Can you use sql with excel

There are many fine ways to get this done, which others have already suggestioned. Following along the «get Excel data via SQL track», here are some pointers.

1. Excel has the «Data Connection Wizard» which allows you to import or link from another data source or even within the very same Excel file.

2. As part of Microsoft Office (and OS’s) are two providers of interest: the old «Microsoft.Jet.OLEDB», and the latest «Microsoft.ACE.OLEDB». Look for them when setting up a connection (such as with the Data Connection Wizard).

3. Once connected to an Excel workbook, a worksheet or range is the equivalent of a table or view. The table name of a worksheet is the name of the worksheet with a dollar sign («$») appended to it, and surrounded with square brackets («[» and «]»); of a range, it is simply the name of the range. To specify an unnamed range of cells as your recordsource, append standard Excel row/column notation to the end of the sheet name in the square brackets.

4. The native SQL will (more or less be) the SQL of Microsoft Access. (In the past, it was called JET SQL; however Access SQL has evolved, and I believe JET is deprecated old tech.)

5. Example, reading a worksheet: SELECT * FROM [Sheet1$]

6. Example, reading a range: SELECT * FROM MyRange

7. Example, reading an unnamed range of cells: SELECT * FROM [Sheet1$A1:B10]

8. There are many many many books and web sites available to help you work through the particulars.

Further notes

By default, it is assumed that the first row of your Excel data source contains column headings that can be used as field names. If this is not the case, you must turn this setting off, or your first row of data «disappears» to be used as field names. This is done by adding the optional HDR= setting to the Extended Properties of the connection string. The default, which does not need to be specified, is HDR=Yes. If you do not have column headings, you need to specify HDR=No; the provider names your fields F1, F2, etc.

A caution about specifying worksheets: The provider assumes that your table of data begins with the upper-most, left-most, non-blank cell on the specified worksheet. In other words, your table of data can begin in Row 3, Column C without a problem. However, you cannot, for example, type a worksheet title above and to the left of the data in cell A1.

A caution about specifying ranges: When you specify a worksheet as your recordsource, the provider adds new records below existing records in the worksheet as space allows. When you specify a range (named or unnamed), Jet also adds new records below the existing records in the range as space allows. However, if you requery on the original range, the resulting recordset does not include the newly added records outside the range.

Data types (worth trying) for CREATE TABLE: Short, Long, Single, Double, Currency, DateTime, Bit, Byte, GUID, BigBinary, LongBinary, VarBinary, LongText, VarChar, Decimal.

Connecting to «old tech» Excel (files with the xls extention): Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:MyFolderMyWorkbook.xls;Extended Properties=Excel 8.0;. Use the Excel 5.0 source database type for Microsoft Excel 5.0 and 7.0 (95) workbooks and use the Excel 8.0 source database type for Microsoft Excel 8.0 (97), 9.0 (2000) and 10.0 (2002) workbooks.

Connecting to «latest» Excel (files with the xlsx file extension): Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=Excel2007file.xlsx;Extended Properties="Excel 12.0 Xml;HDR=YES;"

Treating data as text: IMEX setting treats all data as text. Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=Excel2007file.xlsx;Extended Properties="Excel 12.0 Xml;HDR=YES;IMEX=1";

(More details at http://www.connectionstrings.com/excel)

More information at http://msdn.microsoft.com/en-US/library/ms141683(v=sql.90).aspx, and at http://support.microsoft.com/kb/316934

Connecting to Excel via ADODB via VBA detailed at http://support.microsoft.com/kb/257819

Microsoft JET 4 details at http://support.microsoft.com/kb/275561

Содержание

• Создание SQL запроса в Excel
  • Способ 1: использование надстройки
  • Способ 2: использование встроенных инструментов Excel
  • Способ 3: подключение к серверу SQL Server
• Вопросы и ответы

SQL – популярный язык программирования, который применяется при работе с базами данных (БД). Хотя для операций с базами данных в пакете Microsoft Office имеется отдельное приложение — Access, но программа Excel тоже может работать с БД, делая SQL запросы. Давайте узнаем, как различными способами можно сформировать подобный запрос.

