如何将csv中的数据导入SQL server

您可以使用SQL Server Management Studio (SSMS) 或 sqlcmd 工具来导入 CSV 数据。以下是使用 SSMS 导入 CSV 数据的步骤：

1. 在 SSMS 中，右键单击数据库，选择 Tasks > Import Flat File。

2. 在“选择数据源”页面上，选择 CSV 文件，指定文件路径和编码格式，并选择表格/视图作为目标。

3. 在“文本文件源”页面上，指定列分隔符和文本限定符等属性，并进行预览数据以确保导入正确。

4. 在“表格/视图目标”页面上，指定表格列中与 CSV 列对应的列，并指定数据类型和是否允许空值等属性。

5. 在“完成”页面上，可以选择保存导入设置以备将来使用，然后单击完成以完成导入。

除此之外，您还可以使用 OPENROWSET 或 BULK INSERT 命令来导入 CSV 数据。

相关问题

Python代码如何将csv中的数据导入SQL server

可以使用Python中的pandas库中的read_csv方法读取csv文件中的数据，然后使用pyodbc连接SQL server数据库，使用pandas库中的to_sql方法将数据导入到SQL server中。以下是示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc

# 连接数据库
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=db_name;UID=username;PWD=password')

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 将数据导入数据库
df.to_sql('table_name', cnxn, if_exists='replace', index=False)

注意，需要根据实际情况替换上述代码中的服务器名(server_name)、数据库名(db_name)、用户名(username)、密码(password)、文件名(filename)和表名(table_name)。

使用Pandas和pymssql库，将csv中的数据导入SQL server

数据库的完整代码是什么？

首先，需要在Python环境中安装Pandas和pymssql库。然后，首先读取CSV文件数据，可以使用Pandas的read_csv()函数：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

然后，需要连接到SQL server数据库。使用pymssql库提供的方法可以轻松完成连接：

import pymssql
conn = pymssql.connect(server='localhost', user='username', password='password', database='database_name')

其中，server是数据库服务器名，user和password是连接的数据库用户名和密码，database_name是要连接的数据库名称。

接下来，将数据插入到数据库表中，可以使用Pandas的to_sql()函数：

df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace')

其中，table_name是要插入数据的数据库表名，if_exists='replace'表示如果表已经存在，则替换其中的数据。

完整的代码如下：

import pandas as pd
import pymssql

df = pd.read_csv('data.csv')

conn = pymssql.connect(server='localhost', user='username', password='password', database='database_name')

df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace')

print('Data imported successfully into SQL server database!')