


Wie kann ich Excel-Daten mithilfe von SQL-INSERT-Anweisungen effizient in großen Mengen nach MS Access exportieren?
Massenexport von Excel-Daten nach MS Access mit SQL INSERT
Während Schleifen eine effektive Methode zum Exportieren von Daten aus Excel nach MS Access darstellen, sind sie es kann beim Umgang mit großen Datensätzen ineffizient werden. Um die Leistung zu verbessern, sollten Sie die Verwendung einer einzigen SQL-INSERT-Anweisung für Masseneinfügungen in Betracht ziehen.
Vorhandener Code mit Schleife:
Der bereitgestellte VBA-Code durchläuft jede Zeile eines Excel-Arbeitsblatts in einer Schleife und fügt Daten in eine MS Access-Tabelle ein:
For i = 1 To rcount - 1 rs.AddNew rs.Fields("fdName") = Cells(i + 1, 1).Value rs.Fields("fdDate") = Cells(i + 1, 2).Value rs.Update Next i
Einschränkungen von Schleife:
Dieser Ansatz kann bei der Verarbeitung umfangreicher Datensätze zeitaufwändig sein und zu einer langsamen Leistung führen.
SQL INSERT für Masseneinfügungen:
Eine alternative Lösung besteht darin, eine einzige SQL-INSERT-Anweisung zu verwenden, um mehrere Zeilen gleichzeitig einzufügen. Diese Methode macht Schleifen überflüssig und beschleunigt den Exportvorgang erheblich.
INSERT INTO fdFolio ([fdName], [fdOne], [fdTwo]) SELECT * FROM [Excel 8.0;HDR=YES;DATABASE=" & dbWb & "]." & dsh
In diesem Code:
- Die INSERT INTO-Anweisung erstellt die Tabelle „fdFolio“ und fügt sie ein die Access-Datenbank.
- Die SELECT *-Abfrage ruft Daten aus dem Excel-Arbeitsblatt innerhalb des angegebenen Bereichs ab Bereich.
Zusätzliche Überlegungen:
- Verwenden Sie Feldnamen anstelle von „*“, um eine optimale Leistung zu erzielen.
-
Verwenden Sie für bestimmte Feldnamen diese Syntax:
INSERT INTO fdFolio (fdName, fdOne, fdTwo) SELECT fdName, fdOne, fdTwo FROM [Excel 8.0;HDR=YES;DATABASE=" & dbWb & "]." & dsh
Nach dem Login kopieren - Wenn die Zieltabelle mehr Felder enthält als die Datenquelle, verwenden Sie NULL für fehlende Werte.
- Testen Sie den obigen Code mit einem kleineren Datensatz, bevor Sie ihn auf einen größeren anwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Excel-Daten mithilfe von SQL-INSERT-Anweisungen effizient in großen Mengen nach MS Access exportieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