Читайте также: Как создать базу данных в Экселе

Язык запросов SQL отличается от аналогов тем, что с ним работают практически все современные системы управления БД. Поэтому вовсе не удивительно, что такой продвинутый табличный процессор, как Эксель, обладающий многими дополнительными функциями, тоже умеет работать с этим языком. Пользователи, владеющие языком SQL, используя Excel, могут упорядочить множество различных разрозненных табличных данных.

Способ 1: использование надстройки

Но для начала давайте рассмотрим вариант, когда из Экселя можно создать SQL запрос не с помощью стандартного инструментария, а воспользовавшись сторонней надстройкой. Одной из лучших надстроек, выполняющих эту задачу, является комплекс инструментов XLTools, который кроме указанной возможности, предоставляет массу других функций. Правда, нужно заметить, что бесплатный период пользования инструментом составляет всего 14 дней, а потом придется покупать лицензию.

Скачать надстройку XLTools

1. После того, как вы скачали файл надстройки xltools.exe, следует приступить к его установке. Для запуска инсталлятора нужно произвести двойной щелчок левой кнопки мыши по установочному файлу. После этого запустится окно, в котором нужно будет подтвердить согласие с лицензионным соглашением на использование продукции компании Microsoft — NET Framework 4. Для этого всего лишь нужно кликнуть по кнопке «Принимаю» внизу окошка.



2. После этого установщик производит загрузку обязательных файлов и начинает процесс их установки.



3. Далее откроется окно, в котором вы должны подтвердить свое согласие на установку этой надстройки. Для этого нужно щелкнуть по кнопке «Установить».



4. Затем начинается процедура установки непосредственно самой надстройки.



5. После её завершения откроется окно, в котором будет сообщаться, что инсталляция успешно выполнена. В указанном окне достаточно нажать на кнопку «Закрыть».



6. Надстройка установлена и теперь можно запускать файл Excel, в котором нужно организовать SQL запрос. Вместе с листом Эксель открывается окно для ввода кода лицензии XLTools. Если у вас имеется код, то нужно ввести его в соответствующее поле и нажать на кнопку «OK». Если вы желаете использовать бесплатную версию на 14 дней, то следует просто нажать на кнопку «Пробная лицензия».



7. При выборе пробной лицензии открывается ещё одно небольшое окошко, где нужно указать своё имя и фамилию (можно псевдоним) и электронную почту. После этого жмите на кнопку «Начать пробный период».



8. Далее мы возвращаемся к окну лицензии. Как видим, введенные вами значения уже отображаются. Теперь нужно просто нажать на кнопку «OK».



9. После того, как вы проделаете вышеуказанные манипуляции, в вашем экземпляре Эксель появится новая вкладка – «XLTools». Но не спешим переходить в неё. Прежде, чем создавать запрос, нужно преобразовать табличный массив, с которым мы будем работать, в так называемую, «умную» таблицу и присвоить ей имя.
   Для этого выделяем указанный массив или любой его элемент. Находясь во вкладке «Главная» щелкаем по значку «Форматировать как таблицу». Он размещен на ленте в блоке инструментов «Стили». После этого открывается список выбора различных стилей. Выбираем тот стиль, который вы считаете нужным. На функциональность таблицы указанный выбор никак не повлияет, так что основывайте свой выбор исключительно на основе предпочтений визуального отображения.





10. Вслед за этим запускается небольшое окошко. В нем указываются координаты таблицы. Как правило, программа сама «подхватывает» полный адрес массива, даже если вы выделили только одну ячейку в нем. Но на всякий случай не мешает проверить ту информацию, которая находится в поле «Укажите расположение данных таблицы». Также нужно обратить внимание, чтобы около пункта «Таблица с заголовками», стояла галочка, если заголовки в вашем массиве действительно присутствуют. Затем жмите на кнопку «OK».



