京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
将Excel数据快速大批量导入数据库的代码
两种途径将数据从EXCEL中导入到SQL SERVER。
一、在程序中,用ADO.NET。代码 如下:
//连接串
string strConn = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=Excel 8.0;Data Source=" + [EXCEL文件,含路径] + ";";
OleDbConnection conn = new OleDbConnection(strConn);
conn.Open();
DataTable dtSchema = conn.GetOleDbSchemaTable(OleDbSchemaGuid.Tables,new object[] {null, null, null, "TABLE"});
DataSet ds = new DataSet();
//一个EXCEL文件可能有多个工作表,遍历之
foreach( DataRow dr in dtSchema.Rows )
{
string table = dr["TABLE_NAME"].ToString();
string strExcel = "SELECT * FROM [" + table + "]";
ds.Tables.Add(table);
OleDbDataAdapter myCommand = new OleDbDataAdapter(strExcel,conn);
myCommand.Fill(ds,table);
}
conn.Close();
这样,读取出来的数据就藏在DataSet里了。
采用这种方式,数据库 所在机器不必装有EXCEL。

二、 在查询分析器里,直接写SQL语句:
如果是导入数据到现有表,则采用
INSERT INTO 表 SELECT * FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)
的形式
如果是导入数据并新增表,则采用
SELECT * INTO 表 FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)
的形式。
以上语句是将EXCEL文件里SHEET1工作表中所有的列都读进来,如果只想导部分列,可以
INSERT INTO 表(a1,a2,a3) SELECT a1,a2,a3 FROM OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)
其实可以将OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)当成一个表,例如我就写过这样一个句子:
INSERT INTO eval_channel_employee(channel,employee_id)
SELECT CASE a.渠道 WHEN 'DIY' THEN 1 WHEN 'RDC' THEN 0 WHEN 'KCM' THEN 2 ELSE 3 END
,b.id FROM
OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0'
,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\temp\name.xls',sheet1$) AS a,pers_employee b
WHERE a.员工编码=b.code
不管是哪种方式,哪种途径,系统都会默认将第一行上的内容作为字段名。
在做项目时,经常遇到要将Excel中的大量数据导入到Access数据库中,原来的做法是读一条写一条,若导入上万条的数据需要几分仲时间,速度很慢。有没有最快的方法呢?经本人研究、反复的实验,终于写出了最快速的批量导入大批量数据的方法,上万条数据只需几秒钟就可全部导入,够快了吧。代码公布出来与大家分享。
Sql代码
Set conn = Server.CreateObject( "adodb.Connection" )
connstr = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; Data source=" & Server.MapPath( "test.mdb" )
conn. Open connstr
sql = "insert into userinfo select userName,userAccount,userStatus from
[userinfo$] in '" & Server.MapPath( "hbwlUserInfo.xls" )
& "' 'Excel 8.0;' where userAccount is not null"
conn. Execute (sql)
SQL Server
大部分人都知道用oledb来读取数据到dataset,但是读取之后怎么处理dataset就千奇百怪了。很多人通过循环来拼接sql,这样做不但容易出错而且效率低下,System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy
对于新手来说还是比较陌生的,这个就是传说中效率极高的bcp,6万多数据从excel导入到sql只需要4.5秒。
using System;
using System.Data;
using System.Windows.Forms;
using System.Data.OleDb;
namespace WindowsApplication2
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void button1_Click( object sender, EventArgs e)
{
// 测试,将excel中的sheet1导入到sqlserver中
string connString = " server=localhost;uid=sa;pwd=sqlgis;database=master " ;
System.Windows.Forms.OpenFileDialog fd = new OpenFileDialog();
if (fd.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
TransferData(fd.FileName, " sheet1 " , connString);
}
}
public void TransferData( string excelFile, string sheetName, string connectionString)
{
DataSet ds = new DataSet();
try
{
// 获取全部数据
string strConn = "
Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0; " + " Data Source= "
+ excelFile + " ; " + " Extended Properties=Excel 8.0; " ;
OleDbConnection conn = new OleDbConnection(strConn);
conn.Open();
string strExcel = "" ;
OleDbDataAdapter myCommand = null ;
strExcel = string .Format( " select * from [{0}$] " , sheetName);
myCommand = new OleDbDataAdapter(strExcel, strConn);
myCommand.Fill(ds, sheetName);
// 如果目标表不存在则创建
string strSql = string .Format( " if
object_id('{0}') is null create table {0}( " ,
sheetName);
foreach (System.Data.DataColumn c in ds.Tables[ 0 ].Columns)
{
strSql += string .Format( " [{0}] varchar(255), " , c.ColumnName);
