sqlserver数据库中批量导入数据的四种方法

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1、在SQLServer数据库中批量导入数据的四种方法，在软件项目实施的时候，数据导入一直是项目人员比较头疼的问题。其实，在SQLServer中集成了很多成批导入数据的方法。有些项目实施顾问头疼的问题，在我们数据库管理员眼中，是小菜一碟。现在的重点就是，如何让用户了解这些方法，让数据导入变得轻松一些。第一：使用SelectInto语句若企业数据库都采用的是SQLServer数据库的话，则可以利用SelectInto语句来实现数据的导入。SelectInto语句，他的作用就是把数据从另外一个数据库中查询出来，然后加入到某个用户指定的表中。在使用这条语句的时候，需要注意几个方面的内容。一是需要在

2、目的数据库中先建立相关的表。如想把进销存系统数据库(SQLServer)中的产品信息表(Product)导入到ERP系统中的产品信息表(M_Product)中。则前期是在ERP系统的数据库中已经建立了这张产品信息表。二是这种方法只复制表中的数据，而不复制表中的索引。如在进销存系统数据中的产品信息表中，在产品编号、产品种类等字段上建立了索引。则利用SelectInto语句把数据复制到ERP系统的表中的时候，只是复制了数据内容的本身，而不会复制索引等信息。三是这条语句使用具有局限性。一般情况下，这只能够在SQLServer数据库中采用。不过，对于SQLServer不同版本的数据库，如2008

3、或者2003，还都是兼容的。若需要导入的对象数据库不是SQLServer的，则需要采用其他的方法。四是采用这条语句的话，在目的表中必须不存在数据。否则的话，目的表中的数据会被清除。也就是说，这个语句不支持表与表数据的合并。在SQLServer中，有一条类似的语句，可以实现这个功能。这条语句就是：InsertInto。他的作用就是把另外一张表中的数据插入到当前表中。若用户想要的时表与表数据的合并，则可以采用这条语句。两者不能够混淆使用，否则的话，很容易导致数据的丢失。五是以上两条语句都支持兼容的不同类型的数据类型。如在原标中，某个字段的数据类型是整数型，但是在目的表中这个字段的数据类型则是

4、浮点型，只要这个两个数据类型本来就兼容的，则在导入的时候，数据库是允许的。第二：利用Excel等中间工具进行控制虽然第一种方法操作起来比较简单，但是其也有一些缺点。如他只支持同一种类型的数据库;不能够对数据进行过多的干预等等。一般情况下，若用户原数据准确度比较高，不需要过多的修改就可以直接拿来用的话，则笔者就已采用第一种方式。但是，若在原数据库中，数据的准确度不是很高，又或者，有很多数据是报废的。总之，需要对原数据库的数据进行整理，才能够使用的情况，笔者不建议先导入进去，再进行更改。笔者在遇到这种情况时，喜欢利用Excle作为中间工具。也就是说，先把数据中原数据库中导到Excle中。有些

5、数据库，如Oracle数据库，他不支持Excle格式。但是，我们可以把它导为CSV格式的文件。这种文件Excle也可以打得开。然后，再在Excle中，对记录进行修改。由于Excle是一个很强的表格处理软件，所以，其数据修改，要比在数据库中直接修改来得方便，来得简单。如可以利用按时间排序等功能，把一些长久不用的记录清楚掉。也可以利用替换等功能，把一些不规范的字符更改掉。这些原来在数据库中比较复杂的任务，在Excle等工具中都可以轻松的完成。等到表中的内容修改无误后，数据库管理员就可以把Excle表格中的文件直接导入到SQLServer数据库中。由于SQLServer与Excel是同一个父母

6、生的，所以，他们之间的兼容性很好。在SqlServer中提供了直接从Excel文件中导入数据的工具。虽然这要借助中间工具导入数据，但是，因为其处理起来方便、直观，所以，笔者在大部分时候都是采用这种方式。第三：使用数据转换服务导入数据数据转换服务是SQLServer数据库中提供的一个非常强大的工具。在SQLServer中，数据转换功能有一个图形用户接口，用户可以在图形界面中导入数据，并对数据进行相应的编辑。另外，数据转换服务还支持COM组件的编程接口。这也就是说，在前台应用程序开发的时候，可以直接调用数据转换服务。让用户通过前台应用系统，而不用在后台数据库系统进行任何的操作，就可以把数据导

7、入数据库系统中去。在前台对数据库系统进行导入，有一个明显的好处，就可以预先对数据的合法性进行检查。如可以利用VB等脚本语言对数据进行检验、净化和一定的转换，以符合目的数据库的需要。如在员工信息表中的婚姻状况字段，在Oracle数据库系统中，可能是用0或者1来表示婚姻状况。0表示未婚，1表示已婚。而在SQLServer数据库中，则利用Y或者N来表示婚姻状况。Y表示已婚，N表示未婚。在导入数据的时候，若直接把Oracle数据库表中的数据