将数据库数据用Excel导出主要有3种方法

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介:

将数据库数据用Excel导出主要有3种方法

(2011-04-27 09:05:05)
将数据库数据用Excel导出主要有3种方法:用Excel.Application接口、用OleDB、用HTML的Tabel标签
方法1——Excel.Application接口:
首先,需要要Excel.dll这个文件,确保自身机器上装有MS Office,在Office安装目录(..\Microsoft Office\OFFICE11\,具体目录取决于自己的安装)中找到Excel.exe,然后放在(..\Microsoft Visual Studio 8\SDK\v2.0\Bin)目录中,在CMD中输入“CD C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8\SDK\v2.0\Bin(具体目录取决于自己的安装)”,然后输入“TlbImp EXCEL.EXE Excel.dll”。然后在Bin这个文件夹中就能找到Excel.dll这个文件。用到时候在项目中引用就可以。
要使用命名空间
   using Excel;
具体代码:
/// <summary>
/// 将SQLServer中的数据导出到Excel(使用Excel类,在没装Office时无效)
/// </summary>
/// <param name="ExelDt">要导出的数据集</param>
/// <param name="fileName">输出到的文件目录</param>
public static void SQLServerToExcel(DataSet ExelDt, string fileName)
{
       int colIndex = 1, rowIndex = 1;
       Excel.Application excel;
       Workbook wBook;
       Worksheet wSheet;
       try
       {
               excel = new Excel.Application();
               wBook = excel.Application.Workbooks.Add(true);
               wSheet = wBook.Worksheets[1] as Worksheet;
               //excel.Visible = true;
       }
       catch
       {
               Win32.MsgBox(0, "您可能没有安装Office,请安装再使用该功能", "", 0);
               return;
       }
       try
       {
               foreach (DataColumn col in ExelDt.Tables[0].Columns)
               {
                       wSheet.Cells[1, colIndex] = col.ColumnName; colIndex++;
               }
               foreach (DataRow row in ExelDt.Tables[0].Rows)
               {
                       rowIndex++; colIndex = 0;
                       foreach (DataColumn col in ExelDt.Tables[0].Columns)
                       {
                               colIndex++;
                               if (colIndex == 1)
                               {
                                       wSheet.Cells[rowIndex, colIndex] = "'" + row[col.ColumnName].ToString();
                               }
                               else
                               {
                                       wSheet.Cells[rowIndex, colIndex] = row[col.ColumnName].ToString();
                               }
                       }
               }
               //设置禁止弹出保存和覆盖的询问提示框
               excel.DisplayAlerts = false;
               excel.AlertBeforeOverwriting = false;
 
               //保存
               wSheet.SaveAs(fileName, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value,
                       Missing.Value,Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value);
               wBook.Save();
       }
       catch (System.Exception)
       {
               Win32.MsgBox(0, "输出Excel有错误,请确认没有关闭Excel", "", 0);
               return;
       }
       finally
       {
               excel.Quit();
       }
}
其中要注意的是:
wSheet.SaveAs(fileName, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value,
                       Missing.Value,Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value, Missing.Value);
wBook.Save();
这样就不会在保存的时候还会弹出保存对话框。
还要记得关闭Excel,不然就一直占有着
finally
{
       excel.Quit();
}
方法2——用OleDB:
个人觉得用OleDB最好,因为不需要安装Office也可以导出Excel,而且速度也比较快。
具体代码:
/// <summary>
/// 将SQLServer中的数据导出到Excel(使用OleDB)
/// </summary>
/// <param name="ExelDt">要导出的数据集</param>
/// <param name="filePath">输出到的文件目录</param>
/// <returns>信息</returns>
public static string SQLServerToExcel(System.Data.DataTable ExelDt, string filePath)
{
       if (ExelDt == null)
       {
               return "数据不能为空";
       }
       //数据集的行总数、列总数
       int rows = ExelDt.Rows.Count;
       int cols = ExelDt.Columns.Count;
       if (rows == 0)
       {
               return "没有数据";
       }
 
       StringBuilder sb = new StringBuilder();
       string strCon = " Provider = Microsoft.Jet.OLEDB.4.0 ; Data Source = " + filePath + ";Extended Properties=Excel 8.0";
       OleDbCommand cmd = new OleDbCommand();
       OleDbConnection myConn = new OleDbConnection(strCon);
       try
       {
               //创建文件
               myConn.Open();
               //创建表
               cmd.Connection = myConn;
               sb.Append("create table ");
               sb.Append(ExelDt.TableName + "(");
               for (int i = 0; i < cols; i++)
               {
                       if (i < cols - 1)
                       {
                               sb.Append(string.Format("{0} varchar,", ExelDt.Columns[i].ColumnName));
                       }
                       else
                       {
                               sb.Append(string.Format("{0} varchar)", ExelDt.Columns[i].ColumnName));
                       }
               }
               cmd.CommandText = sb.ToString();
               cmd.ExecuteNonQuery();
       }
       catch (Exception ex)
       {
               return "建立Exel文件失败:" + ex.ToString();
       }
 
