Записать результаты запроса в excel

Export SQL Data to Excel from Microsoft SQL Server

Let’s go over three ways to export an SQL Query to an Excel File Using MSSQL 

Despite the pushback from Database aficionados, sometimes it makes sense to export data from SQL to an Excel file. It really depends on who is the audience of the information. Not everyone is great with SQL Analysis. Few people require access to the database.

And lots of times the boss just needs to see the information in Excel.

So, if Excel is the Output required this article is here to help you Export SQL Queries to Excel. 

Here are three ways to Export a SQL query to Excel format. The last one can be kind of tricky. I’ll provide a condensed version followed by a detailed version with screenshots.

Three quick ways to Export SQL Data to Excel:

Choose the Summarized Version and then scroll to further down to use the SQL Export Version to Excel that works best for you. 

Method Number 1 – Copy Grid results and Paste into Excel

Under Query, Make sure results to Grid are selected.
After Running your query, right-click the top right corner of the grid.
Copy With Headers.
Paste into an Excel File

Possible Issues:
I’ve seen formatting issues with this strategy. For Example, there are situations where the spreadsheet drops preceding zeroes after the copy-paste.

I’ve also noticed lengthy fields, (think of a really long free text field) end up running into the next line.

For the reasons above, I prefer this next method for a clean Excel file.

Method Number 2: Export the Query Results as a Task

In the object explorer window, find the database you want to export from.
Right Click the Database, Click Tasks, and Export Data
The Wizard walks you through the rest of the steps but I have included screenshots below.

Method Number 3 – Use Good Old fashioned TSQL to send the data to an excel file

For those who value speed above all use the following script format.

Possible Issues – Configuring this might not be your type of fun and getting this straight deserves its own article.

Step by Step instructions with screenshots

Method Number 1 – Copy Grid results and paste into Excel

After ensuring results to grid turned on, Execute your query, right-click the top left-hand corner of the results grid.

Choose Copy with Headers and then you are ready to paste in Excel with Ctrl + C

Method 2 – Export Via the Export Wizard

Right-click on the database you want to export from. Then Select tasks and “Export Data”.

The SQL Server Wizard will startup. Click Next through the prompts.

Select the appropriate Native client, your server name, and database and choose “Next”.

Next, Select Microsoft Excel and the file path where you want to import the data. The .xls file that you name will be created by this process.

Now you can choose to export a whole table or a query. For the purpose of this exercise, we are creating a query.

Paste the query into the SQL Statement field. Make sure every output field has a unique name.

Click Next on the “Select Source Tables and Views” screen.

I use the default settings on the “conversion issues and data type mapping screen”

Now you can choose to Run immediately or Save an SSIS Package for later reuse.

Double Check your settings and click finish.

Make sure there were no errors in the Export.

Now Go to the directory you choose earlier and make sure you have a sweet-looking Excel File at that location!

Method Number 3 – Use TSQL to send the data to an excel file

This method is the quickest once you get it set up but the configuration is the tricky part. Permissions can be a limiting factor.

Also with the script below, you have to make sure the file exists before you run the query for it to import properly.

First, create a blank excel file at the directory of your choosing.

C:SQL2019ReportsUsernames.xlsx

Then run this script below.

INSERT INTO OPENROWSET(‘Microsoft.ACE.OLEDB.12.0’,’Excel 12.0;
Database=C:SQL2019ReportsUsernames.xlsx;’,’SELECT * FROM [Sheet1$]’)
SELECT DisplayName FROM dbo.Users Where Reputation > 2000

Configuring this can be tricky and dependent on your level of permissions. Make sure you have the correct Linked Server/Provider installed (‘Microsoft.ACE.OLEDB.12.0’) And check your Database user settings to this server .

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?

Время на прочтение
4 мин

Количество просмотров 54K

Приветствую всех.
При автоматизации небольших магазинов для хранения данных часто используют PostgreSQL. И часто возникает потребность экспортировать эти данные в Excel. В этой статье я расскажу вам как я решал эту задачу. Естественно, матерые специалисты вряд ли откроют для себя что-то новое. Однако, материал будет интересен тем кто «плавает» в этой теме.

