


Comment puis-je exécuter des requêtes SQL directement sur mes données Excel ?
Exécuter des requêtes SQL dans des feuilles Excel – Guide complet
Présentation
L'exécution de requêtes SQL dans Excel fournit des outils puissants pour le traitement et l'analyse des données. Cependant, de nombreux utilisateurs ignorent ses capacités natives au-delà des simples opérations sur les tables. Cet article explore différentes méthodes d'exécution de requêtes SQL directement dans Excel.
Compatibilité Native SQL via des connexions de données externes
Excel fournit un assistant de connexion de données intégré qui vous permet d'importer des données à partir de sources externes, notamment des bases de données SQL telles qu'Access ou PostgreSQL. Cette méthode fournit une connexion directe pour récupérer les données sous forme de table liée dynamiquement.
Fournisseur Microsoft JET et ACE OLEDB
Lors de la configuration d'une connexion via l'assistant de connexion de données, spécifiez le fournisseur Microsoft.Jet.OLEDB ou Microsoft.ACE.OLEDB. Access SQL (le dialecte SQL sous-jacent de Microsoft Access) est le SQL natif de ces fournisseurs.
Exemple de requête
Dans votre contexte, vous pouvez exécuter la requête que vous avez mentionnée comme suit :
SELECT lastname, firstname, phonenumber FROM [ExcelSheetName$] WHERE phonenumber IS NOT NULL ORDER BY lastname
Traiter les données comme du texte
Pour garantir que les données sont traitées comme du texte, ajoutez IMEX=1 à l'attribut étendu de la chaîne de connexion. Cela évite la corruption potentielle des données ou les problèmes opérationnels.
Ressources utiles
Voici quelques ressources précieuses que vous pourrez explorer davantage :
- Documentation MSDN sur la connexion de données Excel
- Articles d'assistance sur Microsoft Jet 4
- Chaînes de connexion pour Access et Excel
- Connectez-vous à Excel via ADODB en utilisant VBA
Remarque : Lors de la spécification d'une source de données, le fournisseur suppose que vos données commencent dans une cellule non vide dans le coin supérieur gauche. Évitez d'utiliser les titres des feuilles de calcul au-dessus ou à gauche des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.
