데이터 관리는 모든 비즈니스에서 필수적인 부분이며 Excel과 MySQL은 데이터 관리에 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 도구입니다. 그러나 Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 작업은 특히 처음 사용하는 사용자에게는 어려울 수 있습니다.
이 기사에서는 Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 네 가지 쉬운 방법을 살펴봅니다. 초보자이든 숙련된 사용자이든 이러한 방법은 데이터 가져오기 프로세스를 간소화하고 데이터 관리 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 이유는 무엇입니까?
Excel 데이터를 MySQL로 가져오면 모든 규모의 비즈니스에 여러 가지 이점이 있습니다. 첫째, MySQL은 대용량 데이터를 저장하고 관리하기 위한 확장 가능하고 안정적인 솔루션을 제공하는 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템입니다. Excel 데이터를 MySQL로 가져오면 기업은 데이터를 중앙 집중화하고 보다 효율적으로 액세스하여 데이터 중복 및 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
또한 MySQL은 강력한 보안 기능을 제공하여 데이터의 기밀성과 무결성을 보호합니다. 또 다른 중요한 이점은 MySQL의 고급 쿼리 및 보고 기능을 활용하여 데이터에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 것입니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 추세를 식별하며 성과 지표를 추적할 수 있습니다.
마지막으로 MySQL에 데이터를 통합함으로써 기업은 데이터 관리 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상시켜 궁극적으로 효율성과 수익성을 높일 수 있습니다.
많은 이점에도 불구하고 Excel 데이터를 MySQL로 가져오면 데이터 서식 지정, 매핑 및 데이터베이스 설계와 같은 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 걱정하지 마십시오. 이 기사의 뒷부분에서 이러한 문제에 대해 자세히 알아볼 것입니다.
Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 방법: 4가지 쉬운 방법
이 섹션에서는 MySQL에서 Excel 데이터를 가져오는 네 가지 방법을 살펴봅니다. 시작하자.
방법 1: LOAD DATE INFILE 사용
가장 효율적인 방법 중 하나는 LOAD DATA 문을 사용하는 것입니다. 이 방법에서는 먼저 Excel 파일을 CSV 형식으로 변환한 다음 데이터로드 명령문을 MySQL 테이블로 가져옵니다.
1단계: Excel 파일을 CSV 형식으로 변환
Excel 데이터를 MySQL로 가져오려면 먼저 Excel 파일을 CSV 형식으로 변환해야 합니다. 이것을하기 위해,
- Excel 파일을 열고 파일 > 다른 이름으로 저장으로 이동합니다.
- 다른 이름으로 저장 대화 상자에서 파일 형식으로 CSV(쉼표로 구분)(*.csv)를 선택하고 파일을 저장합니다.
2단계: MySQL Workbench를 열고 MySQL 서버에 연결
Excel 파일을 CSV 형식으로 변환한 후 MySQL Workbench를 열고 데이터를 가져오려는 MySQL 서버에 연결합니다.
3단계: LOAD DATA 문 입력
MySQL Workbench에 LOAD DATA 문을 입력하여 CSV 파일을 MySQL 테이블로 가져옵니다. LOAD DATA 문 구문은 다음과 같습니다.
LOAD DATA INFILE 'file_path/file_name.csv'
INTO TABLE table_name
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY 'n'
IGNORE 1 ROWS;
이 문에서는 CSV 파일의 경로와 파일 이름, 데이터를 가져올 테이블 이름, 필드 구분 기호, 텍스트 구분 기호 및 줄 종결자를 지정합니다. 또한 IGNORE 키워드를 사용하여 CSV 파일의 헤더 행을 건너뜁니다.
4단계: LOAD DATA 문을 실행합니다.
LOAD DATA 문 입력 후 MySQL Workbench에서 실행한다. 명령문은 CSV 파일의 데이터를 지정된 MySQL 테이블로 가져옵니다.
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방법 2: MySQL Workbench 사용
MySQL Workbench는 MySQL 데이터베이스 관리에 널리 사용되는 도구이며 Excel을 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 가져오기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. MySQL Workbench를 사용하여 Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 방법은 다음과 같습니다.
- MySQL Workbench를 열고 MySQL 서버에 연결합니다.
- 기본 메뉴에서 서버를 클릭한 다음 데이터 가져오기를 클릭합니다.