Итак, естественно, самый просто и банальный способ экспортировать данные результатов запросов в csv-файлы, а затем открыть их в Excel. Это выглядит вот так:

COPY (SELECT * FROM your_table) TO 'C:/temp/123.csv' CSV;

Однажды, ко мне обратился товарищ, которому нужно было получать различные данные из PostgreSQL. Причем, запросы на предоставление данных менялись день ото дня. Казалось бы первым способом можно было бы спокойно пользоваться, но в нем есть существенные недостатки:

• во-первых, вставка данных из PostgreSQL происходит именно на сервере;
• во-вторых, можно конечно заморочиться написать batch-скрипт, который будет удаленно вызывать этот запрос на сервере, затем этот файл скопировать на компьютер пользователя и инициировать открытие в Excel.

Но я захотел ускорить процесс как можно быстрее, и я нашел способ.

Шаги:

1. Идем по ссылке и в зависимости от разрядности компьютера скачиваем установщик ODBC драйвера. Установка его проста и не требует особых знаний.

2. Чтобы пользователи могли со своих компьютеров цепляться к БД не забудьте в файле pg_hba.conf установить параметры для IP-адресов, с которых можно производить подключения:

В данном примере, что все рабочие станции смогут подключаться к серверу с БД:

3. Далее через Excel просто генерируем файл динамического запроса к данным *.dqy. Далее этот файл просто можно менять по своему усмотрению. Можно прям ниже следующий текст взять, скопировать в блокнот и там отредактировать, сохранив файл *.dqy. Вводим имя файла и расширение dqy. Выбираем типа файла ВСЕ(All files):

XLODBC
1
DRIVER={PostgreSQL Unicode};DATABASE=your_base;SERVER=192.168.12.12;PORT=5432;UID=postgres;PASSWORD=postgres;SSLmode=disable;ReadOnly=0;Protocol=7.4;FakeOidIndex=0;ShowOidColumn=0;RowVersioning=0;ShowSystemTables=0;ConnSettings=;Fetch=100;Socket=4096;UnknownSizes=0;MaxVarcharSize=255;MaxLongVarcharSize=8190;Debug=0;CommLog=0;Optimizer=0;Ksqo=1;UseDeclareFetch=0;TextAsLongVarchar=1;UnknownsAsLongVarchar=0;BoolsAsChar=1;Parse=0;CancelAsFreeStmt=0;ExtraSysTablePrefixes=dd_;LFConversion=1;UpdatableCursors=1;DisallowPremature=0;TrueIsMinus1=0;BI=0;ByteaAsLongVarBinary=0;UseServerSidePrepare=0;LowerCaseIdentifier=0;GssAuthUseGSS=0;XaOpt=1
select * from your_table

DATABASE – указывается наименование БД к которой будет производиться подключение;
SERVER – адрес сервера;
PASSWORD – пароль на подключение к БД.

Обратите внимание, что в большом тексте указываются параметры подключения к БД и ваша БД. Также можно еще сконфигурировать множество параметров подключения

В последней строке пишется сам запрос. Далее сохраняем файл. Если на компьютере установлен Microsoft Excel, тогда файл сразу же приобретет пиктограмму:

При запуске файла будет выдано диалоговое окно. Смело нажимаем «Включить»:

И получаем результат запроса из БД:

Теперь можно создать несколько таких файлов и спокойно скопировать их на рабочий стол пользователя:

Кстати, я пошел немного дальше. Откопал старый добрый VB6. Можно так сделать с любым языком программирования. Сделал форму, которая по выбранной дате запрашивает данные из БД, путем генерации этого *.dqy файла:

Затем немного покодил (вот часть кода):

sq1 = "your_query"
   
   Open "report.dqy" For Output As #1
   Print #1, "XLODBC"
   Print #1, "1"
   Print #1, "DRIVER={PostgreSQL Unicode};DATABASE=your_db;SERVER=192.168.12.12;PORT=5432;UID=postgres;PASSWORD=postgres;SSLmode=disable;ReadOnly=0;Protocol=7.4;FakeOidIndex=0;ShowOidColumn=0;RowVersioning=0;ShowSystemTables=0;ConnSettings=;Fetch=100;Socket=4096;UnknownSizes=0;MaxVarcharSize=255;MaxLongVarcharSize=8190;Debug=0;CommLog=0;Optimizer=0;Ksqo=1;UseDeclareFetch=0;TextAsLongVarchar=1;UnknownsAsLongVarchar=0;BoolsAsChar=1;Parse=0;CancelAsFreeStmt=0;ExtraSysTablePrefixes=dd_;LFConversion=1;UpdatableCursors=1;DisallowPremature=0;TrueIsMinus1=0;BI=0;ByteaAsLongVarBinary=0;UseServerSidePrepare=0;LowerCaseIdentifier=0;GssAuthUseGSS=0;XaOpt=1"
   Print #1, sq1
   Close #1
   Shell "CMD /c report.dqy"