11. После этого весь указанный диапазон будет отформатирован, как таблица, что повлияет как на его свойства (например, растягивание), так и на визуальное отображение. Указанной таблице будет присвоено имя. Чтобы его узнать и по желанию изменить, клацаем по любому элементу массива. На ленте появляется дополнительная группа вкладок – «Работа с таблицами». Перемещаемся во вкладку «Конструктор», размещенную в ней. На ленте в блоке инструментов «Свойства» в поле «Имя таблицы» будет указано наименование массива, которое ему присвоила программа автоматически.



12. При желании это наименование пользователь может изменить на более информативное, просто вписав в поле с клавиатуры желаемый вариант и нажав на клавишу Enter.



13. После этого таблица готова и можно переходить непосредственно к организации запроса. Перемещаемся во вкладку «XLTools».



14. После перехода на ленте в блоке инструментов «SQL запросы» щелкаем по значку «Выполнить SQL».



15. Запускается окно выполнения SQL запроса. В левой его области следует указать лист документа и таблицу на древе данных, к которой будет формироваться запрос.

    В правой области окна, которая занимает его большую часть, располагается сам редактор SQL запросов. В нем нужно писать программный код. Наименования столбцов выбранной таблицы там уже будут отображаться автоматически. Выбор столбцов для обработки производится с помощью команды SELECT. Нужно оставить в перечне только те колонки, которые вы желаете, чтобы указанная команда обрабатывала.

    Далее пишется текст команды, которую вы хотите применить к выбранным объектам. Команды составляются при помощи специальных операторов. Вот основные операторы SQL:

    • ORDER BY – сортировка значений;
    • JOIN – объединение таблиц;
    • GROUP BY – группировка значений;
    • SUM – суммирование значений;
    • DISTINCT – удаление дубликатов.

    Кроме того, в построении запроса можно использовать операторы MAX, MIN, AVG, COUNT, LEFT и др.

    В нижней части окна следует указать, куда именно будет выводиться результат обработки. Это может быть новый лист книги (по умолчанию) или определенный диапазон на текущем листе. В последнем случае нужно переставить переключатель в соответствующую позицию и указать координаты этого диапазона.

    После того, как запрос составлен и соответствующие настройки произведены, жмем на кнопку «Выполнить» в нижней части окна. После этого введенная операция будет произведена.

Урок: «Умные» таблицы в Экселе

Способ 2: использование встроенных инструментов Excel

Существует также способ создать SQL запрос к выбранному источнику данных с помощью встроенных инструментов Эксель.

1. Запускаем программу Excel. После этого перемещаемся во вкладку «Данные».



2. В блоке инструментов «Получение внешних данных», который расположен на ленте, жмем на значок «Из других источников». Открывается список дальнейших вариантов действий. Выбираем в нем пункт «Из мастера подключения данных».



3. Запускается Мастер подключения данных. В перечне типов источников данных выбираем «ODBC DSN». После этого щелкаем по кнопке «Далее».



4. Открывается окно Мастера подключения данных, в котором нужно выбрать тип источника. Выбираем наименование «MS Access Database». Затем щелкаем по кнопке «Далее».



5. Открывается небольшое окошко навигации, в котором следует перейти в директорию расположения базы данных в формате mdb или accdb и выбрать нужный файл БД. Навигация между логическими дисками при этом производится в специальном поле «Диски». Между каталогами производится переход в центральной области окна под названием «Каталоги». В левой области окна отображаются файлы, расположенные в текущем каталоге, если они имеют расширение mdb или accdb. Именно в этой области нужно выбрать наименование файла, после чего кликнуть на кнопку «OK».