       //---------------------------------------------------------------------------------
 
       //插入数据
       sb.Remove(0, sb.Length);
 
       sb.Append("INSERT INTO ");
       sb.Append(ExelDt.TableName + " ( ");
 
       for (int i = 0; i < cols; i++)
       {
               if (i < cols - 1)
                       sb.Append(ExelDt.Columns[i].ColumnName + ",");
               else
                       sb.Append(ExelDt.Columns[i].ColumnName + ") values (");
       }
 
       for (int i = 0; i < cols; i++)
       {
               if (i < cols - 1)
                       sb.Append("@" + ExelDt.Columns[i].ColumnName + ",");
               else
                       sb.Append("@" + ExelDt.Columns[i].ColumnName + ")");
       }
       cmd.CommandText = sb.ToString();
       OleDbParameterCollection  param = cmd.Parameters;
 
       for (int i = 0; i < cols; i++)
       {
               param.Add(new OleDbParameter("@" + ExelDt.Columns[i].ColumnName, OleDbType.VarChar));
       }
 
         //遍历DataTable将数据插入新建的Excel文件中
       foreach (DataRow row in ExelDt.Rows)
       {
               for (int i = 0; i < param.Count; i++)
               {
                       param[i].Value = row[i];
               }
 
               cmd.ExecuteNonQuery();
       }
 
       cmd.Connection.Close();
 
       return "数据已成功导入Excel";
}
其中注意:
string strCon = " Provider = Microsoft.Jet.OLEDB.4.0 ; Data Source = " + filePath + ";Extended Properties=Excel 8.0";
其中“Excel 8.0”是表示使用MS Office 2003,其他版本的没有用过,不确定是否只需修改版本号就可以。
方法3——用HTML的Tabel标签:
这个具体我没试过实现,这里给个思路,将要导出的数据用<tabel>、<tr>、<td>这几个标签输出成HTML文件,然后把扩展名改为.xls就可以。

本文转自9pc9com博客,原文链接:      http://blog.51cto.com/215363/744256   如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
5月前
|
存储 JSON 关系型数据库
【干货满满】解密 API 数据解析:从 JSON 到数据库存储的完整流程
本文详解电商API开发中JSON数据解析与数据库存储的全流程,涵盖数据提取、清洗、转换及优化策略,结合Python实战代码与主流数据库方案,助开发者构建高效、可靠的数据处理管道。
|
5月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
用 Excel+Power Query 做电商数据分析:从 “每天加班整理数据” 到 “一键生成报表” 的配置教程
在电商运营中,数据是增长的关键驱动力。然而,传统的手工数据处理方式效率低下,耗费大量时间且易出错。本文介绍如何利用 Excel 中的 Power Query 工具,自动化完成电商数据的采集、清洗与分析,大幅提升数据处理效率。通过某美妆电商的实战案例,详细拆解从多平台数据整合到可视化报表生成的全流程,帮助电商从业者摆脱繁琐操作,聚焦业务增长,实现数据驱动的高效运营。
|
3月前
|
数据采集 关系型数据库 MySQL
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy,实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交,支持百万级数据高速写入,具备良好的可扩展性与稳定性。
|
3月前
|
人工智能 Java 关系型数据库
使用数据连接池进行数据库操作
使用数据连接池进行数据库操作
123 11
|
4月前
|
存储 数据管理 数据库
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
在数据处理中,你是否常困惑于字段含义、指标计算或数据来源?数据字典正是解答这些问题的关键工具,它清晰定义数据的名称、类型、来源、计算方式等,服务于开发者、分析师和数据管理者。本文详解数据字典的定义、组成及其与数据库、数据仓库的关系,助你夯实数据基础。
数据字典是什么?和数据库、数据仓库有什么关系?
|
4月前
|
存储 关系型数据库 数据库
【赵渝强老师】PostgreSQL数据库的WAL日志与数据写入的过程
PostgreSQL中的WAL(预写日志)是保证数据完整性的关键技术。在数据修改前,系统会先将日志写入WAL,确保宕机时可通过日志恢复数据。它减少了磁盘I/O,提升了性能,并支持手动切换日志文件。WAL文件默认存储在pg_wal目录下,采用16进制命名规则。此外,PostgreSQL提供pg_waldump工具解析日志内容。
353 0
|
3月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
147 3
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
阿里云PolarDB云原生数据库收费价格:MySQL和PostgreSQL详细介绍
阿里云PolarDB兼容MySQL、PostgreSQL及Oracle语法,支持集中式与分布式架构。标准版2核4G年费1116元起,企业版最高性能达4核16G,支持HTAP与多级高可用,广泛应用于金融、政务、互联网等领域,TCO成本降低50%。

热门文章

最新文章