Результат получился тот же — данные из Excel, и пользователю удобно. Да, кстати, в строке:

DRIVER={PostgreSQL Unicode};

если речь идет о 64-битном процессоре и драйвере ODBC, установленном для 64 бит, то надо писать:

DRIVER={PostgreSQL Unicode(x64)};

Ну, и самое главное, несмотря на всю простоту способа, у него есть конечно недостатки: запрос можно писать только в одну строку, т.е. записать строку вот в таком виде не получиться. Нужно только в одну:

SELECT * FROM
un_cg_product

— Не сможет обрабатывать на изменение данных типа:

UPDATE 

или

INSERT

Ну и может выводить только результат запроса в виде списка, т.е. красивый документ сделать не получиться. На этом все. Надеюсь данный способ кому-нибудь пригодиться. Буду рад получить ваши рекомендации по усовершенствованию моего метода или альтернативного решения данной проблемы.

The typical way to achieve this is to export to CSV and then load the CSV into Excel.

TL;DR:

• For a server-side Excel-friendly CSV file from a SELECT query, run this:

  SELECT ... FROM someTable WHERE etc
  INTO OUTFILE 'someTableExport.csv' CHARACTER SET utf8mb4
  FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' ESCAPED BY ''
  LINES TERMINATED BY 'rn';
  

• For a server-side Excel-friendly CSV file use mysqldump like so:

  mysqldump -h serverHostName -u mysqlUserName -p --tab="someTableExport.csv" --fields-optionally-enclosed-by=0x22 --fields-escaped-by='' --fields-terminated-by=0x2C --lines-terminated-by=0x0D0A --databases databaseName --tables table1 table2 table3
  

• For a client-side Excel-friendly CSV file using mysqlsh (MySQL Shell) like so:

  mysqlsh --user="mysqlUserName" --host="serverHostName" --port=3306 --schema="databaseName"
  # Once connected, run this:
  util.exportTable("tableName", "file:///C:/Users/You/Desktop/test.csv", { dialect: "csv", fieldsEscapedBy: ""})
  

First, a caution about Excel:

Excel’s vs. MySQL’s default CSV formats:

Remember that Excel has its own _{underdocumented} ideas about how CSV files should be formatted and these stand in-contrast to MySQL’s own ideas about CSV files; though Excel is largely compliant with RFC 4180 you still need to prod and poke MySQL and its associated tooling to generate CSV files that Excel won’t misinterpret:

As per the table above, MySQL can generate Excel-friendly CSV files, excepting that SQL NULLs will always be interpreted by Excel as literal text, though it’s trivial to use PowerQuery or even just Find-and-Replace in Excel to replace them with empty cells.

Excel and special CSV text markers

• If any of your text values start with = then you’ll need to manually fudge those as even when quoted Excel will interpret the text following = as a formula instead of literal text.
• Also watch out for leading text like sep= too.

Excel and UTF-8 encoding:

Surprisingly, it wasn’t until Excel was 31 years old (Excel 2016) when Excel added built-in support for UTF-8 encoding in files without needing a BOM, but it still defaults to importing and exporting CSV files using your system-default non-Unicode encoding (e.g. Windows-1252).

• When importing CSV into Excel, be sure to select Codepage 65001 for correct UTF-8 handling as Excel still defaults to non-Unicode-based codepages for some reason.

  • Note that opening a CSV file in Excel won’t display the Text Import Wizard. (As of Excel 2021) you need to copy-and-paste CSV text into Excel and use the popup menu to use the legacy (frozen-in-1994) wizard, or use Data > From Text/CSV on the ribbon to use the newer (but less flexible, imo) PowerQuery-based CSV import wizard:

Your options:

Option 1: Exporting an Excel-friendly CSV using INTO OUTFILE:

