kettle之excel上传数据库

2022-03-19 01:26:10

一、为什么选择kettle

在将excel中的数据上传到SQL数据库，现在常用的自动化是写python代码，可以查看：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/12567284.html

或者手动插入到数据库中。

使用python代码，缺点有：

需要掌握pyhton,对于大量不同表格表格上传数据库，维护起来则显得极其繁琐；
同时、对字段的连接，拼接等操作需要写代码。

而使用kettle则可以解决python的两个缺点；即使没有编程基础的人，也可以通过图标、拖拽等操作完成这些操作；并可以定时、发送邮件等操作。

如果固有的功能无法满足，也可以书写java脚本，自定义操作。总之、在将Excel上传到数据库，或将Excel的字段简单处理之后上传到数据库；kettle的友善度远高于python。

二、常用操作

会对一些操作谈一些自己的看法与重要性（满分5星）和其他操作的对比，主要这里的评分只代表自己在工作中的看法，换一个工作场景的评分重要性可能会有颠倒性改变，

其他操作的对比主要有SQL语句，Excel、Power Query等。

2.1 常规操作

就以下表中的一些操作简单的说明下。

2.2 步骤说明

2.2.1 Excel底层数据

2.2.2 字段选择

选择或者移除字段里的字；可以设置字段的元数据：类型、长度、精度

重要性：2星。

可代替性较高，如果只是改名与移除字段；这一步操作可以在最后一步上传数据库时被代替。长度与精度基本上使用不到。

对应SQL语句

select name,xing,ming,sex as ‘gender‘,[date],string,splite_text,splite_row 
into #字段选择
from  test.kettle.转换

2.2.3 Concat fields

将字段进行拼接并且生成一个新字段

重要性：3星

对应SQL语句

select 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,
concat(xing,‘-‘,ming) as ‘xing-ming‘
into #concat_fields
from #字段选择

2.2.4 值映射

将字段的值映射为为另外的值

重要性：3星

对应SQL语句

select 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],
CASE WHEN gender=‘1‘ THEN ‘male‘ 
     WHEN gender=‘2‘ THEN ‘female‘
         WHEN gender is null then ‘male‘
         else ‘eunch‘ end as ‘sex_2‘
into #值映射
from #concat_fields

2.2.5 增加常量

给记录增加一个或多个常量

重要性：2星

对应SQL语句

select *,‘春秋‘ AS ‘dynasty‘
into #增加常量
from #值映射

2.2.6 将字段设置为常量

重要性：1 星

对应SQL 语句

select name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],
‘战国‘ AS ‘dynasty‘
into #将字段值设置为常量
from #增加常量

2.2.7 增加序列

重要性：3 星

对应SQL 语句

Alter Table #增加常量 Add id Int Identity(1, 10)
;
select *  into #增加序列  from #增加常量

2.2.8 计算器

通过执行简单的计算创建一个新字段

重要性：3 星

对应SQL 语句

select *,year([date]) as ‘year‘,concat(xing,‘_‘,ming) as ‘xing_ming‘ 
into #计算器
from #增加序列

注意度字段处理了，可部分替代Concat fields。

2.2.9 剪切字符串

通过执行简单的计算创建一个新字段

重要性：3星

对应SQL 语句

select *,left([string],1) as [first]
into #剪切字符串 
from  #计算器

2.2.10 字符串替换

将某个字符串替换为其他的字符串

重要性：4星

这个步骤的重要性高的原因是人为原因，总有一些人在填写数据时喜欢用空格代替空值，需要将空格剔除掉。

对应SQL 语句

select *,REPLACE(string, ‘ ‘, ‘‘) as no_blank 
into #字符串替换
from #剪切字符串

2.2.11 字符串操作

重要性：3星

对应SQL 语句

select * into #字符串操作
from #字符串替换 
;
update  #字符串操作 set [first] = LOWER([first]);

可以进行多种操作，我这只演示转化为小写。

2.2.12 唯一行 (哈希值)

删除数据流重复的行

相当于排序记录+去除重复记录，但是实现原理不同。

唯一行（哈希值）执行效率更高

重要性：4星

对应SQL 语句，使用开窗函数相对简单一点。

SELECT 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],sex_2,dynasty,id,[year],xing_ming,[first],no_blank
into #唯一行_哈希值
from 
(
select 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],sex_2,dynasty,id,[year],xing_ming,[first],no_blank,
row_number() OVER (PARTITION BY name,xing,ming,gender,[date],string,[xing-ming],sex_2,dynasty,[year],xing_ming,[first],no_blank ORDER BY [id])
as ‘id排序‘
from  #字符串操作 
) as a where id排序 = 1

