所以我在 MS Access (*.mdb) 中有这个包含大约 700 万条记录的巨大表，我想将其转换为更实用的 MySQL 格式，并将其存储在我的网络服务器上。文件本身重 2GB。
问题是，由于表太大，我不能正常导出（Access说限制是65536条记录）
我尝试了一些第 3 方软件，但无济于事。
任何人都可以推荐一种干净的方式这样做，而不会损坏内部数据？
提前感谢您的帮助。
【问题讨论】：
如果您还没有，请为 MySQL 安装 ODBC 驱动程序。最新版本在这里：Download Connector/ODBC
从 Windows ODBC 数据源管理器为您的 MySQL 服务器创建 DSN（数据源名称）。
然后从 Access 2003 中，在数据库窗口中选择您的表，然后从 Access 的主菜单中选择文件->导出。在“Export Table 'yourtablename' To ...”对话框中，从“Save as type”下拉列表（位于对话框底部）中选择“ODBC Databases()”。下一个对话框允许您指定 MySQL 将用于导出表的名称，它默认为 Access 表名称。单击确定后，您将看到另一个对话框“选择数据源”，您可以在其中为 MySQL 选择 DSN。在该对话框上单击“确定”后，您可能会再收到一个询问用户名和密码的信息。提供它们，然后单击“确定”。
希望您的餐桌能够顺利转移。但是，我从来没有用 MySQL 做过这个操作。它通过 ODBC 传输到 SQL Server 和 PostGreSQL 对我有用。所以我不明白为什么它也不能与 MySQL 一起使用。
此外，我从未尝试一次性导出 700 万条记录。如果它窒息，我们将不得不想出一个解决方法。
如果您使用的是 Access 2007 而不是 2003，请从功能区的“导出”部分开始寻找类似的选项。
我建议这种方法是因为我的印象是这种导出将是一次性交易，所以我认为 Access UI 导出方法会最简单。但是，您可以使用带有 ODBC DSN 的 DoCmd.TransferDatabase Method 对 VBA 代码执行基本相同的操作。
另一种选择是在 MySQL 中创建兼容的表结构，在 Access 中创建指向 MySQL 目标表的链接（再次使用您的 DSN），然后从 Access 运行“追加查询”：
INSERT INTO link_to_mysql_table (field1, field2, field3, etc)
SELECT field1, field2, field3, etc
FROM access_table;
如果导出阻塞 700 万条记录，追加查询方法可能很有用。您可以添加 WHERE 子句以将 SELECT 查询的输出记录集限制为可管理的块大小，然后使用不同的 WHERE 重复以指定另一个块。
【讨论】：
是压缩+修复后700万的价值吗？我的意思是，如果每条记录的长度约为 120 个字符，那么您可以在 2 个演出中容纳 3200 万条记录。
另外，我不知道导出 65,000 条记录的限制，但仅限于 Excel。
因此，您可以/应该能够将数据导出到 csv，然后在 mySql 中使用批量文本导入来提取该数据。因此，请尝试将表导出为 csv。应该可以的。
我的意思是，如果您与 sql 服务器有良好的本地连接，您可以通过 odbc 链接表，但如果没有，那么我将导出到 csv（它非常快）。然后我会压缩文件（他们压缩太棒了）。将文件上传到服务器，解压缩，然后使用批量文本导入。所以，这样的压缩文件非常小，可以节省大量的传输时间。
您也可以考虑使用制表符分隔，因为 mySql 也可以导入这些，但是一个简单的文本文件应该可以正常工作。
【讨论】：
我会按照
中的描述使用 pyodbchttp://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Database_Programming
从下载 python 2.7 http://python.org/ 下载 http://code.google.com/p/pyodbc/
根据你的表和文件修改下面的代码来设置myfile.mdb和MyTable
将代码保存在 translate.py 文件中
import csv
mycsv = csv.writer(open('result.csv', 'wb'), delimiter=',',
quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
import pyodbc
DBfile = 'myfile.mdb'
conn = pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb)};DBQ='+DBfile)
cursor = conn.cursor()
SQL = 'SELECT * FROM MyTable;'
for row in cursor.execute(SQL): # cursors are iterable
mycsv.writerow(row)
cursor.close()
conn.close()
运行python translate.py
【讨论】：
在您自己的系统上安装 MySQL 并升级到它，而不是尝试使用您的本地服务器。然后从您的 MySQL 向服务器实例运行附加查询。
【讨论】：