ChatGPT 是 OpenAI 开发的强大语言模型，在各个领域都有广泛的应用，包括数据库开发。在本文中，我们将演示开发人员、DBA 和数据分析师如何利用 ChatGPT 的功能来增强向 MySQL 等数据库的数据导入。
如今，跨不同系统和格式的数据迁移是现代数据驱动世界的一个重要方面。数据构成了我们决策过程的支柱，有效的数据传输可确保无缝的互操作性并提高做出明智决策的能力。
为什么不利用技术的进步来简化数据库开发的过程呢？人工智能是一项最近越来越受欢迎的创新，具有巨大的潜力。ChatGPT 因其用户友好性以及提供简洁、切中要点的响应的能力而与其他人工智能解决方案区分开来。
ChatGPT 的神奇之处在于它的简单易用——它所需要的只是一个精心设计的提示。一旦提供了格式良好的请求，它就可以生成随时可用的 SQL 代码。这不仅简化了数据处理，还降低了与数据转换和操作相关的复杂性，将数据传输过程的效率提升到了一个新的水平。
了解MySQL中的数据导入
MySQL 是当今最流行的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一，支持多MySQL支持多，并提供强大的存储、检索和操作数据的功能。使用 MySQL 的一个重要方面是能够从各种来源以各种格式导入数据。
MySQL 中的数据导入涉及将数据从外部文件或数据库传输到 MySQL 数据库。这个过程对于数据迁移、备份以及MySQL与其他系统的集成至关重要。这也是开发人员、DBA 和数据分析师在设置或更新数据库时执行的常见操作。
作为一种常见操作，数据导入可能会带来一些挑战，特别是在处理大量数据或复杂数据结构时。从不同来源或格式引入数据通常需要进行细致的数据转换和格式化以确保兼容性。维护数据完整性是另一个重要方面，因为在导入过程中避免数据损坏、丢失或重复等问题至关重要。此外，错误处理是数据导入过程中常见的问题；流程可能经常遇到由数据或数据库模式内的问题引起的错误，并且查明和纠正这些错误可能是复杂且艰巨的。
尽管存在这些挑战，导入数据的能力对于任何数据库管理系统都至关重要。ChatGPT 等创新技术可以帮助应对这些挑战，简化数据导入流程并确保高效可靠的数据传输。
如何使用ChatGPT在MySQL中导入数据
在本文中，我们旨在演示如何使用 ChatGPT 进行数据导入。我们将从各种格式获取数据并将其提供给 ChatGPT，请求它生成 INSERT 语句以将该数据插入到 MySQL 表中。接下来，我们将利用dbForge Studio执行查询并验证结果。我们希望这次实际演示能够让人们深入了解 ChatGPT 的操作能力及其在简化数据库开发任务方面的价值。
ChatGPT 用例：将 CSV 转换为 MySQL
假设我们有 CSV 格式的数据并希望将其插入到 MySQL 数据库中。让我们要求 ChatGPT 编写一个查询来创建一个表并插入该数据。我们还要求人工智能在其中一列上创建主键。
答案很快就会到来。ChatGPT 快速生成了 SQL 查询来创建actor表并插入提供的数据。
下面是我们得到的代码：
CREATE TABLE actors ( actor_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(255), last_name VARCHAR(255), last_update TIMESTAMP ); INSERT INTO actors (actor_id, first_name, last_name, last_update) VALUES (1,"PENELOPE","GUINESS","2006-02-15 04:34:33"), (2,"NICK","WAHLBERG","2006-02-15 04:34:33"), (3,"ED","CHASE","2006-02-15 04:34:33"), (4,"JENNIFER","DAVIS","2006-02-15 04:34:33"), (5,"JOHNNY","LOLLOBRIGIDA","2006-02-15 04:34:33"), (6,"BETTE","NICHOLSON","2006-02-15 04:34:33"), (7,"GRACE","MOSTEL","2006-02-15 04:34:33"), (8,"MATTHEW","JOHANSSON","2006-02-15 04:34:33"), (9,"JOE","SWANK","2006-02-15 04:34:33"), (10,"CHRISTIAN","GABLE","2006-02-15 04:34:33"), (11,"ZERO","CAGE","2006-02-15 04:34:33"), (12,"KARL","BERRY","2006-02-15 04:34:33"), (13,"UMA","WOOD","2006-02-15 04:34:33"), (14,"VIVIEN","BERGEN","2006-02-15 04:34:33"), (15,"CUBA","OLIVIER","2006-02-15 04:34:33"), (16,"FRED","COSTNER","2006-02-15 04:34:33"), (17,"HELEN","VOIGHT","2006-02-15 04:34:33"), (18,"DAN","TORN","2006-02-15 04:34:33"), (19,"BOB","FAWCETT","2006-02-15 04:34:33"), (20,"LUCILLE","TRACY","2006-02-15 04:34:33");
现在是时候在 dbForge Studio for MySQL 中执行 AI 生成的 SQL 查询来验证它并确保数据已成功插入到数据库中。我们希望确保表已正确创建并且数据按预期显示。
正如你所看到的，我们的CSV数据已经出现在MySQL数据库中。
ChatGPT 用例：将 Excel 转换为 MySQL
让我们继续下一个例子。这次我们将寻求ChatGPT的协助来导入Excel数据。假设我们有一个 Excel 文件，其中包含要传输到 MySQL 数据库的数据。让 AI 为我们生成相应的查询。
我们所需要的只是制定一个清晰简洁的请求。
这是我们得到的答案。
这是AI生成的代码。
-- Create the table
CREATE TABLE films (
film_id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
description TEXT,
release_year INT,
language_id INT,
