第二步，选择指定的表格，勾选数据首行包含列标题，目的是将第一行的列名也加载进来。
在进阶篇中，我们对设计范式、索引、页结构、事务以及查询优化器的原理进行了学习，了解这些可以让我们更好地使用SQL来操作RDBMS。实际上SQL的影响力远不止于此，在数据的世界里，SQL更像是一门通用的语言，虽然每种工具都会有一些自己的“方言”，但是掌握SQL可以让我们接触其它以数据为核心的工具时，更加游刃有余。
比如Excel。
你一定使用过Excel，事实上，Excel的某些部分同样支持我们使用SQL语言，那么具体该如何操作呢？
今天的课程主要包括以下几方面的内容：
使用SQL查询数据，首先需要数据源。如果我们用Excel来呈现这些数据的话，就需要先从外部导入数据源。这里介绍两种直接导入的方式：
下面我们通过导入数据源heros.xlsx体验一下这两种方式，你可以从这里下载数据源。
OLE的英文是Object Link and Embedding，中文意思是对象连接与嵌入，它是一种面向对象的技术。DB代表的就是数据库。OLE DB的作用就是通向不同的数据源的程序接口，方便获取外部数据，这里不仅包括ODBC，也包括其他非SQL数据类型的通路，你可以把OLE DB的作用理解成通过统一的接口来访问不同的数据源。
如果你想要在Excel中通过OLE DB接口导入数据，需要执行下面的步骤：
第一步，选择指定的文件。方法是通过“数据” → “现有连接”按钮选择连接。这里选择“浏览更多”，然后选择指定的xls文件。
第二步，选择指定的表格，勾选数据首行包含列标题，目的是将第一行的列名也加载进来。
第三步，通过“属性” → “定义”中的命令文本来使用SQL查询，选择我们想要的数据，也可以将整张表直接导入到指定的位置。
如果我们显示方式为“表”，导入全部的数据到指定的$A$1（代表A1单元格），那么在Excel中就可以导入整个数据表，如下图所示：
第二种方式是利用Microsoft Query功能导入外部数据源，具体步骤如下：
第一步，选择指定的文件。方法是通过“数据” → “获取外部数据”按钮选择数据库，这里我选择了“Excel Files”，然后选择我们想要导入的xls文件。
第二步。选择可用的表和列，在左侧面板中勾选我们想要导入的数据表及相应的列，点击 （>） 按钮导入到右侧的面板中，然后点击下一步。
最后我们可以选择“将数据返回Microsoft Excel”还是“在Microsoft Query中查看数据或编辑查询”。这里我们选择第一个选项。
当我们选择“将数据返回到Microsoft Excel”后，接下来的操作和使用OLE DB接口方式导入数据一样，可以对显示方式以及属性进行调整：
这里，我们同样选择显示方式为“表”，导入全部的数据到指定的$A$1(代表A1单元格），同样会看到如下的结果：
通过上面的操作你也能看出来，从外部导入数据并不难，关键在于通过SQL控制想要的结果集，这里我们需要使用到Excel的数据透视表以及数据透视图的功能。
我简单介绍下数据透视表和数据透视图：
数据透视表可以快速汇总大量数据，帮助我们统计和分析数据，比如求和，计数，查看数据中的对比情况和趋势等。数据透视图则可以对数据透视表中的汇总数据进行可视化，方便我们直观地查看数据的对比与趋势等。
假设我想对主要角色（role_main）的英雄数据进行统计，分析他们平均的最大生命值（hp_max），平均的最大法力值(mp_max)，平均的最大攻击值(attack_max)，那么对应的SQL查询为：
SELECT role_main, avg(hp_max) AS `平均最大生命`, avg(mp_max) AS `平均最大法力`, avg(attack_max) AS `平均最大攻击力`, count(*) AS num FROM heros GROUP BY role_main
现在我们使用SQL查询，通过OLE DB的方式来完成数据透视表。我们在第三步的时候选择“属性”，并且在命令文本中输入相应的SQL语句，注意这里的数据表是[heros$]，对应的命令文本为：
