如何同步/更新从 MS Access 到 SQL Server 的数据库连接

Posted 2023-05-07

【中文标题】如何同步/更新从 MS Access 到 SQL Server 的数据库连接

【英文标题】：How to sync/update a database connection from MS Access to SQL Server

【发布时间】：2018-04-11 21:50:36

【问题描述】：

问题：

我需要尽可能高效地将 CSV 文件中的数据集导入 SQL Server Express (SSMS v17.6)。数据集每天都会更新到我本地硬盘上的相同 CSV 文件中。目前使用 MS Access 2010 (v14.0) 作为中间人将 CSV 文件聚合到链接表中。

使用下面的解决方案，数据可以完美地传输到 SQL Server 中，并且完全符合我的要求。但是我无法弄清楚如何在每天结束时使用新添加的 CSV 数据刷新/更新/同步数据，而不必每次都重新导入整个数据集。

解决方案：

MS Access 中的升迁向导 - 这在将所有表完美地传输到 SQL Server 数据库时效果最佳。我无法弄清楚如何在不删除并每天重复相同步骤的情况下更新表格。我尝试过的解决方案或链接都没有成功。

SQL Server 导入/导出向导 - 这也适用于一次性将数据传输到 SSMS。但我也无法弄清楚如何用新表更新/同步这些数据。另一个问题是通过这种方法选择 Microsoft Access 作为数据源需要一个 .mdb 文件。最新的 MS Access 文件格式是 .accdb 文件，因此我必须将数据库保存在较旧的 .mdb 版本中才能将其导出到 SQL Server。

约束：

我对 MS Access 没有忠诚度。我真的只是在寻找最有效的方法来将这些 CSV 文件一致地转换为可以对它们执行 SQL 查询的格式。从我读到的所有内容来看，MS Access 似乎是做到这一点的最佳方式。

我的编码知识也有限，所以更高级的 VBA/C++ 解决方案可能会让我头疼。

TLDR：

尝试将几个不同的每日更新本地 CSV 文件放入一个程序中，在该程序中我可以对它们运行 SQL 查询，而无需每天进行完全删除和重新导入。目前使用 MS Access 2010 到 SQL Server Express (SSMS v17.6) 可以满足我的需求，但在不重新导入所有内容的情况下不会每天更新新数据。

谢谢！

【问题讨论】：

如果您认为某个答案对您的问题的回答令您满意，请单击旁边的复选标记将其标记为已接受的答案。

【参考方案1】：

您可以使用临时表策略来解决此问题。

当需要执行每日更新时，将所有数据导入一个或多个临时表。执行SQL语句，将导入数据中存在但基础数据中不存在的行插入到基础数据中；同样，从基础数据中删除导入数据中不存在的行；同样，更新已在导入数据中更改值的基础数据行。

使用您的数据依赖关系来确定应该修改表的顺序。

我会先运行所有删除，然后是插入，最后是所有更新。

这应该是一个有趣的挑战！

编辑

你说：

我需要从 CSV 文件中获取数据集到 SQL Server Express（SSMS v17.6) 尽可能高效。

将数据放入 SQL Server 表的最有效方法是使用 SQL 批量复制。这可以通过命令行、SSIS 作业或通过任何 .Net 语言通过 ADO.Net 来实现。

你说：

但我不知道最后如何刷新/更新/同步数据 每天使用新添加的 CSV 数据，而无需重新导入 每次都是整个数据集。

看来你有两个选择：

折腾旧数据，换成新数据 修改旧数据，使其与新数据保持一致

为了做到上面的第 1 点，您只需用新数据替换所有现有数据，您已经说过您不想这样做，或者至少您认为自己做不到这有效。为了执行上面的第 2 点，您必须将旧数据与新数据进行比较。为了比较两组数据，无论在哪里进行比较，这两组数据都必须是可访问的。因此，您可以在 SQL Server 中执行比较，但需要将新数据加载到数据库中以进行比较。然后，您可以在该过程完成后清除暂存表。

【讨论】：

有趣。鉴于每天结束时的新数据集需要完全替换所有旧数据集（它正在向后调整），因此不太确定这是否会起作用。因此，仅将新的每日数据中的更多行添加到旧数据中是行不通的。考虑到从 CSV -> Access -> Excel 或 CSV -> Excel 或 Access -> Excel 的更新过程是多么容易，找到解决方案如此困难，我感到很惊讶。我想在将 Excel 替换为 SQL Server 作为最终目标时，我一定错过了一个简单的步骤。

我不确定我是否完全理解这个问题。我会扩展我的答案，也许它会提示你进一步解释。

【参考方案2】：

在进一步考虑您的问题时，似乎根本问题是：

我真的只是在寻找获取这些 CSV 的最有效方法 文件一致地转换成我可以在其中执行 SQL 查询的格式 他们。

存在专门为允许您查询此类数据而构建的应用程序。

您可能想看看Log Parser Lizard 或Splunk。这些是查询和挖掘隐藏在平面数据文件中的数据的绝佳工具。

【讨论】：

感谢 STL。日志解析器可能会解决问题。今天就去探索一下。感谢您的时间和深思熟虑的回应。

【参考方案3】：

追加查询能够以增量方式将其他新记录添加到现有表中。然而，问题是您的起点数据集 (CSV) 是否只是新记录，或者该数据集是否包含表中已有的记录。

这是一个经典的难题，需要在附加查询设置中进行管理。

如果 CSV 包含以前的记录 - 那么您必须在 CSV 内建立“新记录”数据子集并仅附加这些数据。例如，如果您有一个排序字段，那么您可以使用现有表 max 中的 > 逻辑。如果不存在，则需要将表数据与 csv 数据进行 NOT 比较，以确定哪些 csv 记录尚未在表中。

您说您寻求“更有效”的东西 - 但实际上没有什么比批量删除所有记录并写入所有记录更有效的了。大多数时候一个人做不到 - 但如果可以的话，我会坚持下去。

【讨论】：

谢谢卡哈巴。在评估了很多不同的选项后，我想我会同意你的最终陈述。感谢您的时间。