original_language_id INT,
rental_duration INT,
rental_rate DECIMAL(4, 2),
length INT,
replacement_cost DECIMAL(5, 2),
rating VARCHAR(5),
special_features VARCHAR(255),
last_update DATETIME
);-- Insert the data
INSERT INTO films (film_id, title, description, release_year, language_id, original_language_id, rental_duration, rental_rate, length, replacement_cost, rating, special_features, last_update)
VALUES
(1, 'ACADEMY DINOSAUR', 'A Epic Drama of a Feminist And a Mad Scientist who must Battle a Teacher in The Canadian Rockies', 2006, 1, NULL, 6, 0.99, 86, 20.99, 'PG', 'Deleted Scenes,Behind the Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(2, 'ACE GOLDFINGER', 'A Astounding Epistle of a Database Administrator And a Explorer who must Find a Car in Ancient China', 2006, 1, NULL, 3, 4.99, 48, 12.99, 'G', 'Trailers,Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(3, 'ADAPTATION HOLES', 'A Astounding Reflection of a Lumberjack And a Car who must Sink a Lumberjack in A Baloon Factory', 2006, 1, NULL, 7, 2.99, 50, 18.99, 'NC-17', 'Trailers,Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(4, 'AFFAIR PREJUDICE', 'A Fanciful Documentary of a Frisbee And a Lumberjack who must Chase a Monkey in A Shark Tank', 2006, 1, NULL, 5, 2.99, 117, 26.99, 'G', 'Commentaries,Behind the Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(5, 'AFRICAN EGG', 'A Fast-Paced Documentary of a Pastry Chef And a Dentist who must Pursue a Forensic Psychologist in The Gulf of Mexico', 2006, 1, NULL, 6, 2.99, 130, 22.99, 'G', 'Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(6, 'AGENT TRUMAN', 'A Intrepid Panorama of a Robot And a Boy who must Escape a Sumo Wrestler in Ancient China', 2006, 1, NULL, 3, 2.99, 169, 17.99, 'PG', 'Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(7, 'AIRPLANE SIERRA', 'A Touching Saga of a Hunter And a Butler who must Discover a Butler in A Jet Boat', 2006, 1, NULL, 6, 4.99, 62, 28.99, 'PG-13', 'Trailers,Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(8, 'AIRPORT POLLOCK', 'A Epic Tale of a Moose And a Girl who must Confront a Monkey in Ancient India', 2006, 1, NULL, 6, 4.99, 54, 15.99, 'R', 'Trailers', '2006-02-15 05:03:42'),
(9, 'ALABAMA DEVIL', 'A Thoughtful Panorama of a Database Administrator And a Mad Scientist who must Outgun a Mad Scientist in A Jet Boat', 2006, 1, NULL, 3, 2.99, 114, 21.99, 'PG-13', 'Trailers,Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42'),
(10, 'ALADDIN CALENDAR', 'A Action-Packed Tale of a Man And a Lumberjack who must Reach a Feminist in Ancient China', 2006, 1, NULL, 6, 4.99, 63, 24.99, 'NC-17', 'Trailers,Deleted Scenes', '2006-02-15 05:03:42');
现在让我们打开 dbForge Studio for MySQL 来执行并验证提供的代码。
可以看到，查询已经成功了。现在，我们从新创建的表中检索数据，以确认数据导入已按预期进行。
ChatGPT 用例：将 Google 表格转换为 MySQL
让我们继续进行另一项测试，以探索 ChatGPT 生成导入数据查询的能力。这次，我们将尝试将 Google Sheets 中的数据转换为与 MySQL 兼容的格式。
