mysql 無法直接讀取 CSV 文件。可以通過以下方法間接實現：使用 LOAD DATA INFILE 語句：速度快，效率高，但對 CSV 格式要求嚴格。使用編程語言（如 python）：靈活性高，可處理復雜格式，但速度較慢。
MySQL 能讀取 CSV 文件嗎？答案是：不能直接讀取，但可以通過一些方法間接實現。 這可不是一句簡單的“能”或“不能”就能概括的，里面門道可多了。直接用 MySQL 的內置函數是無法搞定的，這就像想用螺絲刀擰釘子一樣，工具不對，再怎么使勁也白搭。
咱們先說說為什么 MySQL 不能直接讀取 CSV。MySQL 本質上是一個關系型數據庫管理系統，它擅長處理結構化數據，而 CSV 文件是文本文件，結構相對松散。 MySQL 的設計初衷就是圍繞著表、行、列這種結構化的概念展開的，它沒預料到有一天要直接啃這種“非標準化”的文本。
那怎么才能把 CSV 數據導入 MySQL 呢？ 方法有很多，各有優劣，我這就給你細細道來。
最常用的方法，也是最推薦的方法，就是用 LOAD DATA INFILE 語句。 這可是 MySQL 的殺手锏，專門用來從文本文件導入數據的。 它速度快，效率高，而且相對簡單易用。
來看個例子，假設你的 CSV 文件名為 data.csv，位于 /tmp 目錄下，包含三列數據：id, name, age，并且文件第一行是表頭。
LOAD DATA INFILE '/tmp/data.csv' INTO TABLE my_table FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY 'n' IGNORE 1 LINES;
這段代碼的核心就是 LOAD DATA INFILE，后面跟著文件路徑。FIELDS TERMINATED BY ‘,’ 指定字段分隔符為逗號，ENCLOSED BY ‘”‘ 指定字段值用雙引號包圍（這取決于你的 CSV 文件格式），LINES TERMINATED BY ‘n’ 指定行分隔符為換行符，IGNORE 1 LINES 忽略第一行表頭。 注意，文件路徑、字段分隔符、引號等等，都要根據你的實際 CSV 文件來調整，這可是個容易出錯的地方，稍有不慎就會導致導入失敗。 如果你的 CSV 文件編碼不是 UTF-8，還需要額外指定 CHARACTER SET 參數。
這個方法的優點是效率高，直接操作底層，速度飛快。 但缺點也很明顯，它對 CSV 文件的格式要求比較嚴格，稍微有點偏差就可能導致導入失敗。 而且，你得確保 MySQL 服務器有讀取 /tmp/data.csv 文件的權限，否則會報錯。 權限問題，很多新手都會栽跟頭，一定要事先檢查好。
另一種方法是使用一些編程語言，比如 Python。 Python 的 csv 模塊可以輕松讀取 CSV 文件，然后用 Python 的數據庫連接庫，比如 mysql.connector，將數據插入到 MySQL 表中。 這種方法的優點是靈活性高，可以處理各種復雜的 CSV 文件格式，甚至可以進行數據清洗和轉換。 但缺點是速度相對較慢，因為需要經過編程語言的中間處理。
舉個簡單的 Python 例子：
import csv import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) mycursor = mydb.cursor() with open('/tmp/data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) next(reader) # skip header row for row in reader: sql = "INSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)" val = (row[0], row[1], row[2]) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() print(mycursor.rowcount, "record inserted.")
記住替換掉 yourusername, yourpassword, mydatabase 和 my_table 為你的實際值。 這個方法需要安裝 mysql.connector 庫: pip install mysql-connector-python
兩種方法各有千秋，選擇哪種方法取決于你的具體需求和環境。 如果你的 CSV 文件比較小，格式比較規范，那么 LOAD DATA INFILE 是最好的選擇。 如果你的 CSV 文件比較大，格式比較復雜，或者需要進行數據清洗和轉換，那么使用 Python 或者其他編程語言會更靈活。 記住，無論選擇哪種方法，都要仔細檢查你的 CSV 文件格式，確保數據類型匹配，避免不必要的錯誤。 提前做好測試，少走彎路。
