Ada banyak artikel tentang penulisan kode untuk mengimpor file Excel, tetapi ini adalah versi manual/pintasan
Jika Anda tidak perlu mengimpor file Excel secara terprogram menggunakan kode, Anda dapat melakukannya dengan sangat cepat menggunakan menu di SQL Server Management Studio (SSMS)
Cara tercepat untuk memasukkan file Excel Anda ke dalam SQL adalah dengan menggunakan panduan impor
Buka SSMS (SQL Server Management Studio) dan sambungkan ke database tempat Anda ingin mengimpor file
Impor Data. di SSMS di Object Explorer di bawah 'Databases', klik kanan database tujuan, dan pilih Tasks, Import Data. Wizard impor akan muncul (biasanya Anda cukup mengeklik Berikutnya di layar pertama)
Jendela berikutnya adalah 'Pilih Sumber Data'. Pilih Excel
Dalam daftar tarik-turun 'Sumber Data', pilih Microsoft Excel (opsi ini akan muncul secara otomatis jika Anda telah menginstal Excel)
Klik tombol 'Jelajahi' untuk memilih jalur ke file Excel yang ingin Anda impor
Pilih versi file Excel (- biasanya bagus untuk file dengan ekstensi. Ekstensi XLS, atau gunakan 2007 untuk file yang lebih baru dengan a. ekstensi XLSX)
Centang kotak 'Baris Pertama memiliki header' jika file Excel Anda berisi header
Klik Berikutnya
- Pada layar 'Pilih Tujuan', pilih database tujuan
Pilih 'Nama server', Otentikasi (biasanya nama pengguna & kata sandi sql Anda) dan pilih Database sebagai tujuan. Klik Berikutnya
- Di jendela 'Tentukan Salinan Tabel atau Kueri'
- Untuk mempermudah pilih saja 'Copy data from one or more tables or views', klik Next
'Pilih Tabel Sumber. ' pilih lembar kerja dari file Excel Anda dan tentukan tabel tujuan untuk setiap lembar kerja. Jika Anda belum memiliki tabel, wizard akan dengan senang hati membuat tabel baru yang cocok dengan semua kolom dari spreadsheet Anda. Klik Berikutnya
Anda mungkin juga mengerjakan spreadsheet yang sangat lambat untuk diedit, di mana setiap klik disertai dengan 10 detik layar Anda membeku dan roda kematian yang berputar
Biasanya, file besar atau buku kerja yang penuh dengan rumus menjadi penyebabnya. Excel dapat menangani hingga satu juta baris, tetapi saat Anda bekerja dengan kumpulan data besar atau melakukan analisis tugas berat—menerapkan rumus ke sekelompok sel, menautkan beberapa lembar bentang, atau menghubungkan ke buku kerja lain—itu akan melambat jauh sebelum Anda menekan
Excel memiliki kelemahan lain yang dapat menyebabkan inefisiensi. strukturnya terlalu fleksibel. Itu mungkin terdengar kontra-intuitif — fleksibilitas adalah salah satu alasan orang menyukai Excel. Karena setiap sel adalah entitasnya sendiri, Anda memiliki banyak kebebasan untuk menambahkan catatan kaki, menggabungkan sel, atau merencanakan pola sulaman
Namun, jika satu sel dapat dimanipulasi dengan mudah, akan lebih sulit untuk mempercayai integritas spreadsheet secara keseluruhan. Fleksibilitas Excel membuat penegakan konsistensi dan akurasi dalam kumpulan data besar hampir tidak mungkin dilakukan. Tidak peduli seberapa waspada Anda, tidak peduli berapa kali Anda menyisir spreadsheet untuk mencari kesalahan ketik dan rumus yang rusak, Anda mungkin masih melewatkan sesuatu
Seringkali ada alat yang lebih baik untuk pekerjaan itu