• You can do a server-side CSV export by using the INTO OUTFILE clause of a SELECT query.
  • Because this is «normal» SQL that’s executed by the MySQL server this works regardless of whatever MySQL client tool you’re using, so you don’t need to install MySQL Workbench.
  • …but because this is a server-side export you need to have permission to write to the server’s filesystem which you might not have, in which case consider using specialty export tools like mysqldump (see below).
• MySQL’s OUTFILE clause has a number of optional subclauses that must be specified for some-level of compatibility with Excel’s own CSV reader:
  • FIELDS...
    • TERMINATED BY (default: 't', for Excel use ',')
    • [OPTIONALLY] ENCLOSED BY (default: '', should be '"' with the OPTIONALLY keyword)
    • ESCAPED BY (default: '\', for Excel use '')
  • LINES...
    • TERMINATED BY (default: 'n', for Excel use 'rn')
    • STARTING BY (default: '', for Excel you can omit this or use the MySQL default).
  • Do not use ENCLOSED BY (without the preceding OPTIONALLY keyword) as that will enquote all values, regardless of type (i.e. it will enquote int values which will cause Excel (by default) to interpret them as text (strings) instead of numbers).
• Note that there is no option to instruct MySQL to output SQL NULLs as empty-fields, and so Excel will interpet them as unquoted strings of text (i.e. as "NULL"), so you’ll want to do a Find-and-Replace in Excel after importing the file.
• If your INTO OUTFILE <fileName> filename (e.g. 'someTableExport.csv' above) is not an absolute path then it will be saved into your database’s datadir directory. Run SHOW VARIABLES LIKE 'datadir'; to get the path. Note that you might not necessarily have read/write permission for new files under that directory.

So your query (SELECT * FROM document WHERE documentid...) would look something like this:

SELECT
    *
FROM
    document 
WHERE
    documentid IN ( SELECT documentid FROM TaskResult WHERE taskResult = 2429 )
INTO
    OUTFILE 'someTableExport.csv'
    FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"', ESCAPED BY ''
    LINES TERMINATED BY 'rn';

Option 2: Exporting an Excel-friendly CSV using mysqldump:

• To store dump into CSV file using the --tab command-line option, as per mysqldump‘s documentation.
• Unfortunately mysqldump‘s --tab= option won’t work for remote MySQL servers: this is because --tab="fileName.csv" can only represent a path on the server.
  • While you can use stdout redirection to generate a local file (i.e. mysqldump --etc > output.csv) you cannot use the --fields-terminated-by and other format options with stdout, making it useless for Excel-compatible output. So if you’re remote and cannot ssh-in then you will need to use MySQL Shell (mysqlsh) instead (see below).
• Note that mysqldump does not support SELECT queries for dumping data: it does support simple WHERE-style filters with the --where=<expr> option but this doesn’t support things like filtering using an INNER JOIN (though as a workaround you could SELECT into a new table, then run mysqldump on that new table. Note that you cannot use TEMPORARY TABLE with mysqldump as Temporary Tables are connection-scoped).

In the OP’s case, due to limitations inherent in how the --where= command-line option works, they’ll want to export both tables (document and TaskResult) and apply their filter logic in Excel PowerQuery or similar. Perform the export like so:

mysqldump -h serverHostName -u mysqlUserName -p --tab="someTableExport.csv" --fields-optionally-enclosed-by=0x22 --fields-escaped-by='' --fields-terminated-by=0x2C --lines-terminated-by=0x0D0A --databases databaseName --tables document TaskResult

• The above command-line should work without modification in Windows’ cmd.exe, macOS’s zsh, and bash on Linux — provided mysqldump is in your PATH.

• The use of hex-encoded chars means sidestepping the hassle of figurig out how to pass double-quotes and line-breaks as literals in your shell and terminal (0x22 is ", 0x2C is ,, and 0x0D0A is rn).

• Avoid using the --password=<value> (aka -p<value>) option on
  the mysqldump command-line, as it will mean your password will be saved in plaintext to your terminal or console history file, which is an obvious massive security risk.

  • So if you’re in an interactive command-line session need to specify a password then mysqldump will prompt you for the password immediately when the program runs so it won’t be saved to your history file.
  • If you want to run mysqldump in a non-interactive context (e.g. from within a web-application, daemon, or other process) then there’s (normally) no history file to worry about, but you should still consider alternative approaches before resorting to handling passwords in an insecure way.

• If you don’t specify an absolute path but use a short (unqualified) filename like INTO OUTFILE 'output.csv' or INTO OUTFILE './output.csv' theb it will store the output file to the directory specified by SHOW VARIABLES LIKE 'datadir';.

Option 3: Exporting an Excel-friendly CSV using MySQL Workbench:

Unfortunately, you can’t (unless you don’t have any double-quotes anywhere in your data): As of late 2022 MySQL Workbench has an open bug regarding its own CSV export feature: output files never escape double-quote characters in text, so pretty much all CSV-handling software out there will report a malformed CSV file or import data to the wrong columns — so this makes it completely unsuitable for use with Excel.

