數據導入導出是應用開發者在平時開發中最常用的操作之一，SQLark 里提供了方便的圖形化界面來完成導入導出。本文先和大家分享如何從 Excel、csv、txt 等外部文件導入數據到數據庫表中。
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快捷導入
如果數據庫中已經創建好了表結構，想迅速導入少量數據進行業務調試，最簡單快捷的方式是從 Excel 文件里復制數據，粘貼至目標表中👇
📌 注意
快捷導入適合 Excel 表的字段和目標表結構的字段完全一致的情況；
快捷導入只支持表格類文件 (xlsx、xls、csv 格式)，不支持 txt 等其它格式內容的復制粘貼操作；
不支持通過復制粘貼方式導入 clob、blob 內容。
-如何解決以上限制，往下看👇 -
從文件導入數據
SQLark 提供完整的從外部文件導入數據的功能，通過文件識別與解析、列名智能映射等步驟，支持將 xlsx、xls、csv、txt、json、xml 文件的數據導入至數據庫的目標表。
目前支持上傳的外部文件大小限制：
xlsx、xls 文件：不超過 20M
csv、txt、json、xml 文件：不超過 100M
1.識別和解析文件
SQLark 自動識別和解析上傳的文件，以表格形式提供源文件數據預覽，用戶可以方便的核對有沒有亂碼、特殊字符、重復數據等異常情況，確保后續導入數據的正確性。
如果在數據預覽時發現文件解析有誤，用戶可以手動調整。SQLark 針對不同類型的文件提供相對應的配置項👇👇👇
xlsx、xls文件
- 選擇工作表：如 Excel 文件有多個 sheet 工作表，可以選擇本次需要導入的 sheet 表；
- 設置首行是否為列名；
- 設置 null 值：如源文件中數據內容含有 “null”，可以選擇在導入時保持 “null” 值或者設為空值。
csv、txt文件
- 字符集：SQLark 提供 172 種字符集編碼自動識別，可覆蓋絕大多數場景，用戶也可以手動切換字符集。
- 分隔符：SQLark 自動識別常見的行分隔符、列分隔符和文本識別符：
用戶可以根據實際情況手動調整，也支持自定義行/列分隔符、文本識別符。
json、xml文件
- 標簽：SQLark 自動解析 json 和 xml 文件中的數據結構，快速抽取數組/對象/元素數據進行導入。
json 和 xml 文件中通常存在多級數組/元素，用戶可以通過設置數組名/元素名（默認為 root），快速獲取該級數組/元素標簽下的數據。
2.配置字段映射關系
確認導入文件解析無誤后，需要將該文件的列名和目標表列字段名進行匹配。SQLark 根據列名、列順序、數據類型等信息，提供列字段智能映射和匹配，讓用戶減少手動調整。
用戶可以通過 SQLark 提供的“所見即所得”的列映射頁面，快速核對列是否匹配正確。列映射頁面采集了目標表的前 2 行數據，和文件的前 50 行數據進行對比展示，用戶通過數據內容即可一目了然（如下圖👇）
對于自動匹配不準的列，用戶可以手動調整映射關系，SQLark 提供列名提示來輔助用戶調整：
對于映射關系調整過程中可能出現遺漏列，或重復列的情況，SQLark 實時檢測并給出提示，避免用戶誤操作。
3.導入
確認好字段間的映射關系，就可以直接導入。
導入過程中，可以看到實時日志，掌握導入進度，對于導入異常的情況，也可以根據日志信息及時調整。
總結
SQLark 提供了強大且靈活的數據導入功能，支持從 Excel、csv、txt、json、xml 等多種文件格式中快速導入數據到數據庫表中。無論是小規模數據的復制粘貼，還是大規模文件的批量導入，SQLark 都能通過智能解析、自動匹配字段映射關系以及創新的信息展示形式，確保數據導入的準確性和效率。
無論是新手還是資深開發者，都能輕松上手。快來試試 SQLark，讓你的數據導入工作更加便捷吧！
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