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R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行(RODBC、sqldf包)

时间:2017-04-05 13:40:50      阅读:470      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:href   ref   sts   pop   执行sql   database   lan   string   参考   

 

数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf、RODBC等。跟SQL server相连有RODBC,跟MySQL链接的有RMySQL。但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措。

 

 

一、数据库读入——RODBC包

 

 

CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口:

  • odbcConnect 或 odbcDriverConnect (在Windows图形化界面下,可以通过对话框选择数据库) 可以打开一个连接,返回一个用于随后数据库访问的控制(handle)。 打印一个连接会给出ODBC连接的一些细节,而调用 odbcGetInfo 会给出客户端和服务器的一些细节信息。
  • 在一个连接中的表的细节信息可以通过函数 sqlTables 获得。
  • 函数 sqlSave 会把 R 数据框复制到一个数据库的表中, 而函数 sqlFetch 会把一个数据库中的表拷贝到 一个 R 的数据框中。
  • 通过sqlQuery进行查询,返回的结果是 R 的数据框。(sqlCopy把一个 查询传给数据库,返回结果在数据库中以表的方式保存。) 一种比较好的控制方式是首先调用 odbcQuery, 然后 用 sqlGetResults 取得结果。后者可用于一个循环中 每次获得有限行,就如函数 sqlFetchMore 的功能。
  • 连接可以通过调用函数 close 或 odbcClose 来关闭。 没有 R 对象对应或不在 R 会话后面的连接也可以调用这两个函数来关闭, 但会有警告信息。

 

 

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  1. #安装RODBC包  
  2. install.packages("RODBC")   
  3. library(RODBC)  
  4. mycon<-odbcConnect("mydsn",uid="user",pwd="rply")  
  5. #通过一个数据源名称(mydsn)和用户名(user)以及密码(rply,如果没有设置,可以直接忽略)打开了一个ODBC数据库连接  
  6.   
  7. data(USArrests)  
  8. #将R自带的“USArrests”表写进数据库里  
  9. sqlSave(mycon,USArrests,rownames="state",addPK=TRUE)  
  10. #将数据流保存,这时打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了  
  11. rm(USArrests)  
  12. #清除USArrests变量  
  13.   
  14. sqlFetch(mycon, "USArrests" ,rownames="state")  
  15. #输出USArrests表中的内容  
  16. sqlQuery(mycon,"select * from USArrests")  
  17. #对USArrests表执行了SQL语句select,并将结果输出  
  18.   
  19. sqlDrop(channel,"USArrests")  
  20. #删除USArrests表  
  21. close(mycon)  
  22. #关闭连接  

本段来自R语言︱文件读入、读出一些方法罗列(批量xlsx文件、数据库、文本txt、文件夹)

 

1、sqlSave函数

 

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  1. sqlSave(channel, dat, tablename = NULL, append = FALSE,  
  2.         rownames = TRUE, colnames = FALSE, verbose = FALSE,  
  3.         safer = TRUE, addPK = FALSE, typeInfo, varTypes,  
  4.         fast = TRUE, test = FALSE, nastring = NULL)  


其中这个函数的使用还是很讲究的,参数的认识很重要。

 

append代表是否追加,默认不追加,如果一张已经有数据的表,就可以用append追加新的数据,需要同样的column,一般开个这个就行。

rownames,可以是逻辑值,也可以是字符型。

colnames,列名;

verbose,默认为FALSE,是否发送语句到R界面,如果TRUE,那么每条上传数据就会出现在命令栏目致之中。

addPK,是否将rownames指定为主键。

 

2、sqlUpdate函数

 

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  1. sqlUpdate(channel, dat, tablename = NULLindex = NULL,  
  2.           verbose = FALSEtest = FALSEnastring = NULL,  
  3.           fast = TRUE)  

更新已经存在的表格,需要包括已经存在的列。

 

 

 

——————————————————————————————————————————————

 

二、sqldf包

 

本包的学习来自CDA DSC课程,L2-R语言第四讲内容,由常老师主讲。与RODBC的区别在于,前面是直接调用数据库SQL中的数据;而该包是在R语言环境中,执行SQL搜索语言。

组合使用:RODBC从数据库读入环境,sqldf进行搜索(适合SQL大神)。

其他函数的类似功能可以看:R语言数据集合并、数据增减

 

 

1、SQL基本特点

 

SQL语句语句特点:先全局选择,再局部选择

Select * from sale where year=2010 and ...

