如何将多个excel表做数据库

要将多个Excel表整合并作为数据库，可以使用以下几种方法：使用Microsoft Access、使用SQL数据库系统、使用Python编程语言、使用Google Sheets和Google BigQuery。下面将详细介绍每种方法的具体操作步骤及其优缺点。

一、使用Microsoft Access

Microsoft Access是一个关系数据库管理系统，它可以轻松地将多个Excel表格导入并进行管理。步骤简便、操作友好、适用于小型数据库。

1.1、导入Excel表格

首先，打开Microsoft Access，创建一个新的数据库文件。在菜单栏中选择“外部数据”，点击“Excel”按钮。然后选择要导入的Excel文件，并按照提示进行导入。你可以选择将数据导入到一个新表中或现有表中。

1.2、建立关系

导入所有Excel表格后，使用Access的“关系”功能来建立表与表之间的关系。通过拖放的方式，将相关字段连接起来，建立一对一、一对多或多对多的关系。

1.3、查询和分析数据

使用Access的查询功能，可以创建复杂的查询语句，从多个表中提取数据进行分析。Access支持SQL查询语言，因此你可以编写SQL语句来获取所需的数据。

二、使用SQL数据库系统

SQL数据库系统如MySQL、PostgreSQL等，可以提供更强大的数据管理和查询功能，适用于中大型数据库。扩展性强、性能优越、适用于大型项目。

2.1、安装和配置数据库

首先，安装并配置所选的SQL数据库系统。以MySQL为例，你可以从MySQL官网下载安装包并进行安装。安装完成后，使用MySQL Workbench或命令行工具连接到数据库服务器。

2.2、创建数据库和表

在数据库中创建新的数据库并定义表结构。你可以使用SQL语句来创建表，例如：

CREATE DATABASE mydatabase;
USE mydatabase;
CREATE TABLE table1 (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    value FLOAT
);
CREATE TABLE table2 (
    id INT PRIMARY KEY,
    description TEXT,
    date DATE
);

2.3、导入Excel数据

将Excel表格的数据导入到SQL数据库中。你可以将Excel表格保存为CSV文件，然后使用LOAD DATA INFILE语句或MySQL Workbench的导入功能将数据导入到表中。例如：

LOAD DATA INFILE 'path/to/yourfile.csv' INTO TABLE table1 FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY 'n' IGNORE 1 ROWS;

2.4、查询和分析数据

使用SQL查询语句从多个表中提取数据进行分析。例如：

SELECT t1.name, t2.description
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;

三、使用Python编程语言

Python是一种强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库，如Pandas，可以方便地处理Excel表格并将其导入到数据库中。灵活性强、适用于数据处理和分析、可扩展性好。

3.1、安装所需库

首先，安装Python和相关库，如Pandas、SQLAlchemy、openpyxl等。你可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas sqlalchemy openpyxl

3.2、读取Excel表格

使用Pandas库读取Excel表格并转换为DataFrame。例如：

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('path/to/excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('path/to/excel2.xlsx')

3.3、连接到数据库

使用SQLAlchemy库连接到SQL数据库。例如：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

3.4、导入数据到数据库

将DataFrame中的数据导入到SQL数据库中。例如：

df1.to_sql('table1', con=engine, index=False, if_exists='replace')
df2.to_sql('table2', con=engine, index=False, if_exists='replace')

3.5、查询和分析数据

使用SQLAlchemy库从数据库中查询数据，并使用Pandas进行分析。例如：

query = 'SELECT t1.name, t2.description FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id'
result = pd.read_sql(query, con=engine)
print(result)

四、使用Google Sheets和Google BigQuery

Google Sheets和Google BigQuery是Google提供的强大工具，适用于处理和分析大规模数据。云端服务、易于共享和协作、适用于大数据分析。

4.1、将Excel表格导入Google Sheets

首先，将Excel表格上传到Google Drive，并将其转换为Google Sheets格式。打开Google Sheets，选择“文件”->“导入”，选择上传的Excel文件进行导入。

4.2、将数据导入Google BigQuery

在Google BigQuery中创建一个新的数据集，并将Google Sheets中的数据导入到BigQuery中。你可以使用BigQuery的导入工具或编写脚本来完成此操作。例如：

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.table1 AS
SELECT * FROM `project_id.dataset_id.sheet1`

4.3、查询和分析数据

使用BigQuery的SQL查询功能，从多个表中提取数据进行分析。例如：

SELECT t1.name, t2.description
FROM mydataset.table1 t1
JOIN mydataset.table2 t2 ON t1.id = t2.id;

五、总结

将多个Excel表格整合并作为数据库，可以通过多种方法实现。Microsoft Access适用于小型数据库，操作简便；SQL数据库系统如MySQL、PostgreSQL适用于中大型数据库，性能优越；Python编程语言灵活性强，适用于数据处理和分析；Google Sheets和Google BigQuery适用于大规模数据的云端处理和分析。根据具体需求选择合适的方法，可以高效地管理和分析数据。