SELECT role_main, avg(hp_max) AS `平均最大生命`, avg(mp_max) AS `平均最大法力`, avg(attack_max) AS `平均最大攻击力`, count(*) AS num FROM [heros$] GROUP BY role_main
然后我们在右侧面板中选择“数据透视表字段”，以便对数据透视表中的字段进行管理，比如我们勾选num，role_main，平均最大生命，平均最大法力，平均最大攻击力。
最后会在Excel中呈现如下的数据透视表：
操作视频如下：
数据透视图可以呈现可视化的形式，方便我们直观地了解数据的特征。这里我们使用SQL查询，通过Microsoft Query的方式来完成数据透视图。我们在第三步的时候选择在Microsoft Query中查看数据或编辑查询，来看下Microsoft Query的界面：
然后我们点击“SQL”按钮，可以对SQL语句进行编辑，筛选我们想要的结果集，可以得到：
然后选择“将数据返回Microsoft Excel”，在返回时选择“数据透视图”，然后在右侧选择数据透视图的字段，就可以得到下面这张图：
你可以看到使用起来还是很方便。
具体操作视频如下：
刚才我们讲解的是如何从Excel中导入外部的xls文件数据，并在Excel实现数据透视表和数据透视图的呈现。实际上，Excel也可以与MySQL进行数据交互，这里我们需要使用到MySQL for Excel插件：
下载mysql-for-excel并安装，地址：https://dev.mysql.com/downloads/windows/excel/
下载mysql-connector-odbc并安装，地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/
这次我们的任务是给数据表增加一个last_name字段，并且使用Excel的自动填充功能来填充好英雄的姓氏。
第一步，连接MySQL。打开一个新的Excel文件的时候，会在“数据”面板中看到MySQL for Excel的插件，点击后可以打开MySQL的连接界面，如下：
第二步，导入heros数据表。输入密码后，我们在右侧选择想要的数据表heros，然后选择Import MySQL Data导入数据表的导入，结果如下：
第三步，创建last_name字段，使用Excel的自动填充功能来进行姓氏的填写（Excel自带的“自动填充”可以帮我们智能填充一些数据），完成之后如下图所示：
第四步，将修改好的Excel表导入到MySQL中，创建一个新表heros_xls。选中整个数据表（包括数据行及列名），然后在右侧选择“Export Excel Data to New Table”。这时在MySQL中你就能看到相应的数据表heros_xls了，我们在MySQL中使用SQL进行查询：
mysql > SELECT * FROM heros_xls
运行结果（69条记录）：
需要说明的是，有时候自动填充功能并不完全准确，我们还需要对某些数据行的last_name进行修改，比如“夏侯惇”的姓氏应该改成“夏侯”，“百里守约”改成“百里”等。
我们今天讲解了如何在Excel中使用SQL进行查询，在这个过程中你应该对”SQL定义了查询的标准“更有体会。SQL使得各种工具可以遵守SQL语言的标准（当然也有各自的方言）。
如果你已经是个SQL高手，你会发现原来SQL和Excel还可以如此“亲密”。Excel作为使用人数非常多的办公软件，提供了SQL查询会让我们操作起来非常方便。如果你还没有使用过Excel的这些功能，那么就赶快来用一下吧。
SQL作为一门结构化查询语言，具有很好的通用性，你还在其他工具中使用过SQL语言吗？如果有的话可以分享一下你的体会。
最后留一道动手题吧。你可以创建一个新的xls文件，导入heros.xlsx数据表，用数据透视图的方式对英雄主要定位为刺客、法师、射手的英雄数值进行可视化，数据查询方式请使用SQL查询，统计的英雄数值为平均生命成长hp_growth，平均法力成长mp_growth，平均攻击力成长attack_growth。
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