如何在 Excel 中獲取外部數據源？

使用 SQL 查詢數據，首先需要數據源。如果我們用 Excel 來呈現這些數據的話，就需要先從外部導入數據源。這里介紹兩種直接導入的方式：

通過 OLE DB 接口獲取外部數據源；

通過 Microsoft Query 導入外部數據源。

通過 OLE DB 接口獲取外部數據源

OLE 的英文是 Object Link and Embedding，中文意思是對象連接與嵌入，它是一種面向對象的技術。DB 代表的就是數據庫。OLE DB 的作用就是通向不同的數據源的程序接口，方便獲取外部數據，這里不僅包括 ODBC，也包括其他非 SQL 數據類型的通路，你可以把 OLE DB 的作用理解成通過統一的接口來訪問不同的數據源。

如果你想要在 Excel 中通過 OLE DB 接口導入數據，需要執行下面的步驟：

第一步，選擇指定的文件。方法是通過“數據” → “現有連接”按鈕選擇連接。這里選擇“瀏覽更多”，然后選擇指定的 xls 文件。

第二步，選擇指定的表格，勾選數據首行包含列標題，目的是將第一行的列名也加載進來。

第三步，通過“屬性” → “定義”中的命令文本來使用 SQL 查詢，選擇我們想要的數據，也可以將整張表直接導入到指定的位置。

如果我們顯示方式為“表”，導入全部的數據到指定的 A1（代表 A1 單元格），那么在 Excel 中就可以導入整個數據表，如下圖所示：

通過 Microsoft Query 獲取外部數據源

第二種方式是利用 Microsoft Query 功能導入外部數據源，具體步驟如下：

第一步，選擇指定的文件。方法是通過“數據” → “獲取外部數據”按鈕選擇數據庫，這里我選擇了“Excel Files”，然后選擇我們想要導入的 xls 文件。

第二步。選擇可用的表和列，在左側面板中勾選我們想要導入的數據表及相應的列，點擊 （>） 按鈕導入到右側的面板中，然后點擊下一步。

最后我們可以選擇“將數據返回 Microsoft Excel”還是“在 Microsoft Query 中查看數據或編輯查詢”。這里我們選擇第一個選項。
當我們選擇“將數據返回到 Microsoft Excel”后，接下來的操作和使用 OLE DB 接口方式導入數據一樣，可以對顯示方式以及屬性進行調整：

這里，我們同樣選擇顯示方式為“表”，導入全部的數據到指定的 A1(代表 A1 單元格），同樣會看到如下的結果：

使用數據透視表和數據透視圖做分析

通過上面的操作你也能看出來，從外部導入數據并不難，關鍵在于通過 SQL 控制想要的結果集，這里我們需要使用到 Excel 的數據透視表以及數據透視圖的功能。

我簡單介紹下數據透視表和數據透視圖：

數據透視表可以快速匯總大量數據，幫助我們統計和分析數據，比如求和，計數，查看數據中的對比情況和趨勢等。數據透視圖則可以對數據透視表中的匯總數據進行可視化，方便我們直觀地查看數據的對比與趨勢等。

假設我想對主要角色（role_main）的英雄數據進行統計，分析他們平均的最大生命值（hp_max），平均的最大法力值 (mp_max)，平均的最大攻擊值 (attack_max)，那么對應的 SQL 查詢為：

SELECT role_main, avg(hp_max) AS `平均最大生命`, avg(mp_max) AS `平均最大法力`, avg(attack_max) AS `平均最大攻擊力`, count(*) AS num FROM heros GROUP BY role_main

使用 SQL+ 數據透視表

現在我們使用 SQL 查詢，通過 OLE DB 的方式來完成數據透視表。我們在第三步的時候選擇“屬性”，并且在命令文本中輸入相應的 SQL 語句，注意這里的數據表是 [heros$]，對應的命令文本為：

SELECT role_main, avg(hp_max) AS `平均最大生命`, avg(mp_max) AS `平均最大法力`, avg(attack_max) AS `平均最大攻擊力`, count(*) AS num FROM [heros$] GROUP BY role_main

然后我們在右側面板中選擇“數據透視表字段”，以便對數據透視表中的字段進行管理，比如我們勾選 num，role_main，平均最大生命，平均最大法力，平均最大攻擊力。

最后會在 Excel 中呈現如下的數據透視表：

使用 SQL+ 數據透視圖

數據透視圖可以呈現可視化的形式，方便我們直觀地了解數據的特征。這里我們使用 SQL 查詢，通過 Microsoft Query 的方式來完成數據透視圖。我們在第三步的時候選擇在 Microsoft Query 中查看數據或編輯查詢，來看下 Microsoft Query 的界面：

然后我們點擊“SQL”按鈕，可以對 SQL 語句進行編輯，篩選我們想要的結果集，可以得到：

然后選擇“將數據返回 Microsoft Excel”，在返回時選擇“數據透視圖”，然后在右側選擇數據透視圖的字段，就可以得到下面這張圖：

你可以看到使用起來還是很方便。

讓 Excel 與 MySQL 進行數據交互

剛才我們講解的是如何從 Excel 中導入外部的 xls 文件數據，并在 Excel 實現數據透視表和數據透視圖的呈現。實際上，Excel 也可以與 MySQL 進行數據交互，這里我們需要使用到 MySQL for Excel 插件：

下載 mysql-for-excel 并安裝，地址：https://dev.mysql.com/downloads/windows/excel/

下載 mysql-connector-odbc 并安裝，地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/

這次我們的任務是給數據表增加一個 last_name 字段，并且使用 Excel 的自動填充功能來填充好英雄的姓氏。

第一步，連接 MySQL。打開一個新的 Excel 文件的時候，會在“數據”面板中看到 MySQL for Excel 的插件，點擊后可以打開 MySQL 的連接界面，如下：

第二步，導入 heros 數據表。輸入密碼后，我們在右側選擇想要的數據表 heros，然后選擇 Import MySQL Data 導入數據表的導入，結果如下：

第三步，創建 last_name 字段，使用 Excel 的自動填充功能來進行姓氏的填寫（Excel 自帶的“自動填充”可以幫我們智能填充一些數據），完成之后如下圖所示：

第四步，將修改好的 Excel 表導入到 MySQL 中，創建一個新表 heros_xls。選中整個數據表（包括數據行及列名），然后在右側選擇“Export Excel Data to New Table”。這時在 MySQL 中你就能看到相應的數據表 heros_xls 了，我們在 MySQL 中使用 SQL 進行查詢：

mysql > SELECT * FROM heros_xls

運行結果（69 條記錄）：

需要說明的是，有時候自動填充功能并不完全準確，我們還需要對某些數據行的 last_name 進行修改，比如“夏侯惇”的姓氏應該改成“夏侯”，“百里守約”改成“百里”等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何在Excel中使用SQL语言？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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