Excel의 데이터를 pgAdmin 4에 붙여넣는 방법

Excel의 데이터를 pgAdmin 4에 붙여넣는 방법
Excel의 데이터를 pgAdmin 4에 붙여넣는 방법

pgAdmin 4에서 Excel 데이터 사용

Excel에서 데이터를 복사하여 pgAdmin 4에 직접 붙여넣어 새 행을 추가하는 것은 어려울 수 있습니다. 많은 사용자가 pgAdmin 클립보드 내에서만 작동하는 것으로 보이는 붙여넣기 기능과 관련된 문제를 경험합니다.

이 문서에서는 pgAdmin 4의 붙여넣기 기능 제한 사항을 살펴보고 pgAdmin 4를 사용하여 Excel 데이터를 PostgreSQL 데이터베이스로 성공적으로 전송하는 대체 방법을 제공합니다.

명령 설명
pd.read_excel() Excel 파일을 Pandas DataFrame으로 읽습니다.
psycopg2.connect() PostgreSQL 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다.
sql.SQL() psycopg2의 SQL 모듈을 사용하여 안전한 방식으로 SQL 명령을 구성합니다.
df.iterrows() DataFrame 행을 (인덱스, 시리즈) 쌍으로 반복합니다.
cur.execute() 데이터베이스 작업이나 쿼리를 실행합니다.
COPY command CSV 파일의 데이터를 PostgreSQL 테이블에 복사합니다.
CSV HEADER CSV 파일에 열 이름이 있는 헤더 행이 포함되도록 지정합니다.

Excel 데이터를 PostgreSQL로 전송

제공된 스크립트는 다음을 사용하여 Excel 데이터를 PostgreSQL 데이터베이스로 전송하는 두 가지 방법을 보여줍니다. pgAdmin 4. 첫 번째 스크립트는 Python 와 더불어 pandas 그리고 도서관. 이 스크립트에서는 pd.read_excel() 명령은 Excel 파일을 pandas DataFrame으로 읽어 데이터 조작을 더 쉽게 만듭니다. PostgreSQL 데이터베이스에 대한 연결은 다음을 사용하여 설정됩니다. psycopg2.connect(), SQL 명령 실행을 위한 커서 개체가 생성됩니다. 스크립트는 insert_query 사용하여 sql.SQL(), 쿼리가 안전하게 빌드되었는지 확인합니다. 다음을 사용하여 DataFrame 행을 반복하므로 df.iterrows(), 준비된 SQL 명령을 실행하여 데이터베이스에 각 행을 삽입합니다. cur.execute(). 마지막으로 변경 사항이 커밋되고 연결이 닫힙니다.

두 번째 방법은 Excel 데이터를 CSV 파일로 저장한 다음 SQL 명령을 사용하여 이 CSV 데이터를 PostgreSQL 테이블로 가져오는 것입니다. 먼저, 스크립트는 다음을 사용하여 PostgreSQL에서 테이블을 생성하는 방법을 보여줍니다. CREATE TABLE 명령. 다음으로, COPY CSV 파일의 데이터를 PostgreSQL 테이블로 복사하는 명령입니다. 이 방법은 다음의 사용을 지정합니다. DELIMITER 그리고 CSV HEADER CSV 형식이 올바르게 해석되고 헤더 행이 열 이름에 사용되는지 확인합니다. 두 방법 모두 Excel 데이터를 PostgreSQL 데이터베이스로 전송하는 효율적인 방법을 제공하여 사용자에게 워크플로 및 도구 기본 설정에 따라 유연성을 제공합니다.

pgAdmin 4로 Excel 데이터 가져오기

pandas 및 psycopg2와 함께 Python 사용

import pandas as pd
import psycopg2
from psycopg2 import sql

# Read the Excel file
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# Connect to PostgreSQL database
conn = psycopg2.connect(host="localhost", database="yourdb", user="youruser", password="yourpassword")
cur = conn.cursor()

# Create insert query
insert_query = sql.SQL("INSERT INTO your_table (col1, col2, col3) VALUES (%s, %s, %s)")

# Iterate over DataFrame and insert data
for i, row in df.iterrows():
    cur.execute(insert_query, (row['col1'], row['col2'], row['col3']))

# Commit changes and close connection
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

SQL 명령을 사용하여 Excel 데이터를 PostgreSQL에 로드

CSV 중급과 함께 SQL COPY 명령 사용

-- Step 1: Save Excel as CSV
-- Step 2: Use the following SQL commands

-- Create a table in PostgreSQL
CREATE TABLE your_table (
    col1 VARCHAR(255),
    col2 INTEGER,
    col3 DATE
);

-- Copy data from CSV into the table
COPY your_table (col1, col2, col3)
FROM '/path/to/your/data.csv'
DELIMITER ','
CSV HEADER;

PostgreSQL을 위한 효과적인 데이터 가져오기 기술

다음을 사용하여 Excel에서 PostgreSQL로 데이터를 가져올 때 고려해야 할 또 다른 측면 pgAdmin 4 의 사용이다 pgAdmin Import/Export tool. 이 도구는 CSV를 포함한 다양한 형식의 데이터를 PostgreSQL 테이블로 직접 가져올 수 있는 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 이 기능을 사용하려면 먼저 Excel 데이터를 CSV 파일로 내보내야 합니다. CSV 파일이 있으면 다음으로 이동할 수 있습니다. Import/Export pgAdmin 내의 옵션. 이 도구를 사용하면 소스 파일과 대상 테이블을 지정할 수 있을 뿐만 아니라 구분 기호, 인용 문자, 인코딩과 같은 다양한 옵션을 구성할 수 있습니다.