6. Вслед за этим запускается окно выбора таблицы в указанной базе данных. В центральной области следует выбрать наименование нужной таблицы (если их несколько), а потом нажать на кнопку «Далее».



7. После этого открывается окно сохранения файла подключения данных. Тут указаны основные сведения о подключении, которое мы настроили. В данном окне достаточно нажать на кнопку «Готово».



8. На листе Excel запускается окошко импорта данных. В нем можно указать, в каком именно виде вы хотите, чтобы данные были представлены:
   • Таблица;
   • Отчёт сводной таблицы;
   • Сводная диаграмма.

   Выбираем нужный вариант. Чуть ниже требуется указать, куда именно следует поместить данные: на новый лист или на текущем листе. В последнем случае предоставляется также возможность выбора координат размещения. По умолчанию данные размещаются на текущем листе. Левый верхний угол импортируемого объекта размещается в ячейке A1.

   После того, как все настройки импорта указаны, жмем на кнопку «OK».



9. Как видим, таблица из базы данных перемещена на лист. Затем перемещаемся во вкладку «Данные» и щелкаем по кнопке «Подключения», которая размещена на ленте в блоке инструментов с одноименным названием.



10. После этого запускается окно подключения к книге. В нем мы видим наименование ранее подключенной нами базы данных. Если подключенных БД несколько, то выбираем нужную и выделяем её. После этого щелкаем по кнопке «Свойства…» в правой части окна.



11. Запускается окно свойств подключения. Перемещаемся в нем во вкладку «Определение». В поле «Текст команды», находящееся внизу текущего окна, записываем SQL команду в соответствии с синтаксисом данного языка, о котором мы вкратце говорили при рассмотрении Способа 1. Затем жмем на кнопку «OK».



12. После этого производится автоматический возврат к окну подключения к книге. Нам остается только кликнуть по кнопке «Обновить» в нем. Происходит обращение к базе данных с запросом, после чего БД возвращает результаты его обработки назад на лист Excel, в ранее перенесенную нами таблицу.

Способ 3: подключение к серверу SQL Server

Кроме того, посредством инструментов Excel существует возможность соединения с сервером SQL Server и посыла к нему запросов. Построение запроса не отличается от предыдущего варианта, но прежде всего, нужно установить само подключение. Посмотрим, как это сделать.

1. Запускаем программу Excel и переходим во вкладку «Данные». После этого щелкаем по кнопке «Из других источников», которая размещается на ленте в блоке инструментов «Получение внешних данных». На этот раз из раскрывшегося списка выбираем вариант «С сервера SQL Server».



2. Происходит открытие окна подключения к серверу баз данных. В поле «Имя сервера» указываем наименование того сервера, к которому выполняем подключение. В группе параметров «Учетные сведения» нужно определиться, как именно будет происходить подключение: с использованием проверки подлинности Windows или путем введения имени пользователя и пароля. Выставляем переключатель согласно принятому решению. Если вы выбрали второй вариант, то кроме того в соответствующие поля придется ввести имя пользователя и пароль. После того, как все настройки проведены, жмем на кнопку «Далее». После выполнения этого действия происходит подключение к указанному серверу. Дальнейшие действия по организации запроса к базе данных аналогичны тем, которые мы описывали в предыдущем способе.

Как видим, в Экселе SQL запрос можно организовать, как встроенными инструментами программы, так и при помощи сторонних надстроек. Каждый пользователь может выбрать тот вариант, который удобнее для него и является более подходящим для решения конкретно поставленной задачи. Хотя, возможности надстройки XLTools, в целом, все-таки несколько более продвинутые, чем у встроенных инструментов Excel. Главный же недостаток XLTools заключается в том, что срок бесплатного пользования надстройкой ограничен всего двумя календарными неделями.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

26 Sep ’22 by Antonio Nakić-Alfirević

SQL Query function in Excel

If you’re reading this article you probably know that Google Sheets has a QUERY function that allows you to run SQL-like queries against data in the sheet. This function lets you do all sorts of gymnastics with the data in your sheet, be it filtering, aggregating, or pivoting data.