Bonus. Manfaatkan pengetahuan Excel Anda untuk mempelajari SQL dengan tips dan trik cepat ini. Unduh buku kerja gratis kami untuk mempelajari cara menerjemahkan fungsi masuk ke Excel ke dalam SQL
Manfaat Beralih dari Excel ke SQL
Data yang Anda kerjakan di Excel harus berasal dari suatu tempat. Itu di suatu tempat adalah database. Bahkan saat Anda menarik data dari sesuatu yang tidak terasa teknis (pikirkan Google Analytics, Stripe, atau Salesforce), di belakang layar Anda meminta database
Berapa banyak kunjungan web yang kami dapatkan di bulan Januari? . Sebagai pengguna mahir Excel, Anda mungkin dapat memikirkan bagaimana Anda dapat menulis pertanyaan ini sebagai rumus jika dipersenjatai dengan kumpulan data yang tepat
Jadi, bagaimana Anda langsung menanyakan database? . SQL memberi tahu database data apa yang ingin Anda lihat dan manipulasi dengan perhitungan
Dengan memindahkan beberapa penghitungan awal ke SQL, Anda dapat mengurangi jumlah data yang diekspor. Dan dengan kumpulan data yang lebih kecil, Anda cenderung mengalami masalah kinerja Excel
Saat Anda merasa lebih nyaman dengan SQL, Anda dapat memindahkan lebih banyak analisis Anda ke dalam SQL hingga Anda mencapai titik di mana Excel menjadi pengecualian, bukan aturannya. Database SQL dapat menangani data dalam jumlah besar tanpa mengalami masalah performa dan memiliki struktur teratur yang melindungi integritas data Anda
Mempelajari bahasa baru mungkin terdengar menakutkan—seperti halnya menggunakan alat yang terasa lebih teknis. Tapi sebagai pengguna Excel, Anda sudah tahu lebih banyak tentang SQL daripada yang Anda duga
Spreadsheet, memenuhi database relasional
Basis data adalah kumpulan data yang terorganisir. Ada banyak jenis database, tetapi jenis database tertentu yang dapat berkomunikasi dengan SQL dikenal sebagai database relasional
Sama seperti buku kerja Excel yang terdiri dari spreadsheet, database relasional terdiri dari tabel, seperti di bawah ini
Tabel memiliki baris dan kolom seperti spreadsheet, tetapi dalam tabel, Anda tidak dapat berinteraksi dengan setiap sel (atau "nilai", dalam terminologi basis data) satu per satu. Jika Anda ingin mengecualikan kampung halaman Ralph Abernathy dari baris teratas pada tabel di atas, Anda tidak bisa menghapusnya begitu saja. Anda harus mengecualikan seluruh baris atau seluruh kolom "kota asal".
Alasan Anda tidak dapat mengubah sel dengan cepat adalah karena database memiliki struktur yang kaku. Nilai-nilai di setiap baris diikat bersama sebagai satu kesatuan. Setiap kolom harus memiliki nama yang unik dan hanya dapat berisi jenis data tertentu ('Bilangan Bulat', 'Teks', 'Tanggal', dll)
Struktur fleksibel Excel mungkin terdengar cukup bagus saat ini, tapi tunggu dulu. Karena struktur database sangat ketat, akan lebih mudah untuk melindungi integritas data Anda. Dengan kata lain, sangat kecil kemungkinan Anda akan berakhir dengan ketidakkonsistenan dan kesalahan. Dan itu berarti Anda dapat menaruh lebih banyak kepercayaan pada data Anda
Dari rumus Excel hingga kueri SQL
