Navicat | SQLyog 导入excel2007文件,text类型的字段超出255个字符的内容被截取

一、问题

Navicat | SQLyog,导入excel2007文件时,text类型的字段超出255个字符的内容被截取了;

二、问题原因

1、初步认为是mysql 超出了text类型的最大长度,显然不是;

2、导入时,读取excel数据被限制为255;

导入时读取excel各行的各字段时,电脑系统默认利用前8行(表头的首行除外)的数据类型判断导入字段的数据格式或者数据长度;

如前8行出现整数型,整列的后续字段默认就会用整数型的数据读取方式导入数据;

如前8行的最长长度是小于255的字符串类型,整列的后续字段默认都是小于255的字符串长度读取并导入数据;

如前8行的最长长度是大于255的字符串类型,整列的后续字段默认都是大于255[<=最长长度]的字符串长度读取并导入数据;

查看导入的excel文件,被截取列的前8行的最长长度确实小于255个字符,被截取的原因get了;

三、解决问题

1)方法一

暂时修改前8行中某一行[表后的首行除外]的数据,使其数据长度大于excel文件中导入列的最大长度,这样整列的后续字段便会按照最大长度为限制长度,可确保该列所有数据都可导入成功。

注意:

1、导入成功后,将如上修改的某行的数据更新为正确的数据即可;

2、此方法只适合截取列较少的excel导入;

2)方法二(百度的方法,自己尝试未成功)

*修改注册表:以64位系统为例
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\Jet\4.0\Engines\Excel\TypeGuessRows

默认值为8[即如上提到的前8行],将值修改为0[0代表排查所有行的数据],重启电脑

*将值修改为0,自己电脑并未成功,转念一想由8行修改为50行,是不是会排查前5行的数据,然而并未成功,此方法放弃使用

3)方法三(最后使用的方法)

导入excel数据有限制,将excel转换为csv格式,导入csv文件;

excel转换为csv格式具体步骤见 excel文件转换为csv格式文件及乱码的处理

 

### Navicat 导入 Excel 文件常见问题及解决方案 #### 错误码 1062 - Duplicate Entry 当尝试通过Navicat导入Excel文件时,如果遇到错误提示`1062 - Duplicate entry '配置' for key 'cn'`,这表明存在重复键值违反了唯一约束条件。此情况通常发生在目标数据库表中的某个字段设置了唯一索引,而待插入的数据中有重复项[^1]。 对于这类问题的处理方式如下: - **检查源数据**:确认Excel文档内是否有相同的关键字(如本例中的‘配置’),并修正这些冲突。 - **调整SQL模式**:有时可以通过更改MySQL服务器的SQL_MODE来允许某些类型的重复记录被忽略或更新而不是抛出错误。但这需要谨慎评估其影响范围后再做决定。 ```sql SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'STRICT_ALL_TABLES','')); ``` #### 处理无法打开文件的情况 针对Navicat报告说它不能读取.xlsx格式文件的情形,可以考虑以下几个方面来进行排查和修复[^2]: - **软件版本兼容性**:确保使用的Navicat版本支持最新的Office Open XML标准(.xlsx),较旧版可能仅限于.xls格式的支持。 - **安装必要的组件**:部分情况下,缺少Microsoft Access Database Engine或其他相关驱动程序可能会阻碍正常解析Excel文件的能力;因此建议下载并安装最新版本的相关库文件。 - **转换文件格式**:作为临时措施之一,可先利用其他工具将.xlxs转存为更早版本的xls格式再试一次导入流程看能否绕过该障碍。 #### 数据截断现象及其对策 在实际应用中还经常碰到这样的困扰——即从Excel迁移到关系型数据库的过程中发现字符长度超出预期从而造成信息丢失的现象。为了避免这种情况的发生,在执行迁移之前应该仔细核对两者的定义是否匹配,并采取适当手段加以预防[^3]: - **预览映射设置**:大多数ETL(Extract, Transform, Load)工具都提供了可视化的界面让用户能够提前查看即将发生的变换动作以及最终结果的样子,借此机会及时发现问题所在之处以便作出相应调整。 - **自定义脚本编写**:必要时候也可以借助编程语言比如Python配合pandas库实现更加灵活精准的数据清洗工作,确保每一条记录都能按照期望的方式进入目的地存储系统之中。 #### 应对闪退状况的方法论 最后关于提到的应用崩溃退出这一棘手难题,则往往是因为内存溢出或者是由于特殊字符编码等原因引起的逻辑判断失误所造成的后果。具体到这个问题上,有用户反馈指出这是因为原始表格里边含有非ASCII字符集的内容所致,经过统一改为纯文本形式之后便顺利解决了上述提及的技术瓶颈[^4]。 ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype=str) for col in df.columns: df[col] = df[col].astype(str).str.encode('utf-8').str.decode('ascii', errors='ignore') with pd.ExcelWriter('cleaned_data.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, index=False) ```
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