如何将查询结果从数据库管理器导出到SQLite中的CVS文件?

时间:2019-08-07 09:23:21

标签: sqlite datagrip sqlitestudio

我正在使用DataGrip或SQLiteStudio(数据库管理器)在数据库中运行一系列查询,这些查询可以指导我找到所需的信息。查询效果很好,结果显示在Dabase Manager的控制台中。但是,我需要将数据库管理器控制台中显示的结果导出到CVS文件中。

我已经看到每个人都可以直接在Shell中工作,但是我(必须)必须使用数据库管理器来运行查询(到目前为止,我需要一步执行的查询大约有600行)。

在sqlite3 shell中,我可以运行(并且可以工作) (.headers上) (.mode csv) (。输出C:/filename.csv) (从“ 6000_1000_Results”中选择*;) (.output stdout)

但是,在数据库管理器的sql编辑器中运行此代码根本不起作用。

--(.....)
--(around 600 lines before)
--(.....)
    "Material ID",
    "Material Name",
    SUM("Quantity of Material")  Quantity
FROM
     "6000_1000_Results_Temp"
GROUP BY
  "DataCenterID", "Material ID";

------------------------------------------------------------
--(HERE IS WHERE I NEED TO EXPORT THE RESULTS IN A CVS FILE)
------------------------------------------------------------
.headers on
.mode csv
.output C:/NextCloudLuis/TemproDB.git/csvtest.csv
select * from "6000_1000_Results";
.output stdout
.show

DROP TABLE IF EXISTS "6000_1000_Results_Temp";
DROP TABLE IF EXISTS "6000_1000_Results";

Datagrip不会显示任何错误,它会在几秒钟内运行查询,但是没有文件,SQLiteStudio给出了sytanx错误。

1 个答案:

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最后,我在下一步中解决了这个问题: 我使用sqlite3库运行python所有查询。然后,所有查询的结果都保存在pandas数据框中。然后,将熊猫数据框导出到cvs和xlxs文件。

这是python代码:

import sqlite3
import queries

conn = sqlite3.connect("tempro.db")  #make the database connection to python
level4000 = queries.level4000to1000(conn) #I call the function in queries.py
level4000.to_csv('Level4000to1000.csv') #export result ro cvs
level4000.to_excel('Level4000to1000.xlsx') #export result ro xlsx
conn.close() 

这是我保存所有查询(queries.py)的python文件

import sqlite3
from sqlite3 import Error
import pandas as pd


def level4000to1000(conn):

    cur = conn.cursor()
    cur.executescript(
        """
            /* Here I put all the 600 lines of queries */
            DROP TABLE IF EXISTS "4000_1000_Results_Temp";
            DROP TABLE IF EXISTS "4000_1000_Results";

            /* Here more and more lines */
            --To keep the results from all queries
            CREATE TABLE "4000_1000_Results_Temp" (
                "DeviceID"      INTEGER,
                "Device Name"   TEXT,
                             SUM("Quantity of Material")  Quantity
            FROM
                 "4000_1000_Results_Temp"
            GROUP BY
              "DeviceID", "Material ID";
            """)

    df = pd.read_sql_query('''SELECT  * FROM "4000_1000_Results";''', conn)
    cur.executescript("""DROP TABLE IF EXISTS "4000_1000_Results_Temp";
                      DROP TABLE IF EXISTS "4000_1000_Results";""")
    return df #returns a dataframe with the info results from the queries

最后,似乎没有办法使用SQL编码将结果导出为cvs的文件格式。