Option 4: Exporting an Excel-friendly CSV using MySQL Shell (aka mysqlsh):

• This is probably the simplest option, but you might need to install the MySQL Shell as it doesn’t come in-box in most MySQL installations.
• MySQL Shell supports connecting to MySQL Server 5.7 and later (but not older versions). If you’re still using MySQL Server 5.6 or earlier (then you really should update to 5.7 or later anyway) you’ll have to stick with mysqldump run locally on the MySQL Server itself (but you can use an ssh session, of course).
  • The new «MySQL X» protocol (mysqlx://user@host/schema) is not supported by MySQL 5.7, but mysqlsh supports non-X connections with old-style command-line parameters.

1. Install MySQL Shell if it isn’t already installed.
2. If you start MySQL Shell without any command-line arguments (e.g. because you use the Start Menu shortcut on Windows)) then use the connect command to connect.

   • For MySQL 5.7 use connect mysql://username@hostname

   • For MySQL 8.0+ there are a variety of ways to connect, including the «MySQL X» protocol as well as «Classic» connections. Consult the docs for more info.

   • If your username contains literal @ characters then you need to percent-encode them (e.g. if you’re using Azure MySQL then your full username will be like username%40servername@servername.mysql.database.azure.com).

   • Immediately after you submit the connect command you will be prompted for your password interactively.

3. If you can start mysqlsh with arguments, then you can run mysqlsh --user="userName" --host="hostName" --port=3306 --schema="dbName" directly without using the connect command.
4. Once connected, run the util.exportTable(tableName, outputUri, options) command with the following arguments:
   • tableName: your table name.
     • Unfortunately there doesn’t seem to be a way to apply a WHERE filter or export the results of a SELECT query, (though as with mysqldump you could always save your query results to a new TABLE, then export that table, then DROP TABLE when you’re done with it. Remember that TEMPORARY TABLE won’t work here as tables created in one session aren’t visible from any other session — and mysqlsh will have its own session.
   • outputUri: To save the file locally use a file:/// URI.
     • On Windows you can use a forward-slash as a directory-name separator instead of a backslash. e.g. file:///C:/Users/Me/Desktop/export.csv.
   • options: To ensure compatibility with Excel specify { dialect: "csv", fieldsEscapedBy: ""}.
     • The dialect: "csv" option sets Excel-compatible defaults for all-but-one of the OUTFILE parameters, so you must also specify fieldsEscapedBy: "", otherwise SQL NULL will be be rendered as N (literally) while double-quotes and line-breaks inside text values will be backslash-escaped, which Excel doesn’t support.

Теги:

Похожие темы (5)

For anyone coming here looking for how to do this in C#, I have tried the following method and had success in dotnet core 2.0.3 and entity framework core 2.0.3

First create your model class.

public class User
{  
    public string Name { get; set; }  
    public int Address { get; set; }  
    public int ZIP { get; set; }  
    public string Gender { get; set; }  
} 

Then install EPPlus Nuget package. (I used version 4.0.5, probably will work for other versions as well.)

Install-Package EPPlus -Version 4.0.5

The create ExcelExportHelper class, which will contain the logic to convert dataset to Excel rows. This class do not have dependencies with your model class or dataset.

public class ExcelExportHelper
    {
        public static string ExcelContentType
        {
            get
            { return "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"; }
        }

        public static DataTable ListToDataTable<T>(List<T> data)
        {
            PropertyDescriptorCollection properties = TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T));
            DataTable dataTable = new DataTable();

            for (int i = 0; i < properties.Count; i++)
            {
                PropertyDescriptor property = properties[i];
                dataTable.Columns.Add(property.Name, Nullable.GetUnderlyingType(property.PropertyType) ?? property.PropertyType);
            }

            object[] values = new object[properties.Count];
            foreach (T item in data)
            {
                for (int i = 0; i < values.Length; i++)
                {
                    values[i] = properties[i].GetValue(item);
                }

                dataTable.Rows.Add(values);
            }
            return dataTable;
        }

        public static byte[] ExportExcel(DataTable dataTable, string heading = "", bool showSrNo = false, params string[] columnsToTake)
        {

            byte[] result = null;
            using (ExcelPackage package = new ExcelPackage())
            {
                ExcelWorksheet workSheet = package.Workbook.Worksheets.Add(String.Format("{0} Data", heading));
                int startRowFrom = String.IsNullOrEmpty(heading) ? 1 : 3;

                if (showSrNo)
                {
                    DataColumn dataColumn = dataTable.Columns.Add("#", typeof(int));
                    dataColumn.SetOrdinal(0);
                    int index = 1;
                    foreach (DataRow item in dataTable.Rows)
                    {
                        item[0] = index;
                        index++;
                    }
                }