Being a fully-fledged desktop app, Excel tends to be more feature-rich than Google Sheets. This is especially true in the data analytics department where Excel shines with advanced Excel functions as well as Power Query functionality.

However, Excel doesn’t natively have a QUERY function that you can use in cells on the sheet.

In this blog post, I’m going to show you how to add a QUERY function to Excel and give a few examples of how to use it.

First look

Let’s start by taking a look at the function in action.

The function is pretty straightforward. It accepts the SQL query as the first parameter and returns a table with the results of the query.

The results automatically spill to the necessary amount of space. This spilling behavior relies on the dynamic array functionality that’s available in Excel 365 (but isn’t in earlier versions of Microsoft Excel).

Works with Excel tables

In Google Sheets, the QUERY function references data by address (e.g. “A1:B10”) while columns are referenced by letters (e.g. A, B, C…).

This works but has some drawbacks:

• It makes the query sensitive to the location of the data. If the data is moved or if columns are reordered, the query will break.
• It makes the query difficult to read since it uses range addresses and column letters instead of table and column names (e.g. Employees, DateOfBirth…)
• Adding or removing rows can break the query. For example, if the provided range is “A1:H10” the query will only take into account the first 10 rows. If additional rows are added, the query will not take them into account. You can get around this by omitting the end row number (e.g. “A1:H”), but this means that there must be no other content below the data range.

Excel, on the other hand, allows explicitly defining tables (aka ListObjects) that delineate the areas that hold data. Each Excel table has a name, as do its columns. This makes Excel tables very similar to database tables and makes them easier to work with from SQL.

Full SQL syntax support (SQLite)

Under the hood, the Windy.Query function is powered by SQLite – a small but powerful embedded database engine.

When called, the function passes the query to the built-in SQLite engine which has an adapter that lets it use Excel tables as its data source.

This means that the entire SQLite syntax is available for use in queries. In comparison, in Google Sheets, the query syntax is rather limited. It only supports a single table (no joins) and a very small set of built-in functions.

Examples of use

Since the engine under the hood is SQLite, queries can use all operations available in SQLite, including table joins, temp tables, column table expressions, window functions etc… Let’s go over some examples of how to use these in Excel.

Joining tables

Here’s an example of a simple one-to-many join:

The usual way of doing a simple operation such as this one in Excel would be to use xlookup or PowerQuery, but SQL is now another option. And if we needed anything more complex than a simple join, SQL would quickly shine as the most powerful and convenient option of the three.

Merging table rows (union)

Another way we might want to combine two (or more) tables is to combine their rows. We can do this with a SQL UNION operator.

The tables might have some rows in common. If we want to keep only one instance of such rows we would use the regular UNION operator. If we want to keep both versions of rows that are in common, we would use the UNION ALL operator.

Finding differences between two tables

In the previous example, we had two tables that had some rows in common and some rows not. Let’s assume, for example, that the first table contains last year’s list of employees and the second table is the new list of employees.

If we wanted to find out the differences between the two tables, we could easily do that with a bit of SQL.

All of the rows that are in the first table but not in the second one we will mark as “deleted”. All of the rows that are in the second table but not in the first one we will mark as “added”. Here’s what that SQL query looks like:

select
	id, name, 'deleted'
from
	employees e where not exists (select * from Employees_New en where e.id == en.Id)
union
select
	id, name, 'added'
from
	employees_new en where not exists (select * from Employees e where e.id == en.Id)

And here’s what the result looks like:

Ranking rows

Another useful thing we might want to do is rank rows based on some criteria. For example, suppose we have a table with a list of cities. For each city we have its population and the country it belongs to.

Our task is to find the top 3 cities in each country based on population. Here’s how we might do that in SQL.

