前言

由于手动将数据从EXCEL赋值并插入MySQL时，存在效率低下、错误率高的问题，因此寻找了一下从EXCEL中导出.csv文件，并直接插入MySQL的方法，以提升效率，减少错误情况的发生。

为了更加清晰地说明插入过程，首先在MySQL中构建一张表格，其具有以下属性：

• name （名字）；
• id （编号，【主键】）；
• age （年龄）；
• gendor （性别：0为女性，1为男性）；
• email （邮件）

具体的创建语句如下：

CREATE TABLE `students` (
  `name` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `age` tinyint DEFAULT NULL,
  `gender` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(32) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=104 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci

方式一：使用sql语句进行导入操作

1. cmd登录MySQL

   mysql -u root -p
   use students
   select * from students  (确认是否成功创建数据表)

2. 将EXCEL的.xlsx文件转存为UTF-8格式的.csv文件（可以使用EXCEL或者WPS的另存为转）：

   

   如转换过程中没有选择转换为UTF-8格式，那么最终导入数据过程可能会出现乱码。
3. 使用sql语句导入数据

   load data local infile 'D:/students.csv' into table  students fields terminated by ',';

此过程中，可能会出现几个问题：

• • MySQL ERROR 3948 (42000)

    ERROR 3948 (42000): Loading local data is disabled;
    this must be enabled on both the client and server sides

解决方法：

• • • 查看是否开启加载本地文件 show variables like 'local_infile';

• • • 如果未开启，那么在cmd中进行设置：

      set global local_infile=on;

• • ERROR 2068 (HY000)

    ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected 
    due to restrictions on access.

     

解决了ERROR 3948以后，我用load data local infile又出现了Error2068，ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.

解决方法：

• • • 需要以mysql -u 用户名 -p --local-infile的命令登陆，如：mysql -u root -p --local-infile。即可正常使用命令，如load csv文件到数据库：

      load data local infile 'd:/student.csv' into table 
      gorm.students fields terminated by ',';

  • ERROR 1064 (42000)

    mysql> set global set local_infile=on;
    
    ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax;
    check the manual that corresponds to your MySQL server version 
    for the right syntax to use near 'set local_infile=on' at line 1

解决方法：

• • • 语法拼写错误

     4. 验证

方式二：使用IDE工具可视化导入操作

1. 同方式一的第2.步，将.xlsx文件转存为.csv
2. 使用Goland插入数据

   1.
   2.
   3.
   4.
   5.

3. 数据验证