Excel数据高效导入MySQL教程，5步实现快速迁移零误差

Excel数据导入MySQL的详细操作指南

CREATE TABLE `sales_data` (
`id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`product_name` VARCHAR(255),
`quantity` INT,
`sale_date` DATE
);

Excel数据导出为CSV格式

CSV是兼容性最佳的中介格式,操作步骤如下：

1. 在Excel中点击【文件】→【另存为】→选择CSV (逗号分隔)格式。
2. 若数据含多语言字符（如中文），保存时编码选择UTF-8。
3. 检查CSV文件：用文本编辑器打开，确认分隔符与换行符正确。

通过MySQL命令行导入数据

1. 上传CSV文件到服务器
   将文件保存至MySQL服务器可访问的路径（如/var/lib/mysql-files/）。

   LOAD DATA INFILE '/path/to/sales_data.csv'
   INTO TABLE sales_data
   FIELDS TERMINATED BY ','
   ENCLOSED BY '"'
   LINES TERMINATED BY 'n'
   IGNORE 1 ROWS; — 跳过CSV的标题行

   • 关键参数说明
     • FIELDS TERMINATED BY：列分隔符（与CSV一致）。
     • ENCLOSED BY：字段包裹符（通常为引号）。
     • LINES TERMINATED BY：行结束符（Windows需设置为rn）。

通过MySQL Workbench导入（图形化操作）

1. 右键点击目标表 → 选择【Table Data Import Wizard】。
2. 选择CSV文件 → 匹配列与字段 → 配置编码格式（UTF-8）→ 完成导入。
3. 优势：自动处理数据类型转换，适合非技术人员。

编程语言辅助导入（Python示例）

通过Python脚本实现自动化导入：

import pandas as pd  
import mysql.connector  
# 读取Excel文件  
df = pd.read_excel('data.xlsx')  
# 连接MySQL  
conn = mysql.connector.connect(  
    host='localhost',  
    user='root',  
    password='your_password',  
    database='your_database'  
)  
# 批量插入数据  
cursor = conn.cursor()  
for index, row in df.iterrows():  
    sql = "INSERT INTO sales_data (product_name, quantity, sale_date) VALUES (%s, %s, %s)"  
    cursor.execute(sql, tuple(row))  
conn.commit()  

注意：使用pandas库时需安装依赖：pip install pandas mysql-connector-python。

常见问题及解决方案

1. 乱码问题

   • 确保MySQL数据库、表和连接均使用utf8mb4编码。
   • CSV文件保存时选择UTF-8 BOM格式（针对部分Windows工具）。

2. 数值截断错误

   STR_TO_DATE('2025/12/31', '%Y/%m/%d')

注意事项

• 数据备份：导入前务必备份数据库（mysqldump -u root -p your_database > backup.sql）。
• 批量优化：导入百万级数据时，建议禁用索引（ALTER TABLE ... DISABLE KEYS），完成后再重建。
• 安全防护：避免直接从不可信来源导入数据，防止SQL注入攻击。

引用说明

• MySQL官方文档：LOAD DATA语法
• Microsoft Excel支持：CSV文件保存指南
• 第三方工具推荐：phpMyAdmin导入教程