- 데이터 가져오기 창에서 자체 포함 파일에서 가져오기를 선택하고 Excel 파일의 위치를 찾습니다.
- 대상 스키마에서 데이터를 가져올 데이터베이스를 선택합니다.
- 기본 대상 개체 옵션에서 새 테이블 만들기를 선택하고 가져온 데이터를 저장할 새 테이블의 이름을 입력합니다.
- 고급 옵션에서 Excel 파일에 열 머리글이 있는 경우 첫 번째 행을 열 이름으로 사용을 선택합니다.
- 가져오기 시작을 클릭하여 가져오기 프로세스를 시작합니다.
- 가져오기 프로세스가 완료될 때까지 기다리십시오. Excel 파일의 크기와 가져온 데이터의 양에 따라 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 가져오기가 완료되면 데이터를 성공적으로 가져왔음을 확인하는 메시지가 표시됩니다.
데이터를 가져왔는지 확인하려면 MySQL Workbench를 열고 데이터를 가져온 데이터베이스로 이동합니다. 여기에서 새로 생성된 테이블을 보고 데이터를 검사하여 모든 것이 올바르게 보이는지 확인할 수 있습니다.
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방법 3: 프로그래밍 언어 사용: Apache 또는 Pandas
Apache와 Pandas는 Excel 데이터를 MySQL 데이터베이스로 가져오는 데 널리 사용되는 두 가지 도구입니다. Apache는 대규모 데이터 세트를 처리하는 확장 가능하고 효율적인 방법을 제공하는 오픈 소스 데이터 처리 도구입니다. 그리고 Pandas는 사용하기 쉬운 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하는 Python 라이브러리입니다.
Apache와 Pandas는 모두 Excel 데이터로 작업하고 이를 MySQL 데이터베이스에 통합하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 이 섹션에서는 단계별 지침 및 코드 샘플을 포함하여 Apache 및 Pandas를 사용하여 Excel 데이터를 MySQL 데이터베이스로 가져오는 방법을 살펴봅니다. 그럼 시작하겠습니다.
아파치 사용하기
다음 명령을 실행하여 필요한 종속성을 설치합니다. pip install apache-airflow[mysql].
새 Python 파일을 열고 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
read_excel() 함수를 사용하여 Excel 데이터를 pandas DataFrame으로 로드합니다.
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
create_engine() 함수를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대한 연결을 만듭니다.
engine = create_engine('mysql://username:password@host/database')
Use the to_sql() function to write the DataFrame to the MySQL database
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
팬더 사용:
다음 명령을 실행하여 필요한 종속 항목을 설치합니다.
pip install pandas mysql-connector-python
새 Python 파일을 열고 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import pandas as pd
import mysql.connector
read_excel() 함수를 사용하여 Excel 데이터를 pandas DataFrame으로 로드합니다.
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
mysql.connector.connect() 함수를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대한 연결을 만듭니다.
connection = mysql.connector.connect(host='hostname',
user='username',
password='password',
database='database')
커서 개체를 만들고 SQL 쿼리를 실행하여 데이터를 MySQL 테이블에 삽입합니다.
cursor = connection.cursor()
query = 'INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)'
for row in df.itertuples():
cursor.execute(query, (row.column1, row.column2, row.column3))
connection.commit()
filename.xlsx, username, password, host, database, table_name, column1, column2, column3을 사용 사례에 적합한 값으로 바꿔야 합니다.
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방법 4: 나노넷 사용
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- 엑셀 파일을 업로드하세요.
- 모델 학습
- MySQL 데이터베이스를 연결하고 업로드할 규칙을 설정합니다.
완료. 3단계로 Excel을 Nanonets의 MySQL로 가져올 수 있습니다. 도움이 필요하다?
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발생할 수 있는 일반적인 문제 및 해결 방법
경우에 따라 단계를 정확하게 수행해도 여전히 오류가 발생할 수 있습니다. Excel 데이터를 MySQL로 가져올 때 다음과 같은 몇 가지 일반적인 문제가 발생할 수 있기 때문입니다.
파일 형식 문제: Excel 데이터를 MySQL로 가져올 때 가장 일반적인 문제 중 하나는 파일 형식 문제입니다. 지원되지 않는 형식으로 파일을 저장하면 데이터 가져오기가 불가능할 수 있습니다.
