SQL Server数据导入导出的几种方法

在涉及到SQL Server编程或是管理时一定会用到数据的导入与导出, 导入导出的方法有多种,结合我在做项目时的经历做一下汇总:

 

1. SQL Server导入导出向导,这种方式是最方便的.

 

 

导入向导,微软提供了多种数据源驱动,包括SQL Server Native Cliant, OLE DB For Oracle,Flat File Source,Access,Excel,XML等,基本上可以满足系统开发的需求.

同样导出向导也有同样多的目的源驱动,可以把数据导入到不同的目的源.

对数据库管理人员来说这种方式简单容易操作,导入时SQL Server也会帮你建立相同结构的Table.

 

2. 用.NET的代码实现(比如有一个txt或是excel的档案,到读取到DB中)

   2.1 最为常见的就是循环读取txt的内容,然后一条一条的塞入到Table中.这里不再赘述.

   2.2 集合整体读取,使用OLEDB驱动.

代码如下:  

 

代码
string strOLEDBConnect = @"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=D:\1\;Extended Properties='text;HDR=Yes;FMT=Delimited'";
OleDbConnection conn
= new OleDbConnection(strOLEDBConnect);
conn.Open();
SQLstmt
= "select * from 1.txt";//读取.txt中的数据
DataTable dt=new DataTable();
OleDbDataAdapter da
= new OleDbDataAdapter(SQLstmt, conn);
da.Fill(dt);
//在DataSet的指定范围中添加或刷新行以匹配使用DataSet、DataTable 和IDataReader 名称的数据源中的行。
if(dt.Rows.Count>0)
foreach(DataRow dr in dt.Rows)
{
SQLstmt
= "insert into MyTable values('" + dr..."

 

 

3.BCP,可以用作大容量的数据导入导出,也可以配合来使用.

语法:

代码
bcp {[[database_name.][schema].]{table_name | view_name} | "query"}
{
in | out | queryout | format} data_file
[
-mmax_errors] [-fformat_file] [-x] [-eerr_file]
[
-Ffirst_row] [-Llast_row] [-bbatch_size]
[
-ddatabase_name] [-n] [-c] [-N] [-w] [-V (70 | 80 | 90 )]
[
-q] [-C { ACP | OEM | RAW | code_page } ] [-tfield_term]
[
-rrow_term] [-iinput_file] [-ooutput_file] [-apacket_size]
[
-S [server_name[\instance_name]]] [-Ulogin_id] [-Ppassword]
[
-T] [-v] [-R] [-k] [-E] [-h"hint [,...n]"]

 

请注意数据导入导出的方向参数:in,out,queryout

如:  

 

 

 

如:

 

 

4.BULK INSERT. T-SQL的命令,允许直接导入数据

语法:  

 

BULK INSERT
[ database_name. [ schema_name ] .
| schema_name. ] [ table_name | view_name ]
FROM
'data_file'
[ WITH
(
[ [ , ] BATCHSIZE
=batch_size ]
[ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ]
[ [ , ] CODEPAGE
= { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ]
[ [ , ] DATAFILETYPE
=
{
'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' } ]
[ [ , ] FIELDTERMINATOR
= 'field_terminator' ]
[ [ , ] FIRSTROW
= first_row ]
[ [ , ] FIRE_TRIGGERS ]
[ [ , ] FORMATFILE
='format_file_path' ]
[ [ , ] KEEPIDENTITY ]
[ [ , ] KEEPNULLS ]
[ [ , ] KILOBYTES_PER_BATCH
=kilobytes_per_batch ]
[ [ , ] LASTROW
=last_row ]
[ [ , ] MAXERRORS
=max_errors ]
[ [ , ] ORDER ( { column [ ASC
| DESC ] } [ ,...n ] ) ]
[ [ , ] ROWS_PER_BATCH
=rows_per_batch ]
[ [ , ] ROWTERMINATOR
='row_terminator' ]
[ [ , ] TABLOCK ]
[ [ , ] ERRORFILE
='file_name' ]
)]

 

 

重要参数:

 

FIELDTERMINATOR,字段分隔符

FIRSTROW:第一个数据行

ROWTERMINATOR:行终结符 

如:

BULK INSERT dbo.ImportTest
FROM 'C:\ImportData.txt'
WITH ( FIELDTERMINATOR =',', FIRSTROW = 2 )

 

 5. OPENROWSET也是T-SQL的命令,包含有DB连接的信息和其它导入方法不同的是,OPENROWSET可以作为一个目标表参与INSERT,UPDATE,DELETE操作.

语法:  

 

OPENROWSET
( {
'provider_name', { 'datasource';'user_id';'password'
| 'provider_string' }
, {
[ catalog. ] [ schema. ] object
| 'query'
}
| BULK 'data_file',
{ FORMATFILE
='format_file_path' [ <bulk_options> ]
| SINGLE_BLOB | SINGLE_CLOB | SINGLE_NCLOB }
} )
<bulk_options> ::=
[ , CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ]
[ , ERRORFILE ='file_name' ]
[ , FIRSTROW = first_row ]
[ , LASTROW = last_row ]
[ , MAXERRORS = maximum_errors ]
[ , ROWS_PER_BATCH =rows_per_batch ]

 

 

 

如:

INSERT INTO dbo.ImportTest
SELECT * FROM OPENROWSET('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
'Excel 8.0;Database=C:\ImportData.xls', 'SELECT * FROM [Sheet1$]') WHERE A1 IS NOT NULL

 

 

6.OPENDATASOURCE

 语法:

OPENDATASOURCE ( provider_name,init_string )

如:

INSERT INTO dbo.ImportTest
SELECT * FROM OPENDATASOURCE('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
'Data Source=C:\ImportData.xls;Extended Properties=Excel 8.0')...[Sheet1$]

 

7.OPENQUERY.是在linked server的基础上执行的查询.所以执行之前必须先建立好link server.OPENQUERY的结果集可以作为一个table参与DML的操作.

 

语法:

OPENQUERY (linked_server ,'query')

如:

EXEC sp_addlinkedserver 'ImportData',
   'Jet 4.0', 'Microsoft.Jet.OLEDB.4.0',
   'C:\ImportData.xls',
   NULL,
   'Excel 8.0'
GO

 

INSERT INTO dbo.ImportTest
SELECT *
FROM OPENQUERY(ImportData, 'SELECT * FROM [Sheet1$]')

 

以上只是简单总结的一些DB数据导入导出的方法及其一些简单的实例,希望对你实践中会有所帮助.

posted @ 2010-06-23 16:06  changbluesky  阅读(151765)  评论(8编辑  收藏  举报
----------------------------------------------------------- 本人博客园地址:http://www.cnblogs.com/changbluesky 请多多支持,谢谢!