技术分享：Oracle PLSQL读取(解析)Excel文档

Introduction介绍

Excel文档的数据如何读取到Oracle数据库一直是值得深究的问题。

目前相信大部分程序员都是直接用工具将Excel的数据读取到Oracle数据库的。例如Toad，PL/SQL Developer的Excel数据导入功能。

也有一部分程序开发的是：先将Excel转换为一个逗号分隔符等的文本文件(CSV等)，然后写代码通过特定的符号(TAB符号或者逗号等)将数据拆分并且识别。

其实上面的读取Excel的办法都不是最好用的办法。举个例子，用Toad等工具来做，程序开发工程师来做是可以的，但是不可以将这个工作交给普通用户做(当用户想导入数据的时候)。如果用文本来做，先要做一个转换，对于用户来说无疑是多做了一个动作，操作不方便。

综上所述，其实最方便的还是：如何在Oracle数据库用PL/SQL直接读取Excel的内容，这才是最好的做法。

在PL/SQL直接解析并读取Excel，有一个蛮不错的办法，就是用Java的POI组件。确实是不错，但是要先导入POI的Java类，然后再在Oracle里面写一段Pkg的class类解析Excel。是可行的。我也研究过，发现有一些限制(可能是和POI的版本太低有关系)。

这里提出一个更加好的办法，就是用Oracle自带的utl_raw 包（二进制处理包）和dbms_xmldom包，将Excel文件对应的Blob大文本字段进行解析，最后再将解析出来的内容用管道表函数输出一个虚拟的表格。这样子就是很直观了，直接将一个Excel文档解析为一个表格！

可能大家比较关心解析的效率。所以针对效率方面，经过测试，还是非常不错的。下面有专门测试解析效率的主题。

另外一个比较关心的问题：Excel里面可以有很多公式列，那对于公式列读取出来的结果是什么？另外，一些特殊的格式栏位是否可以正确识别？经过测试，这些都可以得到正确的解析。例如公式列，解析的是公式计算的结果。

先简单测试一下实现的效果。

现在有这么一个Excel文档：XLS文件导入样本.xls，想将它导入到Oracle数据库中。

然后将它上传到服务器的某个文件夹。注意，这个文件路径(/data/uat/apps/apps_st/appl/attchment/12.0.0/BATCH_UPLOAD_TEMP/)必须是在all_directories有定义的。否则用PLSQL无法直接读取文件。值得一提的是，这个步骤并不是必须的，你也可以将Excel文件上传到Blob大字段中，然后再直接读取。常见的是FND_LOBS表的FILE_DATA字段。

最后一步，用下面的函数就可以直接读取出Excel文本的内容了(注意输入的参数)：

SELECT* FROM TABLE(XYG_PUB_DATA_UPLOAD_PKG.CONVER_EXCEL_TO_TAB(XYG_ALD_FILE_PKG.CONVERT_FILE_BLOB('XYG_BATFILE','XLS文件导入样本.xls'),'',1))

必须要说明的是，栏位BATCH_CODE=工作表的名称。

如果有多个工作表，那BATCH_CODE是不同的。

附上Blob字段的Excel的读取方法：

SELECT * FROM TABLE(XYG_PUB_DATA_UPLOAD_PKG.CONVER_EXCEL_TO_TAB((SELECT FILE_DATA FROM FND_LOBS WHERE FILE_ID = 81171130),NULL,1));

注意和说明

如果是用Excel直接导入，需要注意的地方：

1 目前只支持30个栏位导入！应该是足够了！另外，管道表函数的对象的每个栏位都是Varchar2类型，内容最长4000字节。

2 由于一个Excel可能会有多个工作表，所以，在导入的时候，必须要指定导入的Excel的工作表页签的名称。

3 完全支持直接日期栏位的导入！日期栏位的格式也没限制。非常好！

4 对于数字的类型，由于系统自动转换为浮点型，为了转换的时候不出异常，所以精度不可以超过15位。

5 对于公式列，它也完美支持！导入的结果就是公式的计算结果。举个例子，一个栏位引用另外一个日期的栏位的，那导入的就是日期！

6 如果用户在打开Excel(未关闭文档的情况下)，也可以用FND的标准加载功能直接加载。不过必须要注意导入之前先保存。

7 目前已经完美支持xls和xlsx文档的导入，系统会自动对导入的文档进行识别，然后分别调用不同的代码，将文档的内容解析出来。

  但是，我觉得用xls是最好的，因为并不是所有的电脑都安装了2003以上的版本，用xls是最大兼容性的。

导入效率的测试

效率测试：

1 解析文档：DG订单排产顺序20150423.xls

文档大小：1.5mb，数据量：4600行。栏位数：27，其中有某些字段的内容比较多，例如物料编码描述等

解析时间：36秒。

2 解析文档：科目为差旅费.xls

文档大小：3mb，数据量：9000行。栏位数：20，其中有某些字段的内容比较多，例如2个科目的描述字段等

解析时间：65秒

3 解析文档：20150212用户职责明细导出.xls

文档大小：577kb，数据量：3000行，栏位数：11。字段内容比较少。

解析时间：14秒

4 解析文档：数据收集模板(深圳汽玻夹层第二批）匡国平2011-11-08.xls

文档大小：347kb，数据量：1572行，栏位数：17。字段的内容都不多。以数字为主。

解析时间：7秒

从上面发现一个规律，基本上解析时间和文档的大小成正比。

平均1mb的文件的解析时间要30秒左右。

应该还是可以接受的，因为导入的数据量一般不会很多！

需要注意的是，这个数据量不单纯是指记录行数，也包括记录的内容的多少。例如有某些字段的内容如果很多的话，就算行数少，数据量也很大！

完整文档：http://wenku.baidu.com/view/bff55ea35901020207409cb2