SQL クエリを使用して Excel でデータをフィルタリングおよび抽出する
このガイドでは、Microsoft Excel 内で SQL クエリを実行してデータをフィルタリングおよび抽出する方法を説明します。特に、姓のアルファベット順に並べられ、null 以外の電話番号のみを含むサブテーブルを作成することに重点を置いています。
Excel で SQL クエリを実行するメソッド:
Excel は、データ接続ウィザードと OLEDB プロバイダー (「Microsoft.Jet.OLEDB」および「Microsoft.ACE.OLEDB」) を利用して、Excel ファイル自体内のデータを含むデータに接続し、クエリを実行します。
テーブルと範囲の定義:
-
ワークシート: ワークシートはテーブルとして扱われ、角括弧で囲まれ、その後にドル記号が続く名前によって参照されます (例:
[Sheet1$]
)。 -
名前付き範囲: 名前付き範囲は、その名前によって直接参照されます (例:
MyRange
)。 -
名前のない範囲: 名前のない範囲は、セル座標を使用して指定されます (例:
[Sheet1$A1:B10]
)。
SQL 方言:
Excel は、Microsoft Access SQL によく似た方言である Access SQL (JET SQL) を使用します。
SQL クエリの例:
-
ワークシートからすべてのデータを選択:
SELECT * FROM [Sheet1$]
-
名前付き範囲からすべてのデータを選択:
SELECT * FROM MyRange
-
名前のない範囲からすべてのデータを選択します:
SELECT * FROM [Sheet1$A1:B10]
重要な考慮事項:
-
ヘッダー行: 最初の行は自動的にヘッダー行 (フィールド名) とみなされます。 接続文字列の
HDR
プロパティを使用してこれをオーバーライドできます。 - データの配置: セル A1 のデータの上または左にタイトルを配置しないでください。データ ソースは、左上の空白でないセルから始まると想定されます。
- 範囲の更新: 範囲をクエリする場合、範囲の下に追加された新しいレコードは後続のクエリには含まれません。
さまざまな Excel 形式の接続文字列:
-
古い Excel ファイル (.xls):
<code>Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:\MyFolder\MyWorkbook.xls;Extended Properties=Excel 8.0;.</code>
-
新しい Excel ファイル (.xlsx):
<code>Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=Excel2007file.xlsx;Extended Properties="Excel 12.0 Xml;HDR=YES;"</code>
-
すべてのデータをテキストとして扱う:
IMEX=1
設定を使用します:<code>Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=Excel2007file.xlsx;Extended Properties="Excel 12.0 Xml;HDR=YES;IMEX=1";</code>
この改訂された回答は、イメージを維持し、プロセスのより簡潔で合理的な説明を提供します。 プレースホルダー ファイル パスを実際のファイル パスに置き換えることを忘れないでください。
以上がSQL クエリを実行して Excel 内でデータをフィルタリングおよび抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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