-- we use this CTE so we can reference the calculated 'rank_pop' column in the where clause
with cte as (
	select
		city,
		country,
		population,
		-- using the RANK() window function
		RANK() OVER (PARTITION BY country ORDER BY population) as rank_pop
	from
		cities c)
select
	*
from
	cte
where
	-- filtering by the 'rank_pop' column from the CTE
	rank_pop <= 3
order by country, rank_pop

This query is a bit more complex than the previous ones. It uses a common table expression and a window function (the rank function), and showcases the ability to write complex SQL in queries.

Queries can also make use of dozens of built-in SQLite functions. Various specialized extended functions such as RegexReplace, GPSDist (GPS distance between two points) and LevDist (fuzzy text matching) are also available.

Updating tables

OK, this next example is a bit of a hack, but a useful one… The query you supply doesn’t need to be a SELECT query. You can do UPDATE/INSERT/DELETE statements as well, and these will modify the data in the target Excel tables.

This can be a handy way to clean and transform data in your tables in place, without having to export/import the data to an external database (e.g. SQL Server, MySql, Postgres…).

This works because the SQLite engine isn’t copying the data. Rather, it’s using an adapter that lets it access live data in the Excel table.

How does the function see Excel tables?

At first glance, it might seem strange that the query can access your workbook tables. After all, we did not pass them in as parameters, and functions normally only work with parameters that are passed to them.

However, the Windy.Query function is aware of the workbook it’s being called from and it can read data from the workbook’s tables without the need for passing them in as parameters. This makes the function much easier to call especially when working with multiple tables.

Column Headers

Results returned by the Windy.Query function can optionally include headers. This is controlled by the second parameter of the function.

The texts in the column headers are determined by the SQL query itself. You can easily rename result columns by aliasing them in the select list.

Automatically refresh results

By default, the SQL query runs as a one-off operation when you enter the formula but does not refresh if the source tables change. However, if you want the query to refresh whenever one of the source tables changes, you can easily do so by setting the autoRefresh argument to true.

Note that the auto-refresh functionality relies on Excel’s RTD (Real-Time Data) server. The RTD server usually throttles updates so functions don’t overwhelm Excel with frequent updates. The default throttle interval is 2s meaning that the function will not update more than once every 2s. To improve responsiveness, you can lower this value to something like 20ms. The simplest way to do this is through the “Configure” dialog in the QueryStorm runtime’s ribbon.

Passing parameters

When needed, SQL queries can use values from cells as parameters. To use a cell as a parameter in a query, start by giving the cell a name (named range).

Once the cell has a name, you can reference it in the query using the @paramName or $paramName syntax.

If automatic refresh is turned on, results will automatically refresh whenever one of the parameter cells changes its value.

Performance

This is all well and good for small tables, you might think, but how does it handle large data sets? Well, it handles them quite well. The function can read source tables of 100k rows and 10 columns within a few milliseconds and can return this amount of data in a second or two. In addition to this, all columns are automatically indexed so searches and joins are extremely performant as well.

This makes the function perform very well, both from the data throughput standpoint as well as from the computational one.

OK, so is this better than the Google Sheets version of the QUERY function?

Yes, dah. Did you read the previous chapters? 😛

Installing the Windy.Query function

So how do you install this function into your Excel? It’s a simple 2-step process.

Step 1 is to install the QueryStorm Runtime add-in (if you don’t already have it). This is a free, 4MB add-in for Excel that lets you install and use various extensions for Excel. It’s basically an app store for Excel.

Step 2 is to click the “Extensions” button in the “QueryStorm” tab in the Excel ribbon, find the Windy.Query package in the “Online” tab, and install it.

What happens if I share the workbook with a user who doesn’t have the function?

Nothing bad. If the other user doesn’t have the function installed, they will see the last results of the query that were returned on your machine. They just won’t be able to refresh the results.