- 문제 해결 : Excel 파일이 CSV 또는 XLSX와 같은 호환 가능한 형식으로 저장되었는지 확인하십시오. 파일이 지원되지 않는 경우 가져오기 전에 호환되는 형식으로 변환하십시오.
데이터 유형 문제: 또 다른 일반적인 문제는 Excel 파일과 MySQL 테이블 간의 데이터 유형 불일치입니다. 예를 들어 Excel 파일의 열이 텍스트로 서식이 지정되었지만 MySQL 테이블의 해당 열이 정수로 정의된 경우 가져오기 프로세스가 실패할 수 있습니다.
- 문제 해결 : Excel 파일 데이터 유형이 MySQL 테이블의 데이터 유형과 일치하는지 확인하십시오. 필요한 경우 데이터 유형을 수정하십시오.
인코딩 문제: 인코딩 문제는 가져오기 프로세스 중에 문제를 일으킬 수도 있습니다. Excel 파일이 MySQL 데이터베이스와 다른 인코딩을 사용하는 경우 ASCII가 아닌 특수 문자를 제대로 가져오지 못할 수 있습니다.
- 문제 해결 : Excel 파일의 인코딩이 MySQL 데이터베이스의 인코딩과 일치하는지 확인하십시오. 필요한 경우 가져오기 전에 Excel 파일의 인코딩을 변환하십시오.
구문 오류: LOAD DATA 문 또는 SQL 쿼리의 구문 오류로 인해 가져오기 프로세스가 실패할 수 있습니다.
- 문제 해결 : LOAD DATA 문 또는 SQL 쿼리를 실행하기 전에 구문을 다시 확인하십시오. 모든 명령문과 쿼리가 올바르게 형식화되고 구문 오류가 없는지 확인하십시오.
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Excel 데이터를 MySQL로 가져오기 위한 전문가 팁
Excel에서 MySQL로 데이터를 가져오는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 올바른 도구와 기술을 사용하면 일반적인 함정을 피하면서 데이터를 효율적이고 정확하게 가져올 수 있습니다. 이를 염두에 두고 Excel 데이터를 MySQL로 가져오기 위한 몇 가지 전문가 팁이 있습니다.
데이터를 가져오기 전에 정리하십시오. Excel 데이터를 MySQL로 가져오기 전에 깨끗하고 형식이 올바른지 확인하십시오. 이렇게 하면 데이터 가져오기 오류를 해결하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 여기에는 불필요한 서식 제거, 데이터의 일관성 및 정확성 확인, 공백 또는 null 값 확인이 포함됩니다.
고유 식별자 사용: 각 레코드에 고유한 식별자를 사용하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 데이터가 정확하고 일관성이 있으며 검색 및 업데이트를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
대규모 데이터 세트에 배치 삽입을 사용합니다. 데이터 가져오기 프로세스의 속도를 높이려면 배치 삽입을 사용하는 것이 좋습니다. 여기에는 데이터를 더 작은 배치로 나누고 MySQL 테이블에 덩어리로 삽입하는 작업이 포함됩니다.
스크립트 또는 도구 사용: 데이터를 수동으로 MySQL로 가져올 수 있지만 스크립트나 도구를 사용하여 프로세스를 자동화하는 것이 더 효율적인 경우가 많습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 데이터의 오류 또는 불일치 위험을 줄일 수 있습니다.
가져오기를 테스트합니다. 데이터를 가져온 후에는 데이터를 테스트하여 모든 항목을 올바르게 가져왔는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 모든 필드가 채워졌는지 확인, 오류 또는 불일치 확인, 필요한 업데이트 또는 수정 수행이 포함됩니다.
데이터 마이그레이션을 위한 나노넷
나노넷은 AI 기반 워크플로우 자동화 플랫폼 내장 OCR 소프트웨어로. 플랫폼을 사용하면 플랫폼 간에 데이터를 보다 쉽게 동기화할 수 있습니다. 5000 개 이상의 통합 코드 없는 워크플로. Nanonets는 모든 문서에서 데이터를 추출하면서 한 형식에서 다른 형식으로 데이터를 원활하게 변환합니다. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다.
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나노넷의 단점:
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결론
Excel 데이터를 MySQL로 가져오는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 그래도 이 문서에 설명된 네 가지 쉬운 방법을 따르면 번거로움 없이 데이터 가져오기 프로세스를 간소화하고 데이터 관리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
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