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前言

我們知道，數據庫是存放數據的倉庫。日常我們使用數據庫也是為了存儲數據，和數據庫打交道總免不了要進行數據導入工作。工作中也可能遇到各種不同的數據導入需求，本篇文章主要分享下數據導入相關的小技巧，希望你能學到幾招。

1.弄清需求是關鍵

在進行數據導入前，我們首先要清楚想要做什么，要達到什么效果。最好也要清楚導入的數據量有多大，這樣對導入時間也有個評估。

其次，對要導入的文件內容也要有大概了解，比如現在有一個 sql 腳本需要執行，那么你要先看下文件內容，是否存在建表語句、若原表存在該怎么處理、數據沖突又要怎么處理等等，這些都要有個預估。

2.幾種數據導入場景

下面我們分場景來討論下如何進行數據導入：

導入 sql 文件

這種場景還是比較常見的，sql 文件中一般是 insert 語句。執行 sql 文件可以使用 mysql 命令行或 source 執行，例如：mysql -uroot -pxxx testdb < /tmp/testdb.sql ，使用 Navicat 等圖形化工具也可以執行 sql 文件，這里建議執行 sql 文件最好是通過命令行來執行，特別是比較大的 sql 文件，使用命令行執行速度更快。

在導入 sql 文件前，要先進入數據庫看下表信息，原表是否存在數據，如果是增量導入的話，自增 ID 最好不要指定，有唯一索引的字段要額外注意，如果是清空原表進行導入的話，最好事先進行備份下。

導入 Excel 或 CSV 文件

有時候我們也需要將 Excel 表導入數據庫中，相對于 sql 文件，導入 Excel 文件顯得更加復雜些，因為 sql 文件中的 insert 語句是數據庫能直接識別的，而導入 Excel 文件則需要借助其他工具。

例如我們可以借助 Navicat 的導入向導來導入 Excel 文件，首先要在數據庫中創建對應的表，字段順序及類型要與數據相匹配，為了導入順利，可以先不創建索引并允許字段為空。之后就可以借助導入向導選擇 Excel 文件進行導入了，如果首行是標題的話，記得忽略首行。

不過，使用 Navicat 導入 Excel 文件只適用于數據量比較小的情況，如果數據量比較大且字段比較復雜的情況下，那就要進行改造處理了，比如可以使用 LOAD DATA 或者借助程序腳本進行處理后再導入。

總結

本篇文章簡單介紹了數據導入的幾種場景及方法。作為工作中會遇到的場景，多學幾招還是有必要的。關于數據導入，最重要的還是能夠成功導入，無論用那種方法只要能完成需求即可。當然進行導入的前提是不影響現有業務，特別是導入前進行的刪除操作，一定要小心，我們導入數據是為了完成需求而不是制造新的麻煩。