Advanced SQL query editor

Writing SQL queries in the formula bar can get a bit unwieldy. To make queries easier to write, it’s better to use a proper editor, preferably one that offers syntax highlighting and code completion for SQL and knows about the tables in your workbook.

For this purpose, I recommend using the QueryStorm IDE. This is an advanced IDE that lets you use SQL in Excel. You can write the query in the QueryStorm code editor and then paste the query into the Windy.Query function when you’re happy with it (if needed).

The IDE does more than just allow using SQL in Excel. You can use it to create and share functions and addins for Excel. In fact the QueryStorm IDE was used to create the Windy.Query function itself.

The IDE has a free community version for individuals and small companies, while users in larger companies can make use of the free trial license. For paid licenses, check out the pricing page.

You can read more in this blog post that’s dedicated to the QueryStorm SQL IDE.

Video demonstration

For a video demonstration of the Windy.Query function, take a look the following video:

Представьте себе ситуацию, Вы получили целевую выборку из одной базы данных, но для полноты картины, как всегда, нужны дополнительные данные. Проблема может быть в том, что нужная информация хранится в другой базе данных и возможности создать на ней свою таблицу нет, подключиться используя link тоже нельзя, да и количество элементов, по которым нужно получить данные, несколько больше, чем допустимое на данном источнике. Вот и получается, что возможность написать SQL запрос и получить нужные данные есть, но написать придется не один запрос, а потом потратить время на объединение полученных данных.

Выйти из подобной ситуации поможет Excel.

Уверен, что ни для кого не секрет, что MS Excel имеет встроенный модуль VBA и надстройки, позволяющие подключаться к внешним источникам данных, то есть по сути является мощным инструментом для аналитики, а значит идеально подходит для решения подобных задач.

Для того чтобы обойти проблему, нам потребуется таблица с целевой выборкой, в которой содержатся идентификаторы, по которым можно достаточно корректно получить недостающую информацию (это может быть уникальный идентификатор, назовем его ID, или набор из данных, находящихся в разных столбцах), ПК с установленным MS Excel, и доступом к БД с недостающей информацией и, конечно, желание получить ту самую информацию.

Создаем в MS Excel книгу, на листе которой размещаем таблицу с идентификаторами, по которым будем в дальнейшем формировать запрос (если у нас есть уникальный идентификатор, для обеспечения максимальной скорости обработки таблицу лучше представить в виде одного столбца), сохраняем книгу в формате *.xlsm, после чего приступаем к созданию макроса.

Через меню «Разработчик» открываем встроенный VBA редактор и начинаем творить.

Sub job_sql() — Пусть наш макрос называется job_sql.

Пропишем переменные для подключения к БД, записи данных и запроса:

Опишем параметры подключения:

Объявим процедуру свойства, для присвоения значения:

Вот теперь можно приступать непосредственно к делу.

Организуем цикл:

Как вы уже поняли конечное значение i=1000 здесь только для примера, а в реальности конечное значение соответствует количеству строк в Вашей таблице. В целях унификации можно использовать автоматический способ подсчета количества строк, например, вот такую конструкцию:

Тогда открытие цикла будет выглядеть так:

Как я уже говорил выше MS Excel является мощным инструментом для аналитики, и возможности Excel VBA не заканчиваются на простом переборе значений или комбинаций значений. При наличии известных Вам закономерностей можно ограничить объем выгружаемой из БД информации путем добавления в макрос простых условий, например:

Итак, мы определились с объемом и условиями выборки, организовали подключение к БД и готовы формировать запрос. Предположим, что нам нужно получить информацию о размере ежемесячного платежа [Ежемесячный платеж] из таблицы [payments].[refinans_credit], но только по тем случаям, когда размер ежемесячного платежа больше 0

Если значений для формирования запроса несколько, соответственно прописываем их в запросе:

В целях самоконтроля я обычно записываю сформированный макросом запрос, чтобы иметь возможность проверить его корректность и работоспособность, для этого добавим вот такую строчку:

в третьем столбце записываются запросы.

