文件,选择文件的存放位置,然后点击【打开】按钮即可,如下图所示:

06

选择sheet

然后选择要导入excel文件中的哪一个sheet,比如选择sheet1,然后点击【下一步】按钮,如下图所示:

07

导入模式

然后一直点击【下一步】按钮来到【导入模式】,勾选【添加:添加记录到目录表】选项,点击【下一步】按钮,如下图所示:

08

开始导入

点击【开始】按钮,当出现【Finished -Successfully】提示时即表示导入成功,如下图所示:

先贴原来的导入数据代码:

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

8

import os

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings")

'''

Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句

import django

django.setup()

否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet.

'''

import django

if django.VERSION >= (1, 7):#自动判断版本

django.setup()

from arrears.models import D072Qf

import xlrd #excel读工具

from datetime import datetime

from xlrd import xldate_as_tuple

import time

import random

time1 = time.time()

#data= xlrd.open_workbook('11.xlsx') 打开文件

with xlrd.open_workbook('11.xlsx') as data:

print u"读取文件结束,开始导入!"

time2 = time.time()

table = data.sheet_by_index(0) #获取工作表

time3 = time.time()

n=1

x = y = z = 0

WorkList = []

for line in range(n,table.nrows):#nrows = table.nrows #行数 ncols = table.ncols #列数 print sh.row_values(rownum)

row = table.row_values(line)

if row: #查看行值是否为空

for i in [0,1,2,4,28,30,32]:

if type(row[i]) == float:

row[i] = int(row[i])

if D072Qf.objects.filter(acct_month = row[0],serv_id=row[1]).exists():#判断该行值是否在数据库中重复

x = x + 1 #重复值计数

else:

WorkList.append(D072Qf(acct_month=row[0],serv_id=row[1],acc_nbr=row[2],user_name=row[3],acct_code=row[4],

acct_name=row[5],product_name=row[6],current_charge=row[7],one_charge=row[8],

two_charge=row[9],three_charge=row[10],four_charge=row[11],five_charge=row[12],

six_charge=row[13],seven_charge=row[14],eight_charge=row[15],nine_charge=row[16],

ten_charge=row[17],eleven_charge=row[18],twelve_charge=row[19],oneyear_charge=row[20],

threeyear_charge=row[21],upthreeyear_charge=row[22],all_qf=row[23],morethree_qf=row[24],

aging=row[25],serv_state_name=row[26],mkt_chnl_name=row[27],mkt_chnl_id=row[28],

mkt_region_name=row[29],mkt_region_id=row[30],mkt_grid_name=row[31],mkt_grid_id=row[32],

prod_addr=row[33]))

y = y + 1 #非重复计数

else:

z = z + 1 #空行值计数

n = n + 1

if n % 9999 == 0:

D072Qf.objects.bulk_create(WorkList)

WorkList = []

time.sleep(random.random()) #让Cpu随机休息0 <= n <1.0 s

print "导入成功一次!"

print '数据导入成功,导入'+str(y)+'条,重复'+str(x)+'条,有'+str(z)+'行为空!'

time4 = time.time()

print "读取文件耗时"+str(time2-time1)+"秒,导入数据耗时"+str(time4-time3)+"秒!"

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

这条代码目前未全部将十几万行数据全部导入数据库中,只花了1个小时把5万行数据导入其中后,后面越来越慢,主要慢在excel表到了7万行数据左右后,读取excel中数据很慢了,总体来说影响导入速度有几个原因:

1、一直以来采用xlrd导入xls格式文件,如果文件有十几万行,只是读取文件就会花200秒,若换成csv则几乎不花时间

2、代码中这行语句也会影响速度,特别当数据库中数据很大时:if D072Qf.objects.filter(acct_month = row[0],serv_id=row[1]).exists():#判断该行值是否在数据库中重复

3、若一次性将字典添加十几万行数据,就windows的cpu而已是遭受不住的!所以建议1万条数据导入一次后,清空列表

改善后的代码:

优化部分:采用csv格式取消掉检查重复数据语句每5万导入一次数据

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

#coding:utf-8

import os

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings")

'''

Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句

import django

django.setup()

否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet.

'''

import django

if django.VERSION >= (1, 7):#自动判断版本

django.setup()

from arrears.models import D072Qf

import time

import random

time1 = time.time()

f = open('11.csv')

print u"读取文件结束,开始导入!"

time2 = time.time()

WorkList = []

next(f) #将文件标记移到下一行

y = 0

n = 1

for line in f:

row = line.replace('"','') #将字典中的"替换空

row = row.split('') #按对字符串进行切片

y = y + 1

WorkList.append(D072Qf(acct_month=row[0],serv_id=row[1],acc_nbr=row[2],user_name=row[3],acct_code=row[4],

acct_name=row[5],product_name=row[6],current_charge=row[7],one_charge=row[8],

two_charge=row[9],three_charge=row[10],four_charge=row[11],five_charge=row[12],

six_charge=row[13],seven_charge=row[14],eight_charge=row[15],nine_charge=row[16],

ten_charge=row[17],eleven_charge=row[18],twelve_charge=row[19],oneyear_charge=row[20],

threeyear_charge=row[21],upthreeyear_charge=row[22],all_qf=row[23],morethree_qf=row[24],

aging=row[25],serv_state_name=row[26],mkt_chnl_name=row[27],mkt_chnl_id=row[28],

mkt_region_name=row[29],mkt_region_id=row[30],mkt_grid_name=row[31],mkt_grid_id=row[32],

prod_addr=row[33]))

n = n + 1

if n%50000==0:

print n

D072Qf.objects.bulk_create(WorkList)

WorkList = []

time3 = time.time()

print "读取文件耗时"+str(time2-time1)+"秒,导入数据耗时"+str(time3-time2)+"秒!"

time3 = time.time()

print n

D072Qf.objects.bulk_create(WorkList)

print "读取文件耗时"+str(time2-time1)+"秒,导入数据耗时"+str(time3-time2)+"秒!"

WorkList = []

print "成功导入数据"+str(y)+"条"

f.close()

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

结果让人大吃一惊!!!,只耗时73秒

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

Python 2.7.10 (default, May 23 2015, 09:40:32) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32

Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.

>>>================================ RESTART ================================

>>>

读取文件结束,开始导入!

50000

读取文件耗时0.0秒,导入数据耗时34.3279998302秒!

100000

读取文件耗时0.0秒,导入数据耗时67.3599998951秒!

138400

读取文件耗时0.0秒,导入数据耗时73.4379999638秒!

成功导入数据138399条


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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/7278189.html

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