我们已请求 ChatGPT 帮助生成查询以在 MySQL 中创建表。语言表应该由以下列组成：language_id、name和last_update。我们还要求 AI 添加 INSERT 语句来插入我们从 Google Sheets 复制的数据。这就是我们得到的答案。
我们已经获得了以下代码，现在需要对其进行验证以确保其准确性和功能性。
CREATE TABLE language (
language_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
last_update DATETIME
);INSERT INTO language (language_id, name, last_update)
VALUES
(1, 'English', '2006-02-15 05:02:19'),
(2, 'Italian', '2006-02-15 05:02:19'),
(3, 'Japanese', '2006-02-15 05:02:19'),
(4, 'Mandarin', '2006-02-15 05:02:19'),
(5, 'French', '2006-02-15 05:02:19'),
(6, 'German', '2006-02-15 05:02:19');
查询已执行，没有任何错误，因此表和相应数据已成功创建并添加到数据库中。
ChatGPT 用例：将 JSON 转换为 MySQL
让我们继续测试 ChatGPT 的功能。ChatGPT 是否能够生成查询以将 JSON 格式的数据添加到 MySQL 数据库？让我们来看看吧。这就是我们要插入的数据。
我们向 ChatGPT 发出请求，要求它生成一个查询以创建名为Staff的表，并生成一个 INSERT 语句以将数据添加到该表。这是我们得到的答案。
让我们在 dbForge Studio for MySQL 的帮助下验证 AI 生成的语法。
CREATE TABLE staff (
staff_id INT,
first_name VARCHAR(255),
last_name VARCHAR(255),
address_id INT,
picture VARCHAR(255),
email VARCHAR(255),
store_id INT,
active INT,
username VARCHAR(255),
password VARCHAR(255),
last_update DATETIME
);INSERT INTO staff (staff_id, first_name, last_name, address_id, picture, email, store_id, active, username, password, last_update)
VALUES
(1, 'Tom', 'Mayers', 3, null, 'Tom.May@sakilastaff.com', 2, 1, 'Tommy', null, '2006-02-15 03:57:16'),
(2, 'Jon', 'Stephens', 4, null, 'Jon.Stephens@sakilastaff.com', 2, 1, 'Jon', null, '2006-02-15 03:57:16');
ChatGPT 用例：将 XML 转换为 MySQL
好的，现在轮到 XML 格式了。您已经熟悉该过程，我们只需复制要添加到 MySQL 数据库的 XML 数据，并请求 ChatGPT 生成用于创建表和插入数据的查询。让我们开始看看 ChatGPT 会带来什么！
这是我们要移动到 MySQL 的数据。
因此，我们要求 ChatGPT 生成一个查询，该查询将创建地址表并将该数据插入其中。这是它为我们提供的。
下一步是获取提供的代码并使用 dbForge Studio for MySQL 进行验证。
CREATE TABLE address (
address_id INT,
address VARCHAR(255),
address2 VARCHAR(255),
district VARCHAR(255),
city_id INT,
postal_code VARCHAR(255),
phone VARCHAR(255),
location POINT,
last_update DATETIME
);INSERT INTO address (address_id, address, address2, district, city_id, postal_code, phone, location, last_update)
VALUES
(1, '47 MySakila Drive', null, 'Alberta', 300, '', '', ST_GeomFromText('POINT(-112.8185647 49.6999986)'), '2014-09-25 22:30:27'),
(2, '28 MySQL Boulevard', null, 'QLD', 576, '', '', ST_GeomFromText('POINT(153.1408538 -27.6333361)'), '2014-09-25 22:30:09'),
(3, '23 Workhaven Lane', null, 'Alberta', 300, '', '14033335568', ST_GeomFromText('POINT(-112.8185673 49.6999951)'), '2014-09-25 22:30:27'),
(4, '1411 Lillydale Drive', null, 'QLD', 576, '', '6172235589', ST_GeomFromText('POINT(153.1913094 -27.6333373)'), '2014-09-25 22:30:09'),
(5, '1913 Hanoi Way', '', 'Nagasaki', 463, '35200', '28303384290', ST_GeomFromText('POINT(129.7227851 33.1591726)'), '2014-09-25 22:31:53'),
(6, '1121 Loja Avenue', '', 'California', 449, '17886', '838635286649', ST_GeomFromText('POINT(-117.2897714 34.1083428)'), '2014-09-25 22:34:01'),