Выполняем SQL запрос:

А чтобы хоть как-то наблюдать за выполнением макроса выведем изменение i в статус-бар

Теперь нам нужно записать полученные результаты. Для этого будем использовать оператор Do While:

Указываем ячейки для вставки полученных данных (4 в примере это номер столбца с которого начинаем запись результатов)

— закрываем цикл If, если вводили дополнительные условия

— закрываем макрос.

В дополнение хочу отметить, что данный макрос позволяет обращаться как к БД на MS SQL так и к БД Oracle, разница будет только в параметрах подключения и собственно в синтаксисе SQL запроса.

В приведенном примере для авторизации при подключении к БД используется доменная аутентификация.

А как быть если для аутентификации необходимо ввести логин и пароль? Ничего невозможного нет. Изменим часть макроса, которая отвечает за подключение к БД следующим образом:

Но в этом случае при использовании макроса возникает риск компрометации Ваших учетных данных. Поэтому лучше программно удалять учетные данные после выполнения макроса. Разместим поля для ввода пароля и логина на листе и изменим макрос следующим образом:

Место для расположения текстовых полей не принципиально, можно расположить их на листе с таблицей в первых строках, но мне удобней размещать поля на отдельном листе. Чтобы введенные учетные данные не сохранялись вместе с результатом выполнения макроса в конце исполняемого кода дописываем:

Sheets(«Выгрузка»).TextBox1.Value = «« Sheets(»Выгрузка«).TextBox2.Value = »»

То есть просто присваиваем текстовым полям пустые значения, таким образом после выполнения макроса поля для ввода пароля и логина окажутся пустыми.

Вот такое вполне жизнеспособное решение, позволяющее сократить трудозатраты при получении и обработке данных, я использую. Надеюсь мой опыт применения SQL запросов в Excel будет полезен и вам в решении текущих задач.

---

Microsoft Excel can be a powerful tool to evaluate SQL data.  In Excel, a connection can be created to directly link to a particular database filtered according to your requirements. This allows you to report SQL data, attach a table of data into Excel, create a pivot table and have better manipulation of your SQL data. 

This connection must be validated by a SQL login to ensure the contents of your databases remain secure. The connection can be refreshed to update the content from the SQL database.

How to Create an Excel Connection

• Open Microsoft Excel
• Select the Data tab
  
  

• Click on Get Data
  • • Select “From Database”
• Select From SQL Server database
• Enter the SQL Server Name
  • • Optionally, you can enter the database name here if you know it.
    • Otherwise, you will be able to select the database in a future step
      
      

• Determine the credential you are going to use.
  • • “Use my current credentials” is the default.  This will use your windows login that you used to connect to windows.
    • “Use Alternate Credentials” is using a different windows login than the current.
    • Select Database on the left-hand side to use SQL Database Credentials.
    • Select Microsoft Account on the left-hand side to use your Microsoft365 login
      
      

• Click Connect
• Select the database and the table that you want to use for the query
  • • You can use the search bar to search for a table
    • You can check the box for “Select Multiple Items” to pull in more than one table.
      
      

• Now you can choose 1) How you want to load the data; either Load which puts the data into an Excel table or “Load To” which allows you to load the data as a query instead of a table.  «Load To” is for more complex reporting. 2) You can “Transform Data”; this opens Microsoft Power Query Editor and allows you to add fields, remove fields, change data types, Etc.
• After click on “Load” this loads the data into an Excel Table.
  
  

How to Refresh an Excel Connection to a SQL Database

To refresh the Excel Connection:

• Select the Data tab
• Select Refresh
  • • Refresh: Will refresh the current query that you are on.
    • Refresh All: Will refresh all queries in the Workbook.
      
      

Contact ArcherPoint with assistance with all your Microsoft Dynamics 365 Business Central and reporting needs. We’re here to help!