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任务： 我正在将数据库从 MS Access 迁移到 Maximizer。为了做到这一点，我必须在 MS ACCESS 中获取 64 个表并将它们合并为一个。输出必须采用 TAB 或 CSV 文件的形式。然后将其导入 Maximizer。

问题： Access 无法执行看起来如此复杂的查询，因为它在我运行查询时崩溃。

替代方案： 我已经考虑了一些替代方案，并且想做一个耗时最少的替代方案，同时也利用任何机会学习新事物。

  1. 将每个表导出为 CSV 并导入 SQLight，然后使用它进行查询以执行与 ACCESS 无法执行的操作相同的操作（合并 64 个表）。
  2. 将每个表导出为 CSV 并编写一个脚本来访问每个表并将 CSV 合并为一个 CSV。
  3. 以某种方式连接到 MS ACCESS DB (API)，并编写一个脚本来从每个表中提取数据并将它们合并到一个 CSV 文件中。

问题： 你有什么建议？

澄清：

  1. 我正在合并表，而不是连接。每个表都有不同的结构和不同的数据。它是一个规范化的 CRM 数据库。Companies->contacts->details = ~ 60 个详细信息表。
  2. 由于数据库迁移后Access db会被破坏，我希望尽可能少地在Access中花费时间。
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我同意FrustratedWithFormsDesigner。#2 似乎是最简单的方法。

如果您决定走这条路线，这里有一些经过测试的代码（需要pyodbc）：

import csv
import pyodbc

MDB = 'c:/path/to/my.mdb'
DRV = '{Microsoft Access Driver (*.mdb)}'
PWD = 'mypassword'

conn = pyodbc.connect('DRIVER=%s;DBQ=%s;PWD=%s' % (DRV,MDB,PWD))
curs = conn.cursor()

SQL = 'SELECT * FROM mytable;' # insert your query here
curs.execute(SQL)

rows = curs.fetchall()

curs.close()
conn.close()

# you could change the 'w' to 'a' for subsequent queries
csv_writer = csv.writer(open('mytable.csv', 'w'), lineterminator='\n')

for row in rows:
    csv_writer.writerow(row)
于 2010-06-17T19:31:52.703 回答
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既然要合并 64 个表，我们可以假设这些表都具有相同的结构吗？

如果是这样，则创建一个具有匹配结构的新空表，然后将这 64 个表中的每一个表中的行附加到新的合并主表中。然后将合并主表导出为单个 CSV 文件。

合并操作不必是单个复杂查询。 

INSERT INTO tblMergeMaster(
    some_field,
    another_field,
    yet_another)
SELECT
    some_field,
    another_field,
    yet_another
FROM
    tbl_1_of_64;

您可以使用 VBA 代码构建 INSERT 语句 64 次，每次使用不同的 FROM 表。并使用 CurrentDb.Execute 执行每个语句

于 2010-06-17T19:44:34.607 回答
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如果合并相当简单明了，并且不需要 RDBMS 的强大功能，我会推荐 #2。如果合并更复杂，我会选择#1，并且您需要编写一些实际查询来正确合并数据。

于 2010-06-17T19:16:38.610 回答
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我什至不清楚您要做什么。我假设您的问题是 Jet/ACE 无法处理具有那么多 SELECT 语句的 UNION。

如果您有 64 个结构相同的表，并且希望它们在单个 CSV 中，我会在 Access 中创建一个临时表，依次附加每个表，然后从临时表导出到 CSV。这是一个简单的解决方案，也不应该很慢。唯一可能的问题可能是是否存在欺骗，但如果存在，您可以从 SELECT DISTINCT 保存的 QueryDef 中导出。

切线地，我很惊讶 Maximizer 仍然存在。我有一个客户曾经使用过它，并且 db 结构非常不规范，就像 ACT 等所有其他销售软件一样。

于 2010-06-18T22:02:48.167 回答