 

where后面可以接很多,有比较运算符,算数运算符,逻辑运算符。

比较运算符号:=(等于,不是双引号);!=(不等于);>,<,>=,<=

算数运算符:*,/,+,-

逻辑运算符:&&(and,与), ||(or,或) ,!(,not非)

 

2、数据筛选与排序

 

数据筛选可以有subset函数,排序有order/sort函数

 

 

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  1. #选择表中指定列*/  
  2. sqldf("select year,market,sale,profit from sale")  
  3.   
  4. #选择满足条件的行*/  
  5. sqldf("select * from sale where year=2012 and market=‘东‘")  
  6.    #语句特点,先抽取全局数据,然后再执行局部选择  
  7.    #字符单引号,切记  
  8.   
  9. #对行进行排序*/  
  10. sqldf("select year,market,sale,profit  
  11.       from sale  
  12.       order by year")  



 

数据筛选:sqldf可以执行选择表中指定指标、满足条件的行(注意:抽取满足条件的行的字符时,字符型需要用单引号),语法结构是:

select  指标名称 from 数据集 where 某指标=条件  

 

排序order:按照某变量排序,语法结构:

select 指标名称(或全部)from 数据集 order by 指标名称

 

3、数据合并——纵向连接

 

数据合并的方法很多,基本函数包中有merge、cbind/rbind,以及一些专业的包plyr、dplyr、data.table等

rbind/cbind对数据合并的要求比较严格:合并的变量名必须一致;数据等长;指标顺序必须一致。

sqldf就不会这么苛刻,并参照了一些集合查询的方法(关于基础包的集合查询可参考:R语言︱集合运算)。

 

(1)并——union

 

 

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  1. UNION3<-sqldf("select * from one union select * from two")  
  2.    #合并后去重,rbind是合并后不去重  
  3. UNION_all<-sqldf("select * from one union all select * from two")  
  4.    #all可以支持,合并后不去重  


rbind/cbind是将数据一股脑子全部帖在一起,只合并不去重;sqldf则可以自行选择,语法结构:

 

select * from 数据集1 union (all) select * from 数据集2

其中的all代表不去重,一起加进来。

 

(2)差(except)、交(Intersect)

 

 

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  1. #EXCEPT_差集  
  2.    #不存在all  
  3. EXCEPT<-sqldf("select * from one EXCEPT select * from two")  
  4.   
  5. #INTERSECT——交集  
  6. INTERSECT<-sqldf("select * from one INTERSECT select * from two")  


差集就是找两个数据集的不同的数据,而且是数据集1中,去掉重复的数值;并集则是两个数据集的重合(去重可以用)之处。

 

 

4、数据合并——横向连接

 

横向连接有三种类型:交叉连接(笛卡尔乘积,大乱炖所有数据重新排列组合合并起来,一般在实验设计涉及全排列的时候可以很好地使用)、内连接(筛选匹配到的数据)、外连接。

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其中,sqldf 中的右连接、全连接已经失效,一般情况下会大多选择左联结。

 

(1)内连接——匹配到完全一致的

 

 

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  1. > inner1<- merge(table1, table2, by = "id"all = F);inner1  #筛选相同id,F为只连接匹配到的,T为没有匹配到的赋值NA  
  2.   id a b  
  3. 1  3 c e  
  4. > inner2<-inner_join(table1, table2, by = "id");inner2   #与merge完全一致  
  5.   id a b  
  6. 1  3 c e  
  7. > inner3<-sqldf("select * from table1 as a inner join table2 as b on a.id=b.id");inner3 #内连接  
  8.   id a id b  
  9. 1  3 c  3 e  
  10. > inner4<-sqldf("select * from table1 as a,table2 as b where a.id=b.id");inner4  #笛卡尔积  
  11.   id a id b  
  12. 1  3 c  3 e  

 

 

匹配到完全一致、相同的,基础包merge=dplyr的inner_join=sqldf包中的inner join。当然输出结果中,sqldf中会蹦出来两个id,可以进行删除。

其中sql包中的Inner join语法结构为:

select * from 数据集1 as a      inner join   数据集2  as b on a.指标名称=b.指标名称 

 

(2)左连接——最有效,以数据集1为准,匹配到的+为匹配到的

 

 