Cara paling umum untuk memanipulasi data di Excel adalah dengan menggunakan rumus. Rumus terdiri dari satu atau beberapa fungsi yang memberi tahu Excel apa yang harus dilakukan dengan data dalam sel. Misalnya, Anda dapat menjumlahkan nilai numerik menggunakan SUM(A1:A5) atau rata-rata menggunakan AVERAGE(A1:A5)
Persamaan SQL dari sebuah formula adalah kueri. Permintaan untuk mengembalikan tabel di atas terlihat seperti ini
SELECT dan FROM adalah dua bahan dasar dari setiap kueri SQL. SELECT menentukan kolom data yang Anda inginkan dan FROM menunjukkan di tabel mana mereka tinggal. Anda sebenarnya dapat memilih untuk menampilkan semua kolom dengan menambahkan tanda bintang (*) setelah SELECT, seperti ini
SELECT * FROM benn.college_football_players_Kueri ini akan menampilkan semua kolom dalam tabel SELECT * FROM benn.college_football_players1, sehingga Anda bisa mendapatkan gambaran seperti apa keseluruhan kumpulan data itu. Setelah Anda mengetahui apa yang Anda butuhkan, Anda dapat dengan cepat memotong kolom untuk mengurangi ukuran kumpulan data
Seperti rumus, kueri terdiri dari fungsi yang menentukan manipulasi data. Kueri juga dapat berisi klausa, operator, ekspresi, dan beberapa komponen lainnya, tetapi kami tidak akan membahas detailnya di sini. Yang perlu Anda ketahui adalah bahwa Anda dapat menggunakan SQL untuk memanipulasi data dengan cara apa pun yang Anda lakukan di Excel
Ambil fungsi SELECT * FROM benn.college_football_players_2, misalnya. Anda menggunakan SELECT * FROM benn.college_football_players2 untuk membuat pernyataan bersyarat yang memfilter data atau menambahkan data baru berdasarkan aturan yang Anda tetapkan. Berikut tampilan SELECT * FROM benn.college_football_players4fungsi saat Anda menerapkannya ke sel
SELECT * FROM benn.college_football_players_5
Anda dapat membacanya sebagai SELECT * FROM benn.college_football_players_6. Bagian SELECT * FROM benn.college_football_players_7, yang ditampilkan sebagai SELECT * FROM benn.college_football_players8, bersifat opsional
Persamaan SQL dari SELECT * FROM benn.college_football_players2 adalah CASE WHEN THEN ELSE END0. Mereka memiliki sintaks yang sangat mirip
CASE WHEN THEN ELSE ENDCASE WHEN THEN ELSE END0 pernyataan jauh lebih mudah dibaca daripada SELECT * FROM benn.college_football_players2 pernyataan karena kueri SQL memiliki banyak baris. Struktur ini ideal untuk pernyataan SELECT * FROM benn.college_football_players2 dengan beberapa ketentuan. Misalnya, jika Anda ingin menambahkan dua kategori berdasarkan data yang ada di Excel, Anda harus menyarangkan satu pernyataan IF di dalam pernyataan IF lainnya. Ketika Anda menambahkan banyak kondisi, semuanya menjadi jelek dengan cepat. Tapi di SQL, Anda bisa menambahkan kondisi baru sebagai baris lain
Dalam SQL, mari tambahkan beberapa ketentuan menggunakan data sepak bola perguruan tinggi dari atas. Kami akan menambahkan kolom yang membagi pemain sepak bola menjadi empat kelompok berat. Ini kuerinya
SELECT player_name, weight, CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250' WHEN weight > 200 THEN '201-250' WHEN weight > 175 THEN '176-200' ELSE '175 or under' END AS weight_group FROM benn.college_football_playersDan inilah tampilan tabel hasil
Tidak terlalu sulit, kan?
Anda mungkin berpikir, tapi bagaimana dengan bagan dan grafik?
