文件导入：快速匹配数据库表 (把文件导入到对应的数据库表)

在现代商业中，海量的数据不仅仅是企业沟通、部门之间沟通的基石，更是企业预测、销售和财务决策的基石。随着信息技术的不断发展，海量的数据处理已经成为各行各业的主要焦点之一。当然，最基本的数据处理方式就是数据导入。而文件导入则是最常见和最有效的数据导入方式之一。但是在将数据导入系统之前，我们还必须解决一个问题，就是如何快速匹配数据库表。

文件导入，简单方便

在数据计算中，文件导入是最常见的数据导入方式之一。无论是文本、Excel、CVS、Access、ON或其他格式，文件导入方式都会是企业处理数据的首选方案。它不仅操作简单、方便，而且可以从不同来源导入数据，保障数据完整性、可靠性和准确性。

打破导入数据瓶颈

在数据导入中，掌握文件导入技巧可以帮助我们克服数据导入瓶颈。数据导入的更大瓶颈就是如何匹配系统中的数据表格，因为不同数据表格可能具有不同的文件格式。在文件导入中，通过快速匹配表格，可以更加快速、准确地进行导入操作。

使用字段匹配技术

在数据导入中，使用字段匹配技术可以帮助我们快速匹配系统中的数据表格。当我们导入数据时，我们可以指定某些字段的匹配条件，从而快速地将数据导入正确的数据表格中。比如说，我们可以在文件导入时选择字段匹配模式，自动匹配文件中所有的字段与数据库表格中的字段。这样就可以克服导入数据瓶颈，将数据导入到正确的表格中去。

使用数据预处理工具

除了使用字段匹配技术，数据预处理工具也能快速匹配数据库表格。这个工具的目标是将数据文件转换为已知的数据格式，并且能够自动识别数据字段。在数据导入过程中，预处理工具可以自动识别和匹配字段，从而更加快速、准确地将数据导入到数据库表格中。

对数据导入进行自动化

在现代商业中，自动化已经成为企业数据导入的关键操作之一。这种自动化方法包括使用脚本、命令行或API来快速导入数据。其中，API是最常见的自动化方式之一，因为它能够简化数据导入流程，提高数据导入速度，减少人工操作。在使用API自动导入数据时，我们可以利用预定的字段来匹配数据库表格，使得数据导入更加简单、高效。

在现代商业中，文件导入是最常见和最有效的数据导入方式之一。但是要想将数据导入到正确的数据库表格中去，我们就必须解决导入数据的瓶颈问题。为了克服导入瓶颈，我们可以掌握字段匹配技术和数据预处理工具，同时也可以使用API来自动化导入数据。通过这些方法，我们可以快速、准确地导入数据，并且充分利用数据来作出有益的商业决策。

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• 文本文件导入到数据库中的几种方法

文本文件导入到数据库中的几种方法

大型的数含饥森据库开发中常常遇到数据源是平面文件（如文本文件）的情况，对于这样的数据源，无法使用数据库对其数据进行有效的管理，另外也无法使用SQL语句对其进行查询和操作，所以当务之急就是将这些平面文件导

入到数据库中，然后就可以对其进行高效的操作了。

下面介绍几种常见的数据导入的方法，希望能够给大家启迪。另外，本文所涉及到的数据库均为ORACLE数据库，其实对于其他数据库而言，方法类似。

一、Sql*:Loader

该方法是Oracle数据库下数据导入的最重要的方法之一，该工具由Oracle客谈亩户端提供，

其基本工作原理是：首先要针对数据源文件制作一个控制文件，控制文件是用来解释如何对源文件进行解析，其中需要包含源文件的数据格式、目标数据库的字段等信息，一个典型的控制文件为如下形式：

LOAD DATA

INFILE ‘/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail202310.txt’

TRUNCATE （也可以用append替换TRUNCATE）

INTO TABLE fj_ipa_agentdetail

fields terminated “,”

trailing nullcols

( AGENT_NO char,

AGENT_NAMEchar,

AGENT_ADDRESS char,

AGENT_LINKNUM char,

AGENT_LINKMAN char

)

其中，INFILE ‘/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagentdetail202310.txt’指明所要导入的源文件，其实源文件也可以直接通过命令行来输入获得 ，fj_ipa_agentdetail为目标表的名字，fields terminated “,”是指源文件的各个字段是以逗号分隔，trailing nullcols表示遇到空字段依然写入到数据库表中，最后这5个字段是目标数据库表的字段结构。通过上面这个典型的控制文件的格式分析可知，控制文件需要与源文件的格式信息一致，否则导入数据会出现异常。

除了控制以外，sql*loader的还需要数据文件，即源文件。根据格式的不同，源文件可以分为固定字段长度和有分隔符这两大类，这里将分别说明这两种情况：

固定字段长度的文本文件

就是每个字段拥有固定的字段长度，比如：

1012

有分隔符的文本文件

就是每个字段都有相同的分隔符分隔，比如：

1001,上海长途电信综合开发公司,南京东路34号140室

1002,上海桦奇通讯科技有限公司,武宁路19号1902室

1003,上海邦正科技发展有限公司,南京东路61号903室

对于上述两种文件格式sql*loader均可以做处理，下面就前面那个固定长度的文本来举例说明：

由于该文本只有两个字段，一个为设备号，一个是区局编号，两肢棚者的长度分别为20和5，那么可以编制控制文件如下：

LOAD DATA

INFILE ‘/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent202310.txt’

TRUNCATE

INTO TABLE fj_ipa_agent

( DEVNOPOSITION(1:20) CHAR,

BRANCH_NOPOSITION(21:25) CHAR

)

其中，’/ora9i/fengjie/agent/data/ipaagent202310.txt’为该文件的完全路径，POSITION(M:N)表示该字段是从位置M到位置N。

对于有分隔符的数据文件，前面已经有一个例子，这里就不再赘述了。总之，使用Sql*Loader能够轻松将数据文件导入到数据库中，这种方法也是最常用的方法。

二、 使用专业的数据抽取工具

目前在数据仓库领域中，数据抽取与装载（ETL）是一重要的技术，这一技术对于一些大的数据文件或者文件数量较多尤其适合。这里简单介绍目前一款主流的数据抽取工具 ――Informatica。

该工具主要采用图形界面进行编程，其主要工作流程是：首先将源数据文件的结构（格式）导入为Informatica里，然后根据业务规则对该结构进行一定的转换(transformation)，最终导入到目标表中。

以上过程仅仅只是做了一个从源到目标的映射，数据的实际抽取与装载需要在工作流（workflow）里进行。

使用专业的数据抽取工具，可以结合业务逻辑对多个源数据进行join,union,insect等操作，适合于大型数据库和数据仓库。

三、 使用Access工具导入

可以直接在Access里选择‘打开‘文本文件，这样按照向导来导入一个文本文件到Access数据库中，然后使用编程的方法将其导入到最终的目标数据 库中。

这种方法虽然烦琐，但是其对系统的软件配置要求相对较低，所以也是有一定的使用范围

关于把文件导入到对应的数据库表的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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