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  1. > left1<- merge(table1, table2, by = "id"all.x = TRUE);left1  #按照id连接所有信息包括进去  
  2.   id a    b  
  3. 1  1 a <NA>  
  4. 2  2 b <NA>  
  5. 3  3 c    e  
  6. > left2<-left_join(table1, table2, by = "id");left2  
  7.   id a    b  
  8. 1  1 a <NA>  
  9. 2  2 b <NA>  
  10. 3  3 c    e  
  11. > left3<-sqldf("select * from table1 as a left join table2 as b on a.id=b.id");left3  
  12.   id a id    b  
  13. 1  1 a NA <NA>  
  14. 2  2 b NA <NA>  
  15. 3  3 c  3    e  


基础包中的merge,当all=F就是内连接,all=T就是全连接,all.x=T就是左联结,all.y=T就是右连接(merge函数首选all=T,全连接);dplyr中的left_join也可以实现merge,all=T效果

 

sqldf中的语法结构:

select * from 数据集1 as a left join 数据集2as b on a.指标名称=b.指标名称

 

4、数据去重

 

 

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  1. #删除重复的行*/  
  2. sqldf("select DISTINCT  year from sale")   

解读:distinct跟unique去重功能差不多,语法特点:

 

select DISTINCT 指标名称 from 数据集

——————————————————————————————————————————————————————

应用一:R语言中文本回传SQL出现截断(truncated )现象,怎么办?

 

      R语言中用sqlSave函数,把文本回传的时候回出现这样的问题,文本超过255个字符的会出现截断truncated现象,因为回传到SQL之后,规定的字符数即为varchar(255),所以会出现截断现象。

      如果出现这样的截断现象该如何解决呢?

 

      解决办法一:修改SQL Server的字符 

      先创建一个表,然后把那个字符型格式修改为varchar(4000),或者其他格式,不能修改成max,会报错,造成Rstudio崩溃。当然,也可以先sqlSave一个版本过去(就几条内容),然后修改一下格式之后,继续append追加内容进行。

      SQL Server 2008中在修改数据类型的时候,会报错,一直保存不了,需要按照以下的内容设置一下:

 

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  1. 选择菜单 工具-〉选项-〉表设计器(Designers)-〉表设计器和数据库设计器table and database designers。然后去掉“ 阻止保存要求重新创建表的更改”(prevent saving changes that require table re-creation)前面的勾。重新启动MSSQL SERVER 2008可以解决该问题。 (来源博客:http://franciswmf.iteye.com/blog/1962550)  

 

      但是笔者在尝试该办法的时候,总是修改之后就卡死,所以无奈选择第二条路。

 

      解决办法二:从R中导出然后导入SQL Server

      笔者尝试过,导出csv/txt但是直接用SQL Server内嵌工具,“SQL Server Import and export Wizard”对于csv/txt导入都十分麻烦,导入出现很多问题。

      所以最后是用csv-转excel-用上述工具导入。

 

      问题一:R语言中,用write.csv时候,用office打开,多出了很多行?

      如果文本字符长度很大,那么就会出现内容串到下面一行的情况,譬如10行的内容,可能变成了15行。好像office默认单个单元格的字符一般不超过2500字符,超过就会给到下一行。

      所以笔者在导入5W条数据时候,多出了很多行,于是只能手动删除。

      如果用txt格式导出,用Notepad++打开是好的,但是用excel打开又多出来不少行,所以用excel打开是用代价的。

      但是由于excel是最好的导入SQL的格式,于是不得不手工删除,同时牺牲一部分的内容。

 

      问题二:如何使用SQL Server Import and export Wizard?

      1、choose a Data Source界面(注意勾选,在第一个数据行中显示列名称)

      2、Data Source中,有Flat File Source 栏目,就是用来做csv、txt格式的;还有一个excel选项是专门针对excel

      3、导入数据界面,你需要输入服务器名称,已经相应的数据库名称;

      4、选择源表和源视图,你可以通过”目标“栏目新建,也可以导入已经有的表格,当然第一次导入,笔者推荐直接导入新表,注意看检查一下下面的一个栏目”编辑映射“

      5、运行语句。

      其中,如果你是第二次导入已经有的表,那么在第四步,”编辑映射“时,就需要看清楚是否与已有的数据列表一一对应。

      同时,如果第二次导入的表有表头名称,只要第一步勾选列名称,也是没有关系的,导入后不算入数据之中。

 

主要教程来源于:http://www.xlgps.com/article/61446.html

 

      问题三:通过SQL代码导入

      相关内容可参考博客:

http://www.it165.NET/database/html/201310/4632.html

http://www.cnblogs.com/wangshenhe/archive/2013/04/27/3047092.html

 

