利用Microsoft.VisualBasic中TextFieldParser解析器把CSV格式倒入数据库

简介:

写了个Demo,利用Microsoft.VisualBasic这个程序集中的TextFieldParser解析器解析CSV格式的文件,然后将解析的数据插入到相关表,这样的好处是不用去用令人头疼的ODBC去操作CSV格式文件,如之前是这样去操作:

利用ODBC去操作

复制代码
string strConnString = "Driver={Microsoft Text Driver (*.txt; *.csv)};Dbq=" + this.dirCSV.Trim() + ";Extensions=asc,csv,tab,txt;Persist Security Info=False";
                    string sql_select;
                    OdbcConnection conn;
                    conn = new OdbcConnection(strConnString.Trim());
                    conn.Open();
                    OdbcCommand commandRowCount = new OdbcCommand("SELECT COUNT(*) FROM [" + this.FileNevCSV.Trim() + "]", conn);
                    this.rowCount = System.Convert.ToInt32(commandRowCount.ExecuteScalar());
                    sql_select = "select * from [" + this.FileNevCSV.Trim() + "]";
                    OdbcCommand commandSourceData = new OdbcCommand(sql_select, conn);
                    OdbcDataReader dataReader = commandSourceData.ExecuteReader();
                    DataTable dt;
                    dt = dataReader.GetSchemaTable();
复制代码

利用TextFieldParser操作

复制代码
namespace ImportCSV
{
    class Program
    {
        //连接字符串
        private static readonly string connStr = @"Data Source=BEAR\EYESSQLSERVER;Initial Catalog=Test;Integrated Security=True";
        //表明,最好做成是客配置,如Winform程序下拉框
        private static string tableName = "Customer";
        /// <summary>
        /// 执行查询,返回DataTable数据源
        /// </summary>
        /// <param name="connStr"></param>
        /// <param name="cmdText"></param>
        /// <param name="parameters"></param>
        /// <returns></returns>
        static DataTable ExecuteDataTable(string connStr,string cmdText,params SqlParameter[] parameters)
        {
            using (SqlConnection conn=new SqlConnection(connStr))
            {
                using (SqlCommand cmd=conn.CreateCommand())
                {
                    cmd.CommandText = cmdText;
                    cmd.Parameters.AddRange(parameters);
                    using (SqlDataAdapter adapter=new SqlDataAdapter(cmd))
                    {
                        DataTable dataTable=new DataTable();
                        adapter.Fill(dataTable);
                        return dataTable;
                    }
                }
            }
        }
        /// <summary>
        /// 得到主键列
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        static List<string> GetKeyWords()
        {
            //SQL Server 系统试图得到主键列
            string sql = "SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.KEY_COLUMN_USAGE WHERE TABLE_NAME=@TABLE_NAME";
            DataTable dt=ExecuteDataTable(connStr, sql, new SqlParameter("TABLE_NAME", tableName));
            List<string> listKeyWords=new List<string>();
            foreach (DataRow row in dt.Rows)
            {
                string keyWord = Convert.ToString(row["COLUMN_NAME"]);
                listKeyWords.Add(keyWord);
            }
            return listKeyWords;
        }
        /// <summary>
        /// 得到指定表所有的列
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        static List<string> GetAllColumns()
        {
            //系统视图得到所有列
            string sql = "select * from  INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS where TABLE_NAME=@TABLE_NAME";
            DataTable dt = ExecuteDataTable(connStr, sql, new SqlParameter("TABLE_NAME", tableName));
            List<string> listCols = new List<string>();
            foreach (DataRow row in dt.Rows)
            {
                string columnName = Convert.ToString(row["COLUMN_NAME"]);
                listCols.Add(columnName);
            }
            return listCols;
        }
        /// <summary>
        /// 得到初主键外所有列
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        static List<string> GetAllColumnsWithoutKeyWords()
        {

            List<string> listAllColumns = GetAllColumns();
            List<string> listKeyWords= GetKeyWords();
            return listAllColumns.Except(listKeyWords).ToList();
        }
        /// <summary>
        /// 得到除Identity(标识)外所有列
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        static List<string> GetAllColumnsWithoutIdentity()
        {
            //得到Identity标志列
            string sql = @"select COLUMN_NAME
                                    from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
                                    where TABLE_SCHEMA = 'dbo'
                                    and COLUMNPROPERTY(object_id(TABLE_NAME), COLUMN_NAME, 'IsIdentity') = 1
                                    and TABLE_NAME=@TABLE_NAME";
            DataTable dt = ExecuteDataTable(connStr, sql, new SqlParameter("TABLE_NAME", tableName));
            List<string> listColumnsWithoutIdentity = new List<string>();
            foreach (DataRow row in dt.Rows)
            {
                listColumnsWithoutIdentity.Add(Convert.ToString(row["COLUMN_NAME"]));
            }
            List<string> listAllColumns = GetAllColumns();
            //从所有列中排除
            return listAllColumns.Except(listColumnsWithoutIdentity).ToList();
        }

