前言：
咱们晓得，数据库是存放数据的仓库。日常咱们应用数据库也是为了存储数据，和数据库打交道总免不了要进行数据导入工作。工作中也可能遇到各种不同的数据导入需要，本篇文章次要分享下数据导入相干的小技巧，心愿你能学到几招。
1. 弄清需要是要害
在进行数据导入前，咱们首先要分明想要做什么，要达到什么成果。最好也要分明导入的数据量有多大，这样对导入工夫也有个评估。
其次，对要导入的文件内容也要有大略理解，比方当初有一个 sql 脚本须要执行，那么你要先看下文件内容，是否存在建表语句、若原表存在该怎么解决、数据抵触又要怎么解决等等，这些都要有个预估。
2. 几种数据导入场景
上面咱们分场景来探讨下如何进行数据导入：
导入 sql 文件
这种场景还是比拟常见的，sql 文件中个别是 insert 语句。执行 sql 文件能够应用 mysql 命令行或 source 执行，例如：mysql -uroot -pxxx testdb < /tmp/testdb.sql，应用 Navicat 等图形化工具也能够执行 sql 文件，这里倡议执行 sql 文件最好是通过命令行来执行，特地是比拟大的 sql 文件，应用命令行执行速度更快。
在导入 sql 文件前，要先进入数据库看下表信息，原表是否存在数据，如果是增量导入的话，自增 ID 最好不要指定，有惟一索引的字段要额定留神，如果是清空原表进行导入的话，最好当时进行备份下。
导入 Excel 或 CSV 文件
有时候咱们也须要将 Excel 表导入数据库中，绝对于 sql 文件，导入 Excel 文件显得更加简单些，因为 sql 文件中的 insert 语句是数据库能间接辨认的，而导入 Excel 文件则须要借助其余工具。
例如咱们能够借助 Navicat 的导入向导来导入 Excel 文件，首先要在数据库中创立对应的表，字段程序及类型要与数据相匹配，为了导入顺利，能够先不创立索引并容许字段为空。之后就能够借助导入向导抉择 Excel 文件进行导入了，如果首行是题目的话，记得疏忽首行。
不过，应用 Navicat 导入 Excel 文件只实用于数据量比拟小的状况，如果数据量比拟大且字段比较复杂的状况下，那就要进行革新解决了，比方能够应用 LOAD DATA 或者借助程序脚本进行解决后再导入。
总结：
本篇文章简略介绍了数据导入的几种场景及办法。作为工作中会遇到的场景，多学几招还是有必要的。对于数据导入，最重要的还是可能胜利导入，无论用那种办法只有能实现需要即可。当然进行导入的前提是不影响现有业务，特地是导入前进行的删除操作，肯定要小心，咱们导入数据是为了实现需要而不是制作新的麻烦。