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Come si esportano i dati da una query a Excel?

Ecco una ripartizione di come esportare i dati da una query a Excel, che copre scenari e strumenti comuni:

1. Direttamente dal sistema di gestione del database (DBMS):

* Mysql Workbench:

1. Esegui query: Esegui la tua query SQL.

2. Risultati di esportazione:

- Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno della griglia dei risultati.

- Scegli "Risultati di esportazione come ..."

- Selezionare il formato "CSV" o "Excel".

- Specificare il nome e la posizione del file, quindi fare clic su "Salva".

* Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS):

1. Esegui query: Esegui la tua query T-SQL.

2. Opzioni di esportazione:

- Fare clic con il tasto destro nel riquadro dei risultati E scegli "Salva risultati come ..."

- vai al menu "file" , quindi "Salva risultati come ..."

3. Selezione del formato: Selezionare "CSV (virgola delimitata)" o "Excel" come formato di output.

4. Dettagli del file: Fornire un nome e posizione di file e fare clic su "Salva".

* Postgresql (PGADMIN):

1. Esegui: Esegui la tua query SQL.

2. Esporta:

- Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla griglia dei risultati delle query.

- Seleziona "Scarica ..." o "Salva come ..."

- Scegli un formato adatto (ad es. CSV, TSV) per Excel.

2. Utilizzando i linguaggi di programmazione:

* Python (con biblioteche come Panda):

`` `Python

Importa panda come PD

Importa pyodbc # o un'altra libreria come psycopg2, mysql-connector-python

# Stabilisci una connessione al tuo database (regola i dettagli della connessione)

conn =pyodbc.connect ('driver ={sql server};'

'Server =your_server_name;'

'Database =your_database_name;'

'Trusted_connection =sì;')

# La tua query SQL

query ="seleziona * da your_table"

# Leggi i dati in un Frame di dati Pandas

df =pd.read_sql_query (query, conn)

# Esporta in Excel

df.to_excel ("Exportad_data.xlsx", indice =false) # set indice =false per escludere la colonna indice

`` `

* R:

`` `R

# Installa e carica i pacchetti necessari (se non già installati)

# install.packages (c ("dbi", "odbc", "xlsx"))

Biblioteca (DBI)

Library (ODBC)

libreria (xlsx)

# Connettiti al tuo database

Conn <- dbConnect (ODBC (),

Driver ="{SQL Server}", # Regola per il tipo di database

Server ="your_server_name",

Database ="your_database_name",

Trusted_connection ="Sì")

# Esegui la query

Risultato <- dBgetQuery (Conn, "Seleziona * da your_table")

# Esporta in Excel

write.xlsx (risultato, "Exportad_data.xlsx")

`` `

3. Copia e incolla (semplice ma meno efficiente):

1. Esegui query: Esegui la tua query nel tuo strumento di database.

2. Seleziona dati: Seleziona tutti i dati nella griglia dei risultati.

3. Copia (ctrl+c o cmd+c): Copia i dati selezionati.

4. Incolla (Ctrl+V o CMD+V): Apri un foglio di calcolo Excel vuoto e incolla i dati.

Note importanti:

* Dettagli di connessione: Sostituisci segnaposto come `your_server_name`,` your_database_name`, `your_table`, ecc., Con le tue credenziali reali.

* Driver: Assicurati di avere i driver di database corretti installati per il linguaggio di programmazione per interagire con il tuo DBMS.

* Set di dati di grandi dimensioni: Per set di dati molto grandi, l'utilizzo di linguaggi di programmazione (come Python o R) per gestire il trasferimento dei dati è generalmente più efficiente del Pest da copia.

* Formattazione dei dati: Presta attenzione ai tipi di dati, in particolare alle date e ai numeri, per assicurarsi che siano rappresentati correttamente in Excel dopo l'esportazione.

Fammi sapere se desideri una soluzione più su misura in base al tuo sistema di database specifico e al metodo di esportazione preferito!

 

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