}
strSql = strSql.Trim( & apos;, & apos;) + " ) " ;
using (System.Data.SqlClient.SqlConnection
sqlconn = new System.Data.SqlClient.SqlConnection(connectionString))
{
sqlconn.Open();
System.Data.SqlClient.SqlCommand command = sqlconn.CreateCommand();
command.CommandText = strSql;
command.ExecuteNonQuery();
sqlconn.Close();
}
// 用bcp导入数据
using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy bcp = new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(connectionString))
{
bcp.SqlRowsCopied += new System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventHandler(bcp_SqlRowsCopied);
bcp.BatchSize = 100 ; // 每次传输的行数
bcp.NotifyAfter = 100 ; // 进度提示的行数
bcp.DestinationTableName = sheetName; // 目标表
bcp.WriteToServer(ds.Tables[ 0 ]);
}
}
catch (Exception ex)
{
System.Windows.Forms.MessageBox.Show(ex.Message);
}
}
// 进度显示
void bcp_SqlRowsCopied( object sender, System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventArgs e)
{
this .Text = e.RowsCopied.ToString();
this .Update();
}
}
}
上面的TransferData基本可以直接使用,如果要考虑周全的话,可以用oledb来获取excel的表结构,并且加入ColumnMappings来设置对照字段,这样效果就完全可以做到和sqlserver的dts相同的效果了。
记录备忘
二快速导入导出
1.我们都知道当向db里批量插入数据的时候我们会选择SqlBulkCopy
if (dataTable!=null && dataTable.Rows.Count!=0)
{
sqlBulkCopy.WriteToServer(dataTable);
}
这个可以看
深山老林新发的一篇SQLServer中批量插入数据方式的性能对比下面是SqlBulkCopy的方法,这个方法有一个弊端就是当excel某一列即有文字,还有日期的时候,会出现null值,我在网上查了一些资料说连接字串加上;HDR=YES;IMEX=1'的时候会都当做字符处理,但是还是会出现一些bug,所以建议最好先把excel数据分析到datatable里然后再用SqlBulkCopy倒入数据库
1 // block copy to DB from Excel
2 //By xijun,
3 //step 1 create an excel file C:\Inetpub\wwwroot\test.xls , fill cell(1,1) with "Data",cell(1,2) with "name"
4 //step 2 create table named "Data" with 2 column ("data","name") in your DB
5 //there the code below:
6 DateTime t1 = DateTime.Now;
7 Response.Write("<br>start time:" + t1.ToString());
8 string ExcelFile = @"C:\\20090916_Hub_Report.xls";
9 string excelConnectionString =
@"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" + ExcelFile +
";Extended Properties='Excel 8.0;HDR=YES;IMEX=1'";
10
11 using (OleDbConnection excelConnection = new OleDbConnection(excelConnectionString))
12 {
13
14 excelConnection.Open();
15 //Getting source data
16 //非空讀入數據
17 OleDbCommand command = new OleDbCommand("Select
[Region],[CustomerPN],[RMA],[Date],[QTY],[Return/Pull] FROM
[20090916_Hub_Report$] ", excelConnection);
18 // Initialize SqlBulkCopy object
19
20 using (OleDbDataReader dr = command.ExecuteReader())
21 {
22 // Copy data to destination
23 string sqlConnectionString = @"Data
Source=MININT-G87PHNA\SQLEXPRESS;Initial Catalog=GDS_Service;Integrated
Security=True";
24 using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConnectionString))
25 {
26 bulkCopy.DestinationTableName = "GDS_Hub_data";
27 //加入只加入一個列的話,那么就會其他數據庫列都默認為空。
28 bulkCopy.ColumnMappings.Add("Region", "region");
29 bulkCopy.ColumnMappings.Add("CustomerPN", "customer_item_number");
30 bulkCopy.ColumnMappings.Add("RMA", "Rma");
31 bulkCopy.ColumnMappings.Add("Date", "date");
32 bulkCopy.ColumnMappings.Add("QTY", "Qty_1");
33 bulkCopy.ColumnMappings.Add("Return/Pull", "return_pull");
34 //bcp.BatchSize = 100;//每次传输的行数
35 //bcp.NotifyAfter = 100;//进度提示的行数
36 bulkCopy.BatchSize = 100;
37 bulkCopy.NotifyAfter = 100;
38 bulkCopy.WriteToServer((IDataReader)dr);
39
40
41 }
42 }
43 //Closing connection
44 excelConnection.Close();
45 }
46
47 DateTime t2 = DateTime.Now;
48 Response.Write("<br>End time:" + t2.ToString());
49 Response.Write("<br>use time:" + ((TimeSpan)(t2 - t1)).Milliseconds.ToString() + " Milliseconds");
50 Response.Write("<br>inser record count :3307");
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27