Namun, jika Anda ingin melewati langkah ekspor, beberapa program SQL (seperti Mode) memungkinkan Anda membuat bagan di atas hasil kueri. Bagan ini terikat langsung ke database Anda, jadi setiap kali Anda menjalankan kembali kueri, hasil dan visualisasi Anda akan disegarkan secara otomatis
Penyematan mode 5
Buku kerja gratis. Panduan Mulai Cepat Pengguna Excel untuk SQL
Kami telah menyusun buku kerja dari enam tugas masuk ke Excel dan rekan SQL mereka. Setiap pelajaran berisi kumpulan data contoh dan instruksi mendetail. Anda akan mempelajari cara melakukan fungsi Excel berikut dalam SQL
Hitung
SELECT * FROM benn.college_football_players_2
Penyaringan
CASE WHEN THEN ELSE END_6
CASE WHEN THEN ELSE END7, CASE WHEN THEN ELSE END8, dan CASE WHEN THEN ELSE END9
Agregasi yang dikelompokkan (tabel pivot)
Unduh Panduan Memulai Cepat Pengguna Excel untuk SQL dan mulai belajar SQL hari ini
Langkah selanjutnya untuk mempelajari SQL
Saat Anda memperoleh pengetahuan SQL, akan sangat membantu untuk mengetahui di mana harus memfokuskan pembelajaran Anda dan cara menavigasi data perusahaan Anda
Pilih tutorial yang diarahkan pada analisis dataAda banyak sumber daya SQL, tetapi tidak semuanya berfokus pada analisis data. Insinyur dan administrator basis data menggunakan SQL untuk membuat, memperbarui, dan menghapus tabel dalam basis data. Mereka dapat mengunggah seluruh tabel baru atau menghapusnya secara permanen dari database. Ini adalah tugas yang sangat berbeda dari bagaimana Anda akan menggunakan SQL (setidaknya sampai Anda jatuh cinta dengan data sehingga Anda beralih karier ke analitik). Jangan terjebak dalam tutorial SQL yang dirancang untuk manajemen basis data. Asah pada tutorial yang berfokus pada kueri. Berikut adalah beberapa pelajaran SQL untuk memulai
Jika Anda menemukan diri Anda dalam tutorial berbicara tentang hal-hal seperti
SELECT player_name, weight, CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250' WHEN weight > 200 THEN '201-250' WHEN weight > 175 THEN '176-200' ELSE '175 or under' END AS weight_group FROM benn.college_football_players_0
SELECT player_name, weight, CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250' WHEN weight > 200 THEN '201-250' WHEN weight > 175 THEN '176-200' ELSE '175 or under' END AS weight_group FROM benn.college_football_players_1
SELECT player_name, weight, CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250' WHEN weight > 200 THEN '201-250' WHEN weight > 175 THEN '176-200' ELSE '175 or under' END AS weight_group FROM benn.college_football_players_2
SELECT player_name, weight, CASE WHEN weight > 250 THEN 'over 250' WHEN weight > 200 THEN '201-250' WHEN weight > 175 THEN '176-200' ELSE '175 or under' END AS weight_group FROM benn.college_football_players_3
Anda telah jatuh ke lubang kelinci yang salah
Berlatihlah dengan data perusahaan AndaJika Anda melakukan analisis di tempat kerja, benar-benar tidak ada pengganti untuk menggunakan data perusahaan Anda untuk mempelajari SQL. Anda dapat menjelajahi struktur data perusahaan Anda dan mempelajari konsep teknis secara bersamaan. Apa pun yang Anda ambil akan segera berlaku untuk pekerjaan Anda
Untuk melakukannya, Anda perlu memahami cara mengatur data perusahaan Anda. Di mana data produk dan pemasaran disimpan? . Orang-orang ini akan dapat menjawab pertanyaan Anda atau mengarahkan Anda ke dokumentasi yang berguna. Ada hubungan yang saling menguntungkan di sini. jika Anda meminta data sendiri, Anda mengurangi backlog permintaan data tim analitik. Poin brownies terjamin
Sejumlah pelanggan Mode bahkan telah menyiapkan sesi pelatihan reguler di mana para analis mengajari rekan kerja SQL menggunakan data internal mereka. Umpan balik sangat positif dari kedua kelompok orang tersebut. Beri tahu kami jika Anda berpikir untuk menyiapkan ini di perusahaan Anda. Kami senang berbagi beberapa pembelajaran
Anda sedang dalam perjalanan
Champing sedikit untuk memulai?
Bagaimana menyalin data massal dari Excel ke SQL?
1. Di Object Explorer, klik kanan database/tabel/tampilan yang diperlukan dan klik Ekspor Data pada menu pintasan untuk mengaktifkan wizard ekspor . Di halaman pertamanya, Ekspor format, pilih format yang disukai. MS Excel (. xls) atau MS Excel 2007 (.Bagaimana cara mengubah Excel untuk memasukkan SQL?
Editor atau pembuat mirip Excel memungkinkan mengedit data Excel sebelumnya dengan mudah. Salin atau unduh data Insert SQL yang dikonversi. .Unggah atau tempel Excel Anda. .Edit Excel Anda secara online, jika perlu. .Salin Insert SQL yang dikonversi