数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf、RODBC等。跟SQL server相连有RODBC,跟MySQL链接的有RMySQL。但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措。

 

 

一、数据库读入——RODBC包

 

 

CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口:

  • odbcConnect 或 odbcDriverConnect (在Windows图形化界面下,可以通过对话框选择数据库) 可以打开一个连接,返回一个用于随后数据库访问的控制(handle)。 打印一个连接会给出ODBC连接的一些细节,而调用 odbcGetInfo 会给出客户端和服务器的一些细节信息。
  • 在一个连接中的表的细节信息可以通过函数 sqlTables 获得。
  • 函数 sqlSave 会把 R 数据框复制到一个数据库的表中, 而函数 sqlFetch 会把一个数据库中的表拷贝到 一个 R 的数据框中。
  • 通过sqlQuery进行查询,返回的结果是 R 的数据框。(sqlCopy把一个 查询传给数据库,返回结果在数据库中以表的方式保存。) 一种比较好的控制方式是首先调用 odbcQuery, 然后 用 sqlGetResults 取得结果。后者可用于一个循环中 每次获得有限行,就如函数 sqlFetchMore 的功能。
  • 连接可以通过调用函数 close 或 odbcClose 来关闭。 没有 R 对象对应或不在 R 会话后面的连接也可以调用这两个函数来关闭, 但会有警告信息。

 

 

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  1. #安装RODBC包  
  2. install.packages("RODBC")   
  3. library(RODBC)  
  4. mycon<-odbcConnect("mydsn",uid="user",pwd="rply")  
  5. #通过一个数据源名称(mydsn)和用户名(user)以及密码(rply,如果没有设置,可以直接忽略)打开了一个ODBC数据库连接  
  6.   
  7. data(USArrests)  
  8. #将R自带的“USArrests”表写进数据库里  
  9. sqlSave(mycon,USArrests,rownames="state",addPK=TRUE)  
  10. #将数据流保存,这时打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了  
  11. rm(USArrests)  
  12. #清除USArrests变量  
  13.   
  14. sqlFetch(mycon, "USArrests" ,rownames="state")  
  15. #输出USArrests表中的内容  
  16. sqlQuery(mycon,"select * from USArrests")  
  17. #对USArrests表执行了SQL语句select,并将结果输出  
  18.   
  19. sqlDrop(channel,"USArrests")  
  20. #删除USArrests表  
  21. close(mycon)  
  22. #关闭连接  

本段来自R语言︱文件读入、读出一些方法罗列(批量xlsx文件、数据库、文本txt、文件夹)

 

1、sqlSave函数

 

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  1. sqlSave(channel, dat, tablename = NULL, append = FALSE,  
  2.         rownames = TRUE, colnames = FALSE, verbose = FALSE,  
  3.         safer = TRUE, addPK = FALSE, typeInfo, varTypes,  
  4.         fast = TRUE, test = FALSE, nastring = NULL)  


其中这个函数的使用还是很讲究的,参数的认识很重要。

 

append代表是否追加,默认不追加,如果一张已经有数据的表,就可以用append追加新的数据,需要同样的column,一般开个这个就行。

rownames,可以是逻辑值,也可以是字符型。

colnames,列名;

verbose,默认为FALSE,是否发送语句到R界面,如果TRUE,那么每条上传数据就会出现在命令栏目致之中。

addPK,是否将rownames指定为主键。

 

2、sqlUpdate函数

 

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  1. sqlUpdate(channel, dat, tablename = NULLindex = NULL,  
  2.           verbose = FALSEtest = FALSEnastring = NULL,  
  3.           fast = TRUE)  

更新已经存在的表格,需要包括已经存在的列。

 

 

 

——————————————————————————————————————————————

 

二、sqldf包

 

本包的学习来自CDA DSC课程,L2-R语言第四讲内容,由常老师主讲。与RODBC的区别在于,前面是直接调用数据库SQL中的数据;而该包是在R语言环境中,执行SQL搜索语言。

组合使用:RODBC从数据库读入环境,sqldf进行搜索(适合SQL大神)。

其他函数的类似功能可以看:R语言数据集合并、数据增减

 

 

1、SQL基本特点

 

SQL语句语句特点:先全局选择,再局部选择

Select * from sale where year=2010 and ...