   

        static void Main(string[] args)
        {
            
            using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connStr))
            {
                using (SqlCommand cmd = connection.CreateCommand())
                {
                    //得到所有列除Identity标志列
                    string[] columnsWithoutIdentity = GetAllColumnsWithoutIdentity().ToArray();
                    //SQL参数
                    string[] columnsParameters = (from c in columnsWithoutIdentity select "@" + c).ToArray();

                    StringBuilder sb=new StringBuilder();
                    //拼接Insert SQL语句
                    sb.AppendLine("insert into " + tableName + "(" + string.Join(",", columnsWithoutIdentity) +
                                  ") output inserted.id values(" + string.Join(",",columnsParameters)+ ")");
                    cmd.CommandText = sb.ToString();
                    //从路径得到csv的文件,可以做成打开框
                    using (var myCsvFile = new TextFieldParser(@"C:\Users\eyeswang\Desktop\xxxx.csv",Encoding.Default))
                    {
                        myCsvFile.TextFieldType = FieldType.Delimited;
                        myCsvFile.SetDelimiters(",");//设置解析器分割符
                        connection.Open();
                        //循环,一行一行读
                        while (!myCsvFile.EndOfData)
                        {
                            string[] fieldArray;
                            try
                            {
                                //读取一行
                                fieldArray = myCsvFile.ReadFields();
                                for (int i = 0; i < fieldArray.Count(); i++)
                                {
                                   //给参数赋值,如果是NULL,则DBNULL.Value插入相关列
                                    cmd.Parameters.Add("@" + columnsWithoutIdentity[i], fieldArray[i].ToUpper() == "NULL" ? (object)DBNull.Value : fieldArray[i]);
                                }
                               //执行完毕后记得Parameters Clear
                                cmd.ExecuteNonQuery();
                                cmd.Parameters.Clear();
                            }
                            catch (Microsoft.VisualBasic.FileIO.MalformedLineException ex)
                            {

                                continue;

                            }

                        }
                    }

                }
            }
            Console.WriteLine("OK");
            Console.ReadKey();

        }
    }
}
复制代码

 

88x31.png
本博客为 木宛城主原创,基于 Creative Commons Attribution 2.5 China Mainland License发布,欢迎转载,演绎或用于商业目的,但是必须保留本文的署名 木宛城主(包含链接)。如您有任何疑问或者授权方面的协商,请给我留言。
分类: 杂谈

本文转自木宛城主博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/OceanEyes/archive/2013/06/04/TextFieldParser.html,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
21天前
|
API 数据库 C语言
【C/C++ 数据库 sqlite3】SQLite C语言API返回值深入解析
【C/C++ 数据库 sqlite3】SQLite C语言API返回值深入解析
163 0
|
22天前
|
消息中间件 存储 数据库
RocketMQ 流数据库解析:如何实现一体化流处理?
RocketMQ 5.0 是一款云原生的消息中间件,旨在覆盖更多业务场景。它针对国内企业在数字化转型中面临的多场景消息处理需求,提供了一体化的解决方案。
111891 7
|
1月前
|
存储 监控 关系型数据库
数据库核心术语解析与应用
数据库核心术语解析与应用
61 0
|
5天前
|
存储 中间件 关系型数据库
数据库切片大对决:ShardingSphere与Mycat技术解析
数据库切片大对决:ShardingSphere与Mycat技术解析
10 0
|
26天前
|
存储 Shell Linux
【Shell 命令集合 文件管理】Linux 更新locate命令所使用的数据库 updatedb命令解析
【Shell 命令集合 文件管理】Linux 更新locate命令所使用的数据库 updatedb命令解析
151 0
|
26天前
|
安全 Java 数据库连接
jdbc实现批量给多个表中更新数据(解析Excel表数据插入到数据库中)
jdbc实现批量给多个表中更新数据(解析Excel表数据插入到数据库中)
153 0
|
26天前
|
SQL Java 数据库连接
springboot解析txt文件顺便加到数据库中(nohup文件)
springboot解析txt文件顺便加到数据库中(nohup文件)
108 1
|
26天前
|
存储 安全 Linux
C++文件格式深度解析:从底层结构到关键特性
C++文件格式深度解析:从底层结构到关键特性
243 3
C++文件格式深度解析:从底层结构到关键特性
|
28天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
|
1月前
|
网络协议 数据格式

推荐镜像

更多