2.2.13 排序记录

基于字段值，对值进行排序

一般和其他操作的预处理步骤

重要性：2星

对应SQL 语句

SELECT * from  #唯一行_哈希值 order by id

2.2.14 去除重复记录

删除数据流重复的行，前提是排好序，否则只删除连续的重复行。

重要性：4星

对应SQL 语句，使用开窗函数相对简单一点。

SELECT 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],sex_2,dynasty,id,[year],xing_ming,[first],no_blank
into #去除重复行
from 
(
select 
name,xing,ming,gender,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],sex_2,dynasty,id,[year],xing_ming,[first],no_blank,
row_number() OVER (PARTITION BY name ORDER BY [id])
as ‘id排序‘
from  #唯一行_哈希值 
) as a where id排序 = 1

2.2.15 拆分字段

按照分隔符将字段进行拆分

重要性：5星

打5星全靠同行衬托，SQL语句中没有根据某个字符串进行划分，如果想实现这个目的，需要自定义函数。非常的不友好。

自定义可以参考：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/14232972.html

对应SQL 语句：

select *,
qiansl.splitl(splite_text,‘_‘,1) as ‘test_1‘,
qiansl.splitl(splite_text,‘_‘,2) as ‘test_2‘,
qiansl.splitl(splite_text,‘_‘,3) as ‘test_3‘  from #去除重复行

对应的Excel操作：

2.2.16 数值范围

重要性：3星

对应SQL 语句，使用开窗函数相对简单一点。

select *,
case when [year] <2000 then ‘2000年以前‘ 
          when [year]>= 2000 and [year]< 2020 THEN ‘2000-2020‘
            WHEN [year] >= 2020 THEN ‘2020年以后‘ 
            else ‘unkonwn‘ end as ‘时间段‘
INTO #数值范围            
from #拆分字段

2.2.17 数值范围

重要性：5星

对应SQL 语句；从这一步一样可以起别名，剔除不要的字段。可部分替代“字段选择”

SELECT 
name,xing,ming,gender as ‘sex‘,[date],string,splite_text,splite_row,[xing-ming],sex_2,dynasty,id,[year],xing_ming,[first],no_blank,text_1,text_2,text_3,[时间段]
into result
from #数值范围

三、行列转化

行专列、列转行这个操作最好能够知道，kettle里面可以操作，感觉用到的场景不多，所以就不多做介绍。

涉及到的步骤有：行转列、列转行、行扁平化、列拆分为多行

其他可以实现行列转化的有SQL Server:https://www.cnblogs.com/qianslup/p/11001064.html 拉到最后可以看到。

Powert Query: https://www.cnblogs.com/qianslup/p/12397365.html

Hive好像也有类似功能，没有研究过；MY SQL 没有专门的语句，强行写也可以写出来。

四、常用流控制

从多个数据源读取数据，筛选之后上传到数据库，并留下Excel底本。

4.1 追加流

将有且仅有两个数据源合并为一个数据源；如果有3个数据源需要合并2次，有n（n>=2）个数据源，需要合并n-1次。

4.2 过滤记录

流进行筛选过滤操作，语句接近SQL语句

4.3 输出

表输出之后又连了Microsoft Excel 输出；两个输出的内容相同。

4.4 结果展示

kettle之excel上传数据库

码农公寓

一、为什么选择kettle

二、常用操作

2.1 常规操作

2.2 步骤说明

2.2.1 Excel底层数据

2.2.2 字段选择

2.2.3 Concat fields

2.2.4 值映射

2.2.5 增加常量

2.2.6 将字段设置为常量

2.2.7 增加序列

2.2.8 计算器

2.2.9 剪切字符串

2.2.10 字符串替换

2.2.11 字符串操作

2.2.12 唯一行 (哈希值)

2.2.13 排序记录

2.2.14 去除重复记录

2.2.15 拆分字段

2.2.16 数值范围

2.2.17 数值范围

三、行列转化

四、常用流控制

4.1 追加流

4.2 过滤记录

4.3 输出

4.4 结果展示

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