实用篇—高效批量复制INSERT语句，并去除某列

实用篇—高效批量复制INSERT语句，并去除某列

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_53132064/article/details/142857960

在数据库管理中，常常需要将数据从一个表复制到另一个表。使用 Navicat 等工具可以方便地导出多条 INSERT 语句，但有时我们不需要某些列（如 ID 列）。本文将介绍如何在 Navicat 中复制多条 INSERT 语句，并去除 ID 列以便顺利执行。

步骤一：在 Navicat 中复制数据

1. 选择表：在 Navicat 中，找到需要复制数据的表。
2. 导出数据：右键点击表名，选择“导出数据”选项，接着选择“SQL 文件”。
3. 选择导出选项：在导出设置中，确保选择“导出为 INSERT 语句”。

步骤二：打开 SQL 文件

将导出的 SQL 文件打开，可以使用任何文本编辑器，推荐使用 IntelliJ IDEA 或 Notepad++，因为它们支持正则表达式查找和替换功能。

步骤三：使用正则表达式去除 ID 列

1. 打开查找和替换窗口

在文本编辑器中，按下

Ctrl + R

（Windows/Linux）或

Cmd + R

（Mac）打开查找和替换窗口。

2. 启用正则表达式

确保选中“正则表达式”选项，以便使用正则表达式进行查找和替换。

3. 输入查找模式（替换

id

列）

在“查找”框中输入以下内容后点Replace ALL：

`id`,  

4. 输入查找模式

在“查找”框中输入以下正则表达式：

VALUES \((\d+),  

这个表达式用于匹配

VALUES (

后面跟着的数字（即 ID 列的值），并捕获它。

5. 输入替换模式

在“替换”框中输入：

VALUES (

这样就会选中 ID 列的值。

6. 执行替换

点击“Replace ALL”来完成操作。此时，所有的 INSERT 语句将不再包含 ID 列。

下面是原始SQL，供大家练习测试

INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (1, 'value1', 'data1');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (2, 'value2', 'data2');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (3, 'value3', 'data3');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (4, 'value4', 'data4');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (5, 'value5', 'data5');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (6, 'value6', 'data6');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (7, 'value7', 'data7');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (8, 'value8', 'data8');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (9, 'value9', 'data9');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (10, 'value10', 'data10');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (11, 'value11', 'data11');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (12, 'value12', 'data12');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (13, 'value13', 'data13');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (14, 'value14', 'data14');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (15, 'value15', 'data15');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (16, 'value16', 'data16');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (17, 'value17', 'data17');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (18, 'value18', 'data18');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (19, 'value19', 'data19');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (20, 'value20', 'data20');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (21, 'value21', 'data21');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (22, 'value22', 'data22');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (23, 'value23', 'data23');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (24, 'value24', 'data24');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (25, 'value25', 'data25');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (26, 'value26', 'data26');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (27, 'value27', 'data27');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (28, 'value28', 'data28');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (29, 'value29', 'data29');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (30, 'value30', 'data30');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (31, 'value31', 'data31');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (32, 'value32', 'data32');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (33, 'value33', 'data33');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (34, 'value34', 'data34');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (35, 'value35', 'data35');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (36, 'value36', 'data36');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (37, 'value37', 'data37');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (38, 'value38', 'data38');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (39, 'value39', 'data39');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (40, 'value40', 'data40');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (41, 'value41', 'data41');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (42, 'value42', 'data42');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (43, 'value43', 'data43');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (44, 'value44', 'data44');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (45, 'value45', 'data45');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (46, 'value46', 'data46');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (47, 'value47', 'data47');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (48, 'value48', 'data48');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (49, 'value49', 'data49');
INSERT INTO `example_db`.`example_table` (`column1`, `column2`) VALUES (50, 'value50', 'data50');