在信息科的日常工作中，经常需要将Excel文件中的数据导入到我们使用的SQL Server数据库中去。那么，这个数据导入具体应该如何操作呢？今天我们就用这篇文章跟大家讲一下。需要导入的Excels数据源如图1所示:
这个Excel数据源的文件名叫【更正收费名称】，工作表的名字叫做【Sheet1】。
在Excel文件工作表中，有【编码】和【物价码】两个字段。【编码】这一字段的值都是数字，但是，【物价码】字段的值却不全是数字。比如，Excel文件工作表的第90行数据，编码 = '610507' 的这行数据，对应的【物价码】= '410000006c'，值是数字和拉丁字母构成的字符串。
导入到SQL Server表中，会是什么景象呢？我们先搁置一下这个问题，先把数据导进去，看看结果如何。
我们将其导入到SQL中，导入步骤如下：
1.先在SQL中创建一个名为a_ExcelToSql的数据库（数据库名自拟，本文为叙述方便取名a_ExcelToSql）；
创建数据库的语句为：
create database a_ExcelToSql
2.右键单击数据库a_ExcelToSql，依次选择【任务】、【导入数据】，如图2所示。
图2
3.弹出图3所示对话框，单击【下一步】
图3
4.弹出图4所示对话框中，数据源（D）选择【Microsoft Excel】、Excel文件路径根据文件存放位置选择、Excel版本根据文件版本选择。
要留心注意这个首行包含列名称，勾选后，最后导入数据库的数据表的列名称就是Excel文件工作表中的列名称（共6列）；如果不勾选，列名称就以 F1、F2、F3、F4、F5、F6标注。所以，我们勾选，然后点击【下一步】。
图4
5.弹出图5所示对话框，目标（D）选择【Microsoft OLE DB Probider for SQL Server】，其他字段根据实际情况选择，然后点击【下一步】。
图5
6.弹出图6所示对话框，选择【复制一个或多个表或视图的数据】，点击【下一步】。
图6
7.弹出图7所示对话框，其中，【源】下面的名称【Sheet1$】，就是Excel文件工作表的名字，【目标】下面的【dbo.[Sheet1$]】就是数据导入SQL Server后的表名。
导入SQL Server后的这个表名，根据Excel文件工作表名字自动生成，跟Excel文件工作表名字是相同的，在此处可以自定义修改。
修改方法：
假如，我们将表命名为zd_charge_item_20220527,
可以直接将【目标】下面的[dbo].[Sheet1$] 替换为zd_charge_item_20220527，也可以只将Sheet1$替换为zd_charge_item_20220527。替换完成后，点击【下一步】
图7
8.弹出图8所示对话框，继续单击【下一步】。
图8
9.弹出图9所示对话框，点击【完成】。
10.弹出图10所示对话框，导入成功，点击【关闭】。
图10
好了，至此数据导入完成。
我们回头再来验证下开头那个搁置的问题，我们先查询一下导入的结果：
select * from zd_charge_item_20220527
查询结果：
图11
我们看到，原Excel文件工作表第90行（SQL Server中是第89行，因为Excel中第一行在SQL中成了列名）、编码 = '610507'的这行数据的物价码值成了空值NULL。
而且，不光这一行，凡是Excel文件工作表中物价码是【数字+字母】的，导入到SQL后，【物价码】字段的值都成了NULL空值。
空值造成导入的数据跟源数据不一致，这样肯定不行。
问题的原因是什么呢？
查看SQL中zd_charge_item_20220527的列属性，发现【编码】和【物价码】这两列是数据类型是float（如图12所示），其它4列是NVARCHAR类型。
图12
似乎是SQL认为包含字母的那些物价码无法转换成数字，所以是无效的数据，从而采用NULL来代替。
Microsoft给出的解释是：
“……Excel 不会像关系数据库那样为 ADO 提供有关其数据的详细架构信息。因此，驱动程序必须至少扫描几行现有数据，才能有根据地猜测各列的数据类型。“要扫描的行数”的默认值为八 (8) 行。可以指定从一 (1) 行到十六 (16) 行的整数值，或指定零 (0)，扫描所有现有行。这可通过向连接字符串添加可选的 MaxScanRows= 设置，或在 DSN 配置对话框中更改要扫描的行数设置来完成。但是，由于 ODBC 驱动程序中存在一个错误，所以目前指定“要扫描的行数”(MaxScanRows) 设置不起作用。换句话说，Excel ODBC 驱动程序（MDAC 2.1 和更高版本）始终扫描指定数据源中的前 8 行，以确定各列的数据类型。”
说人话就是：SQL在导入Excel混合数据列的时候，由于数据类型不唯一，导致SQL无法确定数据类型（看来SQL也有犯糊涂的时候）。SQL的应对之道就是统计该数据列的前８行数据中出现最多的类型，并以此类型做为默认类型。而在我们的示例Excel文件中，“物价码”列的前８行中的确要数纯数字格式的值最多，所以SQL就把这列认为是float型的（为什么不是int型？不解）。至于此列其它格式的数据，SQL的办法是——直接扔了（汗一个。。）
问题的原因，基本捋清了，但是，该如何解决呢？
就是对Excel原文件进行分列处理。
分列处理的步骤：
Excel2007（Excel2003 也一样）操作：
1、选择想要转换的单元格，设置属性为文本格式（此步骤可忽略，不过建议操作一次）
2、用Excel选择一列数字（好像只能是选择一列），选择数据--分列--下一步--下一步--选择文本--完成。
即，对于本案例来说，先对Excel文件工作表中的【编码】和【物价码】两个数字列（准确地说是含有数字的列）进行分列处理。
然后再导入SQL Server，就没问题了。
我们验证一下。
1.先对Excel文件中的工作表【编码】和【物价码】两列进行分列处理，保存文件。
2.依次按照上述步骤再次将Excel文件工作表中数据导入到SQL中，这次将导入的数据表命名为zd_charge_item_20220527_b
执行查询：
select * from zd_charge_item_20220527_b
查询结果：
图13
查询结果显示问题解决。我们再来看一下zd_charge_item_20220527_b表的列属性（图14所示），并与zd_charge_item_20220527做下对比。
图14
可以看出，在对Excel数据源文件进行分列处理后导入SQL Server后，原来数据类型是float的变为nvarchar类型了。
总结一下就是：在Excel往SQL导入数据时，对于数字列、（数字+其他字符）列，先进行分列处理，再行导入。
全文完。