                // add the content into the Excel file  
                workSheet.Cells["A" + startRowFrom].LoadFromDataTable(dataTable, true);

                // autofit width of cells with small content  
                int columnIndex = 1;
                foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
                {
                    int maxLength;
                    ExcelRange columnCells = workSheet.Cells[workSheet.Dimension.Start.Row, columnIndex, workSheet.Dimension.End.Row, columnIndex];
                    try
                    {
                        maxLength = columnCells.Max(cell => cell.Value.ToString().Count());
                    }
                    catch (Exception) //nishanc
                    {
                        maxLength = columnCells.Max(cell => (cell.Value +"").ToString().Length);
                    }

                    //workSheet.Column(columnIndex).AutoFit();
                    if (maxLength < 150)
                    {
                        //workSheet.Column(columnIndex).AutoFit();
                    }


                    columnIndex++;
                }

                // format header - bold, yellow on black  
                using (ExcelRange r = workSheet.Cells[startRowFrom, 1, startRowFrom, dataTable.Columns.Count])
                {
                    r.Style.Font.Color.SetColor(System.Drawing.Color.White);
                    r.Style.Font.Bold = true;
                    r.Style.Fill.PatternType = OfficeOpenXml.Style.ExcelFillStyle.Solid;
                    r.Style.Fill.BackgroundColor.SetColor(Color.Brown);
                }

                // format cells - add borders  
                using (ExcelRange r = workSheet.Cells[startRowFrom + 1, 1, startRowFrom + dataTable.Rows.Count, dataTable.Columns.Count])
                {
                    r.Style.Border.Top.Style = ExcelBorderStyle.Thin;
                    r.Style.Border.Bottom.Style = ExcelBorderStyle.Thin;
                    r.Style.Border.Left.Style = ExcelBorderStyle.Thin;
                    r.Style.Border.Right.Style = ExcelBorderStyle.Thin;

                    r.Style.Border.Top.Color.SetColor(System.Drawing.Color.Black);
                    r.Style.Border.Bottom.Color.SetColor(System.Drawing.Color.Black);
                    r.Style.Border.Left.Color.SetColor(System.Drawing.Color.Black);
                    r.Style.Border.Right.Color.SetColor(System.Drawing.Color.Black);
                }

                // removed ignored columns  
                for (int i = dataTable.Columns.Count - 1; i >= 0; i--)
                {
                    if (i == 0 && showSrNo)
                    {
                        continue;
                    }
                    if (!columnsToTake.Contains(dataTable.Columns[i].ColumnName))
                    {
                        workSheet.DeleteColumn(i + 1);
                    }
                }

                if (!String.IsNullOrEmpty(heading))
                {
                    workSheet.Cells["A1"].Value = heading;
                   // workSheet.Cells["A1"].Style.Font.Size = 20;

                    workSheet.InsertColumn(1, 1);
                    workSheet.InsertRow(1, 1);
                    workSheet.Column(1).Width = 10;
                }

                result = package.GetAsByteArray();
            }

            return result;
        }

        public static byte[] ExportExcel<T>(List<T> data, string Heading = "", bool showSlno = false, params string[] ColumnsToTake)
        {
            return ExportExcel(ListToDataTable<T>(data), Heading, showSlno, ColumnsToTake);
        }
    }

Now add this method where you want to generate the excel file, probably for a method in the controller. You can pass parameters for your stored procedure as well. Note that the return type of the method is FileContentResult. Whatever query you execute, important thing is you must have the results in a List.

[HttpPost]
public async Task<FileContentResult> Create([Bind("Id,StartDate,EndDate")] GetReport getReport)
{
    DateTime startDate = getReport.StartDate;
    DateTime endDate = getReport.EndDate;

    // call the stored procedure and store dataset in a List.
    List<User> users = _context.Reports.FromSql("exec dbo.SP_GetEmpReport @start={0}, @end={1}", startDate, endDate).ToList();
    //set custome column names
    string[] columns = { "Name", "Address", "ZIP", "Gender"};
    byte[] filecontent = ExcelExportHelper.ExportExcel(users, "Users", true, columns);
    // set file name.
    return File(filecontent, ExcelExportHelper.ExcelContentType, "Report.xlsx"); 
}

More details can be found here