当前位置：首页 > 问答 > 正文

数据库里的数据想导出成csv格式文件，怎么操作比较简单实用呢？

盘雅霜
问答
2026-01-19 16:42:54
1

要从数据库里把数据导出成CSV文件，其实有很多简单又实用的方法，具体用哪种，主要看你平时用什么工具来管理数据库，以及你对电脑操作的熟悉程度,下面我就分几种最常见的情况来详细说说。

使用图形化界面工具（最推荐新手和日常使用）

如果你用的是像Navicat、DBeaver、MySQL Workbench（针对MySQL）或pgAdmin（针对PostgreSQL）这类图形化软件来管理数据库，那么导出CSV通常会非常直观,就像在电脑上复制粘贴文件一样简单。

数据库里的数据想导出成csv格式文件，怎么操作比较简单实用呢？

以Navicat为例：
- 用Navicat连接到你的数据库。
- 在左侧的导航栏里,找到你想要导出数据的那个表。
- 右键点击这个表，在弹出的菜单里，你会看到类似“导出向导”的选项。
- 点击后，会弹出一个窗口让你选择导出格式，你毫不犹豫地选择“CSV”或者“文本文件（.csv）”。
- 你需要选择把文件保存在电脑的哪个位置,以及给文件起个什么名字。
- 通常会有一个“高级”或“选项”界面，这里很重要，你需要检查一下几个关键设置：
  - 字段分隔符： 确保是英文逗号（,），CSV就是“逗号分隔值”的意思。
  - 文本限定符： 通常是双引号（"），这个的作用是，如果你的某个数据里本身就包含逗号，用双引号把它包起来，就不会被误认为是分隔符了，张三，工程师”会被正确识别为一个字段，而不是“张三”和“工程师”两个字段。
  - 这个一定要勾选上，这样导出的CSV文件第一行就是你的字段名，姓名”、“年龄”、“部门”等,以后看数据一目了然。
  - 字符编码： 一般选择“UTF-8”最好,这样可以避免中文或其他非英文字符变成乱码。
- 设置好之后，一路点击“下一步”或“确定”，软件就会开始导出,很快一个CSV文件就生成在你指定的位置了。
以DBeaver为例（免费且功能强大）：
- 连接数据库后，同样在左侧找到数据表,右键点击。
- 选择“导出数据”。
- 在导出目标里，选择“CSV”。
- 后续的步骤和Navicat非常相似，也是设置保存路径、分隔符（确保是逗号）、编码（UTF-8）以及是否包含标题行，DBeaver的界面也很友好,按照提示一步步来基本不会出错。

在数据库的命令行工具中直接导出

数据库里的数据想导出成csv格式文件，怎么操作比较简单实用呢？

如果你习惯使用命令行，或者需要在服务器上直接操作，这个方法非常高效,这里以最常用的MySQL和PostgreSQL为例。

对于MySQL： 你可以使用SELECT ... INTO OUTFILE语句，你想导出users这个表的所有数据，可以登录MySQL命令行后,输入类似下面的命令：
```
SELECT * FROM users
INTO OUTFILE '/tmp/users.csv'
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
CHARACTER SET utf8mb4;
```
- INTO OUTFILE后面跟的是你要保存文件的完整路径，注意,这个路径必须是MySQL服务有权限写入的路径。
- FIELDS TERMINATED BY ',' 指定字段用逗号分隔。
- ENCLOSED BY '"' 指定用双引号来包裹字段。
- LINES TERMINATED BY '\n' 指定行之间用换行符分隔。
- CHARACTER SET utf8mb4 指定字符编码。执行这个命令后，数据就直接被写入到指定的文件里了，这种方法速度很快,特别适合处理大数据量的表。
对于PostgreSQL： PostgreSQL有一个专门的命令行工具psql，它支持一个叫做\copy的元命令,用起来很方便。
```
\copy (SELECT * FROM users) TO '/tmp/users.csv' WITH CSV HEADER ENCODING 'UTF8';
```
- \copy后面跟一个括号,里面是你的查询语句。
- TO后面是文件路径。
- WITH CSV 表示导出为CSV格式。
- HEADER 表示包含列标题。
- ENCODING 'UTF8' 指定编码。这个命令的好处是，它是以当前登录的客户端用户的权限来写文件的，所以对路径的权限限制比MySQL的INTO OUTFILE要宽松一些。

在编程语言中导出（适合需要自动化或加工数据的场景）

如果你本来就是通过Python、PHP、Java等程序来操作数据库的，那么在代码里导出CSV是顺理成章的事情，这样你可以在导出前对数据进行各种处理、过滤或转换。

以Python为例（使用pandas库）： Python的pandas库是数据处理的神器,导出CSV非常简单。
```
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 首先创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@地址:端口/数据库名')
# 读取整张表到DataFrame
df = pd.read_sql_table('users', engine)
# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
- 这几行代码就能完成所有工作。index=False表示不保存pandas自动生成的行索引。
- 这种方法非常灵活，你可以在read_sql_table里写复杂的SQL查询，只导出你需要的数据，也可以用pandas的功能对df进行清洗和计算,然后再导出。