(7, '692 Joliet Street', '', 'Attika', 38, '83579', '448477190408', ST_GeomFromText('POINT(23.7162294 37.9794508)'), '2014-09-25 22:31:07'),
(8, '1566 Inegl Manor', '', 'Mandalay', 349, '53561', '705814003527', ST_GeomFromText('POINT(95.3884368 21.4600272)'), '2014-09-25 22:32:18'),
(9, '53 Idfu Parkway', '', 'Nantou', 361, '42399', '10655648674', ST_GeomFromText('POINT(120.6638785 23.9156685)'), '2014-09-25 22:33:16'),
(10, '1795 Santiago de Compostela Way', '', 'Texas', 295, '18743', '860452626434', ST_GeomFromText('POINT(-99.5075448 27.5064117)'), '2014-09-25 22:33:55');
查询已成功执行。并且数据库中已经出现了对应数据的表。
ChatGPT 用例：将 HTML 表转换为 MySQL
现在是 HTML 格式的时候了。假设我们有如下所示的 HTML 数据，并希望将其迁移到我们的 MySQL 数据库。
好吧，我们该怎么办？我们只需复制想要插入的数据并寻求 ChatGPT 的帮助即可完成任务。
接下来，我们获取 AI 提供的查询并转到 dbForge Studio for MySQL 来运行它。
-- Create the table
CREATE TABLE cities (
city_id INT PRIMARY KEY,
city VARCHAR(255),
country_id INT,
last_update DATETIME
);-- Insert the data
INSERT INTO cities (city_id, city, country_id, last_update)
VALUES
(1, 'A Corua (La Corua)', 87, '2006-02-15 04:45:25'),
(2, 'Abha', 82, '2006-02-15 04:45:25'),
(3, 'Abu Dhabi', 101, '2006-02-15 04:45:25'),
(4, 'Acua', 60, '2006-02-15 04:45:25'),
(5, 'Adana', 97, '2006-02-15 04:45:25'),
(6, 'Addis Abeba', 31, '2006-02-15 04:45:25'),
(7, 'Aden', 107, '2006-02-15 04:45:25'),
(8, 'Adoni', 44, '2006-02-15 04:45:25'),
(9, 'Ahmadnagar', 44, '2006-02-15 04:45:25'),
(10, 'Akishima', 50, '2006-02-15 04:45:25');
查询已成功。包含所提供数据的新表已出现在我们的 MySQL 数据库中。干得好，ChatGPT！
ChatGPT 用例：将 PDF 转换为 MySQL
最后但并非最不重要的一点是——PDF 格式。目标是将数据从 PDF 文件传输到 MySQL 数据库，遵循与之前相同的过程。
让我们向 ChatGPT 发送请求。我们只需从 pdf 文件中复制数据 - 其余部分您已经熟悉了。
现在是在 dbForge Studio for MySQL 中验证查询的时候了。
-- Create the table
CREATE TABLE countries (
country_id INT PRIMARY KEY,
country VARCHAR(255),
last_update DATETIME
);-- Insert the data
INSERT INTO countries (country_id, country, last_update)
VALUES
(1, 'Afghanistan', '2006-02-15 04:44:00'),
(2, 'Algeria', '2006-02-15 04:44:00'),
(3, 'American Samoa', '2006-02-15 04:44:00'),
(4, 'Angola', '2006-02-15 04:44:00'),
(5, 'Anguilla', '2006-02-15 04:44:00'),
(6, 'Argentina', '2006-02-15 04:44:00'),
(7, 'Armenia', '2006-02-15 04:44:00'),
(8, 'Australia', '2006-02-15 04:44:00'),
(9, 'Austria', '2006-02-15 04:44:00'),
(10, 'Azerbaijan', '2006-02-15 04:44:00');
并且运行成功。让我们执行一个简单的 SELECT 以确保数据也已成功迁移。
使用 GUI 工具将任何数据转换为 CSV 并导入到 MySQL
现在，让我们介绍一下我们一直用来说明所有这些案例的工具。dbForge Studio for MySQL是一款综合性 IDE，为数据库开发人员、DBA 和数据分析师提供广泛的支持，以完成各种数据库任务。其突出的功能之一是强大的数据导入功能，使您能够将各种文件格式的数据无缝导入 MySQL。
借助 ChatGPT 和 dbForge Studio 的强大组合，您可以高效地将数据从几乎任何格式转换为 MySQL。只需请求 ChatGPT 帮助将您的数据转换为 CSV 格式，然后利用 dbForge Studio 轻松将转换后的数据导入您的 MySQL 数据库。
您只需将数据复制并粘贴到文本或 Excel 文件中，然后将其保存为 CSV 格式即可。dbForge Studio 的导入功能将处理剩余的任务。
ChatGPT 与 dbForge Studio for MySQL 的功能相结合，在将各种格式的数据导入 MySQL 时形成了强大的组合。凭借 ChatGPT 在转换数据和编写 SQL 查询方面提供指导和支持的能力，以及 dbForge Studio 强大的导入功能，该过程变得无缝且高效。无论数据是 HTML、PDF 还是任何其他格式，利用这些工具都可以将数据顺利迁移到 MySQL 数据库。
