SQL Server数据库中批量导入数据的四种方法总结

在软件项目实施的时候，数据导入一直是项目人员比较头疼的问题。其实，在sql server中集成了很多成批导入数据的方法。有些项目实施顾问头疼的问题，在我们数据库管理员眼中，是小菜一碟。现在的重点就是，如何让用户了解这些方法，让数据导入变得轻松一些。

第一：使用select into语句

若企业数据库都采用的是sql server数据库的话，则可以利用select into语句来实现数据的导入。select into语句，他的作用就是把数据从另外一个数据库中查询出来，然后加入到某个用户指定的表中。

在使用这条语句的时候，需要注意几个方面的内容。

一是需要在目的数据库中先建立相关的表。如想把进销存系统数据库(sqlserver)中的产品信息表(product)导入到erp系统中的产品信息表(m_product)中。则前期是在erp系统的数据库中已经建立了这张产品信息表。

二是这种方法只复制表中的数据，而不复制表中的索引。如在进销存系统数据中的产品信息表中，在产品编号、产品种类等字段上建立了索引。则利用select into语句把数据复制到erp系统的表中的时候，只是复制了数据内容的本身，而不会复制索引等信息。

三是这条语句使用具有局限性。一般情况下，这只能够在sql server数据库中采用。不过，对于sql server不同版本的数据库，如2008或者2003，还都是兼容的。若需要导入的对象数据库不是sql server的，则需要采用其他的方法。

四是采用这条语句的话，在目的表中必须不存在数据。否则的话，目的表中的数据会被清除。也就是说，这个语句不支持表与表数据的合并。在sql server中，有一条类似的语句，可以实现这个功能。这条语句就是：insert into。他的作用就是把另外一张表中的数据插入到当前表中。若用户想要的时表与表数据的合并，则可以采用这条语句。两者不能够混淆使用，否则的话，很容易导致数据的丢失。

五是以上两条语句都支持兼容的不同类型的数据类型。如在原标中，某个字段的数据类型是整数型，但是在目的表中这个字段的数据类型则是浮点型，只要这个两个数据类型本来就兼容的，则在导入的时候，数据库是允许的。

第二：利用excel等中间工具进行控制

虽然第一种方法操作起来比较简单，但是其也有一些缺点。如他只支持同一种类型的数据库;不能够对数据进行过多的干预等等。一般情况下，若用户原数据准确度比较高，不需要过多的修改就可以直接拿来用的话，则笔者就已采用第一种方式。

但是，若在原数据库中，数据的准确度不是很高，又或者，有很多数据是报废的。总之，需要对原数据库的数据进行整理，才能够使用的情况，笔者不建议先导入进去，再进行更改。笔者在遇到这种情况时，喜欢利用excle作为中间工具。也就是说，先把数据中原数据库中导到excle中。有些数据库，如oracle数据库，他不支持excle格式。但是，我们可以把它导为csv格式的文件。这种文件excle也可以打得开。

然后，再在excle中，对记录进行修改。由于excle是一个很强的表格处理软件，所以，其数据修改，要比在数据库中直接修改来得方便，来得简单。如可以利用按时间排序等功能，把一些长久不用的记录清楚掉。也可以利用替换等功能，把一些不规范的字符更改掉。这些原来在数据库中比较复杂的任务，在excle等工具中都可以轻松的完成。

等到表中的内容修改无误后，数据库管理员就可以把excle表格中的文件直接导入到sql server数据库中。由于sql server与excel是同一个父母生的，所以，他们之间的兼容性很好。在sql server中提供了直接从excel文件中导入数据的工具。

虽然这要借助中间工具导入数据，但是，因为其处理起来方便、直观，所以，笔者在大部分时候都是采用这种方式。

第三：使用数据转换服务导入数据

数据转换服务是sql server数据库中提供的一个非常强大的工具。在sqlserver中，数据转换功能有一个图形用户接口，用户可以在图形界面中导入数据，并对数据进行相应的编辑。

另外，数据转换服务还支持com组件的编程接口。这也就是说，在前台应用程序开发的时候，可以直接调用数据转换服务。让用户通过前台应用系统，而不用在后台数据库系统进行任何的操作，就可以把数据导入数据库系统中去。在前台对数据库系统进行导入，有一个明显的好处，就可以预先对数据的合法性进行检查。如可以利用vb等脚本语言对数据进行检验、净化和一定的转换，以符合目的数据库的需要。

如在员工信息表中的婚姻状况字段，在oracle数据库系统中，可能是用0或者1来表示婚姻状况。0表示未婚，1表示已婚。而在sql server数据库中，则利用y或者n来表示婚姻状况。y表示已婚，n表示未婚。在导入数据的时候，若直接把oracle数据库表中的数据导入到sql server数据库中，因为婚姻状况这个字段存储的内容类型不同，所以，不能够直接导。遇到这种情况的话，则就可以在导入数据之前，先利用脚本语言对数据类型进行验证。若不符合要求的，则可以通过脚本语言对数据进行一定的转换，把0转换为n，把1转换为y等等。

所以，有时候程序员在开发前台应用程序的时候，若要开发数据导入功能的话，我们都是建议采用这个数据转换服务。不但有现成的接口，而且，还可以对数据进行验证与一定程度的转换。另外，数据转换服务的数据导入效率非常的高。即使通过前台程序调用，其性能也比其他方法在同等条件下，要高一个档次。而且，随着数据量的增加，数据转换服务的优势会越来越明显。

不过，在前台应用程序调用数据转换服务的时候，需要注意。数据转换服务提供的com接口比较复杂，所以，前台程序调用数据转换服务的代码也比较复杂。若再加上一些脚本语言的话，可能处理起来更加的繁琐。故一般只有在大型系统上才会用到这个接口。若数据不多，否则不需要复杂验证与转换的话，利用这个接口是大刀小用，得不偿失。

第四：异构数据库之间的导入导出

虽然第二种、第三种方式都可以完成异构数据库之间数据的导入导出作业。不过，在sql server中，还提供了另外一种解决方案。即直接在sql server数据库中连接到其他类型的数据库上，然后采用select into等语句实现数据的导入作业。

在sql server中，提供了两个函数可以帮助我们实现对非sql server数据库的连接。这两个函数分别为opendatesource与openrowset。他们的功能基本相同，只是在细节上有所差异。

如opendatesource这个函数至能够打开源数据库的表和视图，而不能够对其进行过滤。若用户只想把源表中的部分数据导入到sql server数据库的表中，则不能对源表直接进行过滤。过滤的动作需要在sql server数据库中进行。而openrowset这个函数，可以在打开对方数据库的表或者视图的时候，直接利用where等条件限制语句对记录进新过滤。为此，在实际应用中，还是openrowset这个函数使用的频率比较高。

不过由于其需要用户写复杂的参数，而且，又不能够提供复杂的数据验证功能，所以在实际工作中用的并不是很多。在一些小的应用系统中，偶尔还可以见到其的踪影。在一些大的成熟的商业软件中，很少采用这种方式，对数据进行导入。

有时候，选择多了，用户反而不知道如何下手。笔者平时最喜欢采用的是第二种处理方式。他比较直观，而且，可以对数据进行成批的更改与整理。但是，其缺陷就是效率比较低，特别是excle软件对于处理大量记录的时候，速度比较慢。若这种方式行不通的话，则笔者比较倾向于采用数据转换的处理方式。这个操作起来虽然比较复杂，但是，其可以提供比较复杂的验证，而且可以在图形化的界面中对数据进行修改，同时效率也比较高。