CSV de importación de SQLite

Los archivos y carpetas son las partes necesarias de cualquier sistema operativo. Pero cuando necesita trabajar en bases de datos, los archivos CSV son útiles. Los archivos CSV también son otro nombre para los documentos de Microsoft Excel que se utilizan para almacenar datos en forma de filas y columnas. Los archivos de Excel o CSV se pueden usar para importar datos dentro de las tablas de una base de datos. Así que decidimos cubrir el método de importar un archivo CSV con datos en columnas a la tabla de la base de datos SQLite. Asegúrese de que la biblioteca SQLite C de SQL esté instalada en su Ubuntu 20.04. Comencemos el artículo de hoy iniciando la aplicación de consola en Ubuntu 20.04 usando el atajo de teclado Ctrl+Alt+T. Después de iniciar con éxito la aplicación de la consola, debe actualizar su sistema Linux utilizando un paquete apt precedido de la palabra clave «sudo». Le pedirá la contraseña de su cuenta de usuario actualmente en funcionamiento para continuar con el proceso de actualización a través de este aviso. Agregamos la contraseña, presionamos enter y seguimos adelante.

Después de un tiempo, su sistema estará actualizado.Después de eso, debe actualizar su sistema y sus paquetes, es decir, módulos y bibliotecas. Pruebe la misma guía usando la palabra clave «actualizar» en lugar de la palabra «actualizar».

Asegúrese de tener algunos archivos CSV en la carpeta de inicio de Linux para usarlos en la base de datos SQLite, es decir, importar sus datos a una hoja de cálculo. Así que creamos un nuevo archivo CSV llamado «data.csv» en la carpeta de inicio para usar en la hoja de cálculo al importar. Comencemos la base de datos SQLite en el terminal de shell del sistema Ubuntu 20.04 con la palabra clave «sqlite3». El panel de consulta de un SQLite se inicia como se muestra a continuación:

Comenzamos este tutorial con la instrucción .tables en la base de datos para mostrar la lista de tablas. Por el momento no tenemos ninguna tabla en esta base de datos.

Para importar archivos CSV necesitamos una tabla en la base de datos. Por lo tanto, debemos crear una tabla con los mismos nombres y tipos de columna que tenemos en el archivo CSV. Por lo tanto, hemos creado una nueva tabla llamada DATA utilizando la declaración CREATE TABLE que contiene dos columnas, es decir, «País» de tipo TEXTO y columna «Personas» de tipo Integer. Esta tabla recién creada aún no tiene registros. CREAR DATOS DE LA TABLA («País» TEXTO, «Personas» INT); SELECCIONAR * DE DATOS;

Importemos el archivo CSV llamado «data.csv» a la tabla DATA usando la declaración «.import» seguida de la ruta al archivo y el nombre de la tabla como se muestra a continuación: .import /home/linux/DATA.csv DATA

Después de la ejecución exitosa de la consulta, debemos confirmar si la importación fue correcta y exitosa. Para hacer esto, debe probar la declaración SELECT en la tabla DATA nuevamente en su shell SQLite. El resultado de este comando muestra que la importación fue exitosa. Todos los registros del archivo data.csv se importaron correctamente a la tabla DATA.


Probemos la condición dentro de la consulta SELECT. Agregamos la cláusula WHERE para mostrar todos los registros de los datos importados de una tabla «DATA» donde la columna «Personas» contiene los valores menores o iguales a 550000. Se devolvieron un total de ocho registros. SELECCIONE * DESDE DATOS DONDE Personas >= 550000;

Probemos una consulta SELECT con la cláusula WHERE en la base de datos SQLite para mostrar todos los registros de una tabla «DATA» donde la columna «Personas» tiene un valor entre 550000 y 750000. Para ello contamos con la palabra clave BETWEEN y hemos utilizado sólo tres resultados. SELECCIONE * DE DATOS DONDE Personas ENTRE 550000 Y 750000;

Veamos otro ejemplo de importación del mismo archivo con un conjunto diferente de registros. Esta vez el conjunto de datos contiene 15 filas con tres columnas: Nombre, Edad y Salario. Las columnas Nombre y Salario son de tipo entero, mientras que la columna Nombre es de tipo texto.

Para estos datos, hemos creado una nueva tabla llamada «Detalle» que tiene el mismo nombre en tres columnas que el archivo data.csv, es decir, Nombre, Edad y Salario. Antes de importar el archivo data.csv a la tabla de detalles, no encontramos ningún registro en él de acuerdo con la instrucción SELECT ejecutada en la pantalla de shell de SQLite, es decir, una tabla vacía. CREAR TABLA Detalle (Nombre TEXTO, Edad INT, Salario INT); SELECCIONAR * DESDE Detalle;

Para importar los datos del archivo data.csv a la tabla de detalles, debemos probar la instrucción «.import» seguida de la ruta al archivo «data.csv», es decir, /home/Linux/ y el nombre de una tabla » Detalle» al final de esta consulta. Esta consulta no devuelve nada, lo que indica que la importación se realizó correctamente. Así que usaremos la declaración SELECT nuevamente para confirmar que la importación se realizó de manera perfecta y eficiente. La instrucción SELECT con el carácter «*» seguido del nombre de una tabla «Detalle» mostraba todos los registros del archivo data.csv recién importado a la tabla. Esto significa que la importación fue exitosa. .import /home/linux/DATA.csv Detalle Apliquemos la cláusula WHERE a la columna Salario CSV importada de la tabla Detalle para mostrar solo los registros donde el valor de la columna Salario es inferior a 35000. Esta consulta con la condición WHERE devuelve dos registros de datos como resultado. SELECCIONE * APAGADO Detalle DONDE Edad < 20;
Usemos la cláusula WHERE dentro de la consulta SELECT para mostrar los registros de una tabla «Detalle» donde los datos importados tienen valores entre 35 y 47 en la columna «Edad». Esta vez tenemos cinco registros como se muestra a continuación. SELECCIONE * DE Detalle DONDE EDAD ENTRE 35 Y 47 AÑOS;

Conclusión

Este artículo usó archivos CSV para importar registros a la tabla de la base de datos SQLite usando la instrucción «importar» en el shell. Debe asegurarse de que los nombres de las columnas CSV y los nombres de las columnas de la tabla sean iguales, es decir, en mayúsculas o minúsculas. También discutimos las posibilidades de mostrar los datos importados en tablas usando algunas condiciones.

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