 

where后面可以接很多,有比较运算符,算数运算符,逻辑运算符。

比较运算符号:=(等于,不是双引号);!=(不等于);>,<,>=,<=

算数运算符:*,/,+,-

逻辑运算符:&&(and,与), ||(or,或) ,!(,not非)

 

2、数据筛选与排序

 

数据筛选可以有subset函数,排序有order/sort函数

 

 

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  1. #选择表中指定列*/  
  2. sqldf("select year,market,sale,profit from sale")  
  3.   
  4. #选择满足条件的行*/  
  5. sqldf("select * from sale where year=2012 and market=‘东‘")  
  6.    #语句特点,先抽取全局数据,然后再执行局部选择  
  7.    #字符单引号,切记  
  8.   
  9. #对行进行排序*/  
  10. sqldf("select year,market,sale,profit  
  11.       from sale  
  12.       order by year")  



 

数据筛选:sqldf可以执行选择表中指定指标、满足条件的行(注意:抽取满足条件的行的字符时,字符型需要用单引号),语法结构是:

select  指标名称 from 数据集 where 某指标=条件  

 

排序order:按照某变量排序,语法结构:

select 指标名称(或全部)from 数据集 order by 指标名称

 

3、数据合并——纵向连接

 

数据合并的方法很多,基本函数包中有merge、cbind/rbind,以及一些专业的包plyr、dplyr、data.table等

rbind/cbind对数据合并的要求比较严格:合并的变量名必须一致;数据等长;指标顺序必须一致。

sqldf就不会这么苛刻,并参照了一些集合查询的方法(关于基础包的集合查询可参考:R语言︱集合运算)。

 

(1)并——union

 

 

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  1. UNION3<-sqldf("select * from one union select * from two")  
  2.    #合并后去重,rbind是合并后不去重  
  3. UNION_all<-sqldf("select * from one union all select * from two")  
  4.    #all可以支持,合并后不去重  


rbind/cbind是将数据一股脑子全部帖在一起,只合并不去重;sqldf则可以自行选择,语法结构:

 

select * from 数据集1 union (all) select * from 数据集2

其中的all代表不去重,一起加进来。

 

(2)差(except)、交(Intersect)

 

 

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  1. #EXCEPT_差集  
  2.    #不存在all  
  3. EXCEPT<-sqldf("select * from one EXCEPT select * from two")  
  4.   
  5. #INTERSECT——交集  
  6. INTERSECT<-sqldf("select * from one INTERSECT select * from two")  


差集就是找两个数据集的不同的数据,而且是数据集1中,去掉重复的数值;并集则是两个数据集的重合(去重可以用)之处。

 

 

4、数据合并——横向连接

 

横向连接有三种类型:交叉连接(笛卡尔乘积,大乱炖所有数据重新排列组合合并起来,一般在实验设计涉及全排列的时候可以很好地使用)、内连接(筛选匹配到的数据)、外连接。

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其中,sqldf 中的右连接、全连接已经失效,一般情况下会大多选择左联结。

 

(1)内连接——匹配到完全一致的

 

 

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  1. > inner1<- merge(table1, table2, by = "id"all = F);inner1  #筛选相同id,F为只连接匹配到的,T为没有匹配到的赋值NA  
  2.   id a b  
  3. 1  3 c e  
  4. > inner2<-inner_join(table1, table2, by = "id");inner2   #与merge完全一致  
  5.   id a b  
  6. 1  3 c e  
  7. > inner3<-sqldf("select * from table1 as a inner join table2 as b on a.id=b.id");inner3 #内连接  
  8.   id a id b  
  9. 1  3 c  3 e  
  10. > inner4<-sqldf("select * from table1 as a,table2 as b where a.id=b.id");inner4  #笛卡尔积  
  11.   id a id b  
  12. 1  3 c  3 e  

 

 

匹配到完全一致、相同的,基础包merge=dplyr的inner_join=sqldf包中的inner join。当然输出结果中,sqldf中会蹦出来两个id,可以进行删除。

其中sql包中的Inner join语法结构为:

select * from 数据集1 as a      inner join   数据集2  as b on a.指标名称=b.指标名称 

 

(2)左连接——最有效,以数据集1为准,匹配到的+为匹配到的

 

 

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  1. > left1<- merge(table1, table2, by = "id"all.x = TRUE);left1  #按照id连接所有信息包括进去  
  2.   id a    b  
  3. 1  1 a <NA>  
  4. 2  2 b <NA>  
  5. 3  3 c    e  
  6. > left2<-left_join(table1, table2, by = "id");left2  
  7.   id a    b  
  8. 1  1 a <NA>  
  9. 2  2 b <NA>  
  10. 3  3 c    e  
  11. > left3<-sqldf("select * from table1 as a left join table2 as b on a.id=b.id");left3  
  12.   id a id    b  
  13. 1  1 a NA <NA>  
  14. 2  2 b NA <NA>  
  15. 3  3 c  3    e  