또한 CSV 파일의 데이터 유형이 PostgreSQL 테이블의 데이터 유형과 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 데이터 유형이 일치하지 않으면 가져오기 오류나 데이터 손상이 발생할 수 있습니다. 또한 SQL 스크립트를 사용하여 데이터를 데이터베이스로 가져오기 전에 데이터의 유효성을 검사하고 정리할 수도 있습니다. 이 전처리 단계는 다음과 같은 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. pandas Python에서 누락된 값을 처리하고, 날짜 형식을 올바르게 지정하고, 숫자 필드의 형식이 올바른지 확인합니다. 이러한 예방 조치를 취하면 데이터 무결성을 유지하고 원활한 가져오기 프로세스를 보장할 수 있습니다.

Excel에서 PostgreSQL로 데이터 가져오기에 대한 일반적인 질문

  1. Excel 데이터를 PostgreSQL로 직접 가져올 수 있나요?
  2. 아니요. Excel 데이터를 PostgreSQL로 가져오기 전에 먼저 Excel 데이터를 CSV와 같은 호환 가능한 형식으로 변환해야 합니다.
  3. PostgreSQL로 데이터를 가져오는 데 어떤 도구를 사용할 수 있나요?
  4. 다음과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. pgAdmin Import/Export, pandas ~와 함께 , 그리고 COPY 데이터를 가져오는 명령입니다.
  5. 대용량 Excel 파일을 어떻게 처리합니까?
  6. 대용량 Excel 파일을 작은 CSV 파일로 분할하거나 스크립트를 사용하여 데이터를 청크로 읽고 삽입하여 메모리 문제를 방지하세요.
  7. 내 데이터 유형이 CSV와 PostgreSQL 테이블 간에 일치하지 않으면 어떻게 되나요?
  8. CSV 데이터 유형이 대상 테이블 스키마와 일치하는지 확인하거나, 가져오기 전에 데이터 변환 도구를 사용하여 유형을 조정하세요.
  9. 데이터 가져오기 프로세스를 자동화하는 방법이 있습니까?
  10. 예, 파일 변환 및 데이터베이스 삽입을 처리하는 Python 또는 bash로 작성된 스크립트를 사용하여 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
  11. 가져오는 동안 데이터 무결성을 어떻게 보장합니까?
  12. 가져오기 전에 데이터를 검증하고 정리하여 대상 테이블 스키마와 일치하고 오류가 없는지 확인하세요.
  13. 데이터 가져오기에 Excel 수식을 사용할 수 있나요?
  14. 아니요, PostgreSQL로 가져오기 위해 데이터를 CSV로 내보내기 전에 Excel 수식을 정적 값으로 변환해야 합니다.
  15. 데이터를 가져오는 동안 흔히 발생하는 오류는 무엇이며 이를 방지하는 방법은 무엇입니까?
  16. 일반적인 오류에는 일치하지 않는 데이터 유형, 인코딩 문제, 구분 기호 불일치가 포함됩니다. 이러한 오류를 방지하려면 데이터를 검증하고 가져오기 설정을 올바르게 구성하세요.

데이터 가져오기 프로세스 마무리

Excel에서 pgAdmin 4로 데이터를 가져오는 것은 Excel 파일을 CSV로 변환하고 pgAdmin의 가져오기/내보내기 도구를 사용하거나 pandas 및 psycopg2 라이브러리와 함께 Python 스크립트를 사용하여 효율적으로 수행할 수 있습니다. 데이터 유형 호환성을 보장하고 데이터 유효성 검사를 수행하는 것이 이 프로세스에서 중요한 단계입니다. 이러한 방법은 데이터를 PostgreSQL로 전송하기 위한 안정적이고 유연한 솔루션을 제공하여 pgAdmin 내에서 직접 붙여넣기의 한계를 해결합니다.

데이터 전송 기술에 대한 최종 생각

pgAdmin 4를 사용하여 Excel 데이터를 PostgreSQL로 성공적으로 가져오려면 데이터를 CSV와 같은 적합한 형식으로 변환하거나 자동화를 위해 Python 스크립트를 활용해야 합니다. 이러한 접근 방식은 pgAdmin의 클립보드 제한을 우회하여 데이터 무결성과 원활한 데이터베이스 통합을 보장합니다. 이러한 방법을 따르면 사용자는 데이터 가져오기 프로세스를 간소화하고 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 정확하고 일관된 데이터 세트를 유지할 수 있습니다.