点几下即可将Excel数据智能导入飞书多维表格并自动识别字段类型，支持从零新建或追加同步，需注意首行设为字段名、单元格与文件大小限制及清除格式干扰。
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你需要把本地Excel里的销售数据、客户名单或项目进度表，直接变成飞书多维表格里可筛选、可分组、能联动更新的结构化数据——不是截图粘贴，也不是手动一行行输，而是点几下就完成字段识别与类型匹配，让Excel真正“活”在飞书里。
从零新建多维表格并导入Excel
打开飞书多维表格 → 点击右上角「+」→ 选择「从文件导入」→ 上传你的.xlsx或.csv文件。
导入时务必勾选「首行为字段名」，否则第一行数据会被当成普通记录，后续所有列的字段类型都会错乱，【整个表格的汇总、筛选、公式将全部失效】。
上传后系统自动识别字段类型：销售额列应显示为「数字」，姓名列应为「文本」，日期列应为「日期」。若某列被误判为文本但实际是数字，点击该字段名→「编辑字段」→ 改为「数字」类型，否则无法参与求和、排序等操作。
向已有多维表格追加或同步Excel数据
方法一：手动复制粘贴（适合少量数据）
打开Excel → 全选目标区域（含表头）→ Ctrl+C → 切换到飞书多维表格对应数据表 → 点击左上角「+」→「粘贴记录」→ 粘贴后检查字段映射是否正确，不匹配的列会标为「未映射」，需手动拖拽对齐。
解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本，并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景，导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理，每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。
方法二：脚本自动化同步（推荐用于高频更新）
运行脚本：python scripts/excel_sync_bitable.py --input /path/to/data.xlsx --mode sync --url "https://xxx.feishu.cn/base/xxx?table=xxx" --table-name "客户列表" --key "客户ID"。
脚本会按「客户ID」逐行比对：存在则更新整行，不存在则新增；Excel里没出现的字段（如备注、跟进人）原值保留不变。
导入前必须检查的三项硬性限制
第一步：确认Excel单个工作表不超过200万单元格、500列——超限会导致部分数据截断且无提示。
第二步：检查文件大小——桌面端最多支持20 MB，网页端非图片部分上限为20 MB（即使总文件800 MB，只要含大图或嵌入对象，仍可能报错）。
第三步：删除Excel中原有图表、透视表、宏、数据验证公式、套用表格格式——这些内容导入后会丢失，且可能干扰字段类型识别，【尤其是带[]的自定义数字格式（如[红色]#,##0），会导致整列被识别为文本】。
