Bulk insert如何导入部分字段的数据

2023-05-16

IF OBJECT_ID('Employee') IS NOT NULL
DROP TABLE Employee
GO
CREATE TABLE Employee(
Id int,

Name VARCHAR(100),

Designation VARCHAR(100)

)



BULK

INSERT Employee

FROM 'D:\\Test.txt' --location with filename

WITH

(

FIELDTERMINATOR = '|',

ROWTERMINATOR = '\n'

)



SELECT * FROM Employee

TRUNCATE TABLE Employee



--先建立一个视图,选择你需要的字段
Create View v_test
AS
Select id,Name From dbo.Employee
--然后就是BCP操作
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;
RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 1;
EXEC sp_configure 'show advanced options', 0;
RECONFIGURE;
GO
EXEC master..xp_cmdshell 'BCP tempdb.dbo.v_test format nul -f D:/v_test_fmt.xml -x -c -T '
GO
EXEC master..xp_cmdshell 'BCP "select id,Name from tempdb.dbo.Employee" queryout D:/t_test.txt -f D:/v_test_fmt.xml -T '
GO


--SELECT * FROM dbo.v_test


--格式化文件和数据文件都有了,就成了.
BULK INSERT dbo.Employee
FROM N'D:/t_test.txt'
WITH
(
FORMATFILE = N'D:/v_test_fmt.xml'
)
GO
EXEC sp_configure 'show advanced options', 1;
RECONFIGURE;
EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 0;
EXEC sp_configure 'show advanced options', 0;
RECONFIGURE;
GO

SELECT * FROM dbo.Employee





BULK INSERT

[ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ]

FROM 'data_file'

[ WITH

(
[ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] --BATCHSIZE指令来设置在单个事务中可以插入到表中的记录的数量

[ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] --指定在大容量导入操作期间,必须检查所有对目标表或视图的约束。若没有 CHECK_CONSTRAINTS 选项,则所有 CHECK 和 FOREIGN KEY 约束都将被忽略,并且在此操作之后表的约束将标记为不可信。

[ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ] --指定该数据文件中数据的代码页

[ [ , ] DATAFILETYPE =
{ 'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' } ] --指定 BULK INSERT 使用指定的数据文件类型值执行导入操作。

[ [ , ] FIELDTERMINATOR = 'field_terminator' ] --标识分隔内容的符号

[ [ , ] FIRSTROW = first_row ] --指定要加载的第一行的行号。默认值是指定数据文件中的第一行

[ [ , ] FIRE_TRIGGERS ] --是否启动触发器

[ [ , ] FORMATFILE = 'format_file_path' ]

[ [ , ] KEEPIDENTITY ] --指定导入数据文件中的标识值用于标识列

[ [ , ] KEEPNULLS ] --指定在大容量导入操作期间空列应保留一个空值,而不插入用于列的任何默认值

[ [ , ] KILOBYTES_PER_BATCH = kilobytes_per_batch ]

[ [ , ] LASTROW = last_row ] --指定要加载的最后一行的行号

[ [ , ] MAXERRORS = max_errors ] --指定允许在数据中出现的最多语法错误数,超过该数量后将取消大容量导入操作。

[ [ , ] ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) ] --指定数据文件中的数据如何排序

[ [ , ] ROWS_PER_BATCH = rows_per_batch ]

[ [ , ] ROWTERMINATOR = 'row_terminator' ] --标识分隔行的符号

[ [ , ] TABLOCK ] --指定为大容量导入操作持续时间获取一个表级锁

[ [ , ] ERRORFILE = 'file_name' ] --指定用于收集格式有误且不能转换为 OLE DB 行集的行的文件。
)]

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Bulk insert如何导入部分字段的数据 的相关文章

  • 外设驱动库开发笔记21:BME680环境传感器驱动

    环境传感器是一类我们很常用的传感器 它可以方便我们获取压力 温度 湿度以及空气质量等数据 在这一篇中 xff0c 我们将分析 BME680 环境传感器的功能 xff0c 并设计和实现 BME680 环境传感器的驱动 1 功能概述 BME68
  • 外设驱动库开发笔记45:MS4515DO压力传感器驱动

    很多时候我们需要检测流量和压力这些参数 xff0c 比如我们要检测大气压 xff0c 或者通过测量差压来获得输送流体的流量等 xff0c 都需要用到压力传感器 这一篇我们就来讨论MS4515DO压力传感器的数据获取 1 功能概述 MS451
  • 一个好看的CSS样式表格

    一个好看的CSS样式表格 自动换整行颜色的CSS样式表格 xff08 需要用到JS xff09 自动换整行颜色的CSS样式表格源代码 自动换整行颜色的CSS样式表格 xff08 需要用到JS xff09 这个CSS表格会自动切换每一行的颜色
  • docker删除镜像

    docker要删除镜像 xff0c 先要删除依赖它的容器 1 删除容器 docker ps 查看正在运行的容器 docker ps a 查看所有容器 docker rm container id 删除容器 2 删除镜像 docker ima
  • FreeRTOS如何结束和重新启动调度程序