基础包中的merge,当all=F就是内连接,all=T就是全连接,all.x=T就是左联结,all.y=T就是右连接(merge函数首选all=T,全连接);dplyr中的left_join也可以实现merge,all=T效果

 

sqldf中的语法结构:

select * from 数据集1 as a left join 数据集2as b on a.指标名称=b.指标名称

 

4、数据去重

 

 

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  1. #删除重复的行*/  
  2. sqldf("select DISTINCT  year from sale")   

解读:distinct跟unique去重功能差不多,语法特点:

 

select DISTINCT 指标名称 from 数据集

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应用一:R语言中文本回传SQL出现截断(truncated )现象,怎么办?

 

      R语言中用sqlSave函数,把文本回传的时候回出现这样的问题,文本超过255个字符的会出现截断truncated现象,因为回传到SQL之后,规定的字符数即为varchar(255),所以会出现截断现象。

      如果出现这样的截断现象该如何解决呢?

 

      解决办法一:修改SQL Server的字符 

      先创建一个表,然后把那个字符型格式修改为varchar(4000),或者其他格式,不能修改成max,会报错,造成Rstudio崩溃。当然,也可以先sqlSave一个版本过去(就几条内容),然后修改一下格式之后,继续append追加内容进行。

      SQL Server 2008中在修改数据类型的时候,会报错,一直保存不了,需要按照以下的内容设置一下:

 

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  1. 选择菜单 工具-〉选项-〉表设计器(Designers)-〉表设计器和数据库设计器table and database designers。然后去掉“ 阻止保存要求重新创建表的更改”(prevent saving changes that require table re-creation)前面的勾。重新启动MSSQL SERVER 2008可以解决该问题。 (来源博客:http://franciswmf.iteye.com/blog/1962550)  

 

      但是笔者在尝试该办法的时候,总是修改之后就卡死,所以无奈选择第二条路。

 

      解决办法二:从R中导出然后导入SQL Server

      笔者尝试过,导出csv/txt但是直接用SQL Server内嵌工具,“SQL Server Import and export Wizard”对于csv/txt导入都十分麻烦,导入出现很多问题。

      所以最后是用csv-转excel-用上述工具导入。

 

      问题一:R语言中,用write.csv时候,用office打开,多出了很多行?

      如果文本字符长度很大,那么就会出现内容串到下面一行的情况,譬如10行的内容,可能变成了15行。好像office默认单个单元格的字符一般不超过2500字符,超过就会给到下一行。

      所以笔者在导入5W条数据时候,多出了很多行,于是只能手动删除。

      如果用txt格式导出,用Notepad++打开是好的,但是用excel打开又多出来不少行,所以用excel打开是用代价的。

      但是由于excel是最好的导入SQL的格式,于是不得不手工删除,同时牺牲一部分的内容。

 

      问题二:如何使用SQL Server Import and export Wizard?

      1、choose a Data Source界面(注意勾选,在第一个数据行中显示列名称)

      2、Data Source中,有Flat File Source 栏目,就是用来做csv、txt格式的;还有一个excel选项是专门针对excel

      3、导入数据界面,你需要输入服务器名称,已经相应的数据库名称;

      4、选择源表和源视图,你可以通过”目标“栏目新建,也可以导入已经有的表格,当然第一次导入,笔者推荐直接导入新表,注意看检查一下下面的一个栏目”编辑映射“

      5、运行语句。

      其中,如果你是第二次导入已经有的表,那么在第四步,”编辑映射“时,就需要看清楚是否与已有的数据列表一一对应。

      同时,如果第二次导入的表有表头名称,只要第一步勾选列名称,也是没有关系的,导入后不算入数据之中。

 

主要教程来源于:http://www.xlgps.com/article/61446.html

 

      问题三:通过SQL代码导入

      相关内容可参考博客:

http://www.it165.NET/database/html/201310/4632.html

http://www.cnblogs.com/wangshenhe/archive/2013/04/27/3047092.html

R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行(RODBC、sqldf包)

标签:href   ref   sts   pop   执行sql   database   lan   string   参考   

原文地址:http://www.cnblogs.com/awishfullyway/p/6668280.html

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