    大多数主机或桌面系统 xff08 比如Linux xff0c Mac或Windows xff09 都有一个正常的用例 xff0c 你可以在早上启动操作系统 xff0c 然后在晚上关闭它 xff0c 然后你就离开机器 嵌入式系统是不同的 xf
  • [显存被占满,程序无法运行问题]ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor

    最近在实验室的服务器上跑tensorflow程序 xff0c 一直都没有报错 xff0c 但是今天却突然报错 xff0c 而且出错提示显示的内容从未见到过 xff0c 错误提示如下 xff1a 错误提示资源耗尽 xff0c 无法分配tens
  • 解读神经网络十大误解,再也不会弄错它的工作原理(转载自机器之心)

    神经网络是机器学习算法中最流行和最强大的一类 在计量金融中 xff0c 神经网络常被用于时间序列预测 构建专用指标 算法交易 证券分类和信用风险建模 它们也被用于构建随机过程模型和价格衍生品 尽管神经网络有这些用处 xff0c 但它们却往往
  • 树莓派 Raspberry Pi VNC屏幕无法显示、软键盘、摄像头实时图传、固定IP等环境配置

    目录 1 VNC屏幕无法显示 2 树莓派软键盘安装 3 摄像头实时图传配置 xff0c 可用于图像监控系统 4 安装VIM与固定IP 1 VNC屏幕无法显示 在树莓派终端 xff0c 输入 sudo raspi config 选择接口配置
  • 在Jetson上配置RealSense相机驱动

    1 下载源码 https github com IntelRealSense librealsense span class token builtin class name cd span librealsense scripts set
  • aruco marker使用笔记

    在英伟达Jetson Xaiver开发板上配置 SDK环境 opencv 4 1 1 CUDA 10 2 1 git clone https github com pal robotics aruco ros 2 复制到catkin ws
  • catkin_make命令

    catkin make是在catkin工作区中构建代码的便捷工具 catkin make遵循catkin工作区的标准布局 xff0c 如REP 128中所述 用法 假设您的catkin工作区位于 catkin ws中 xff0c 则应始终在
  • docker容器中运行界面程序

    Docker比较常用的场景是 运行无界面的后台服务 或者 运行Web服务 不过有时出于个人的喜好或特定的需求 xff0c 我们会希望在Docker中运行带图形界面的应用程序 将容器中的图形界面展示到外部的一般性思路 xff1a 目前Unix
  • linux录屏

    Linux下好用的录屏软件是kazam录屏后视频处理软件kdenlive根据剪辑好的视频撰写解说词 xff0c 使用讯飞配音app将解说词文字转换为语音mp3将语音与视频通过kdenlive软件合成在一起 xff0c 完美的演示视频诞生了
  • 【python】conda和pip安装库之间的区别

    conda 首先 xff0c conda是一个通用的包管理器 xff0c 意思是什么语言的包都可以用其进行管理 xff0c 自然也就包括Python了 在安装Anaconda或者Miniconda时 xff0c 会对conda进行一同安装
  • OpenHarmony-Overview_zh

    OpenHarmony开源项目 项目介绍 OpenHarmony是开放原子开源基金会 xff08 OpenAtom Foundation xff09 旗下开源项目 xff0c 定位是一款面向全场景的开源分布式操作系统 OpenHarmony
  • 【python量化】用时间卷积神经网络(TCN)进行股价预测

    写在前面 下面这篇文章首先主要简单介绍了目前较为先进的时间序列预测方法 时间卷积神经网络 xff08 TCN xff09 的基本原理 xff0c 然后基于TCN的开源代码 xff0c 手把手教你如何通过时间卷积神经网络来进行股价预测 xff
  • 【python量化】将Transformer模型用于股票价格预测

    写在前面 下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型 xff0c 并将其用于股票价格预测当中 原代码在文末进行获取 1 Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 201
  • 解读:基于GCN的股票预测模型

    前言 xff1a 自ICLR2017首次提出图卷积神经网络 xff08 GCN xff09 的概念 xff0c 该模型在节点分类 边预测等任务上表现出了出色的性能 在传统因子选股模型中 xff0c 常常将股票视为独立的个体 xff0c 但事
  • 【python量化】基于backtrader的深度学习模型量化回测框架

    写在前面 在本文中 xff0c 我们将介绍使用PyTorch构建一个深度学习模型 xff0c 并将其集成到backtrader回测框架中 具体地 xff0c 我们将使用PyTorch来实现一个长短期记忆神经网络 xff08 LSTM xff
  • 【量化交易】股票价格前复权与后复权的区别以及注意事项

    时不时就会看到到底是用股票前复权还是后复权价格的讨论 xff0c 比如下面就是一个很经典的问法 xff1a 我用前复权价格计算指标的时候 xff0c 发现会出现负价格 xff0c 就没法取log了 xff0c 应该是分红太多导致的 xff0

随机推荐