1、使用navicatformysql登录到更改的数据库。
2、在要文件导入的表上点右键，选择“转储sql文件”。
3、你选择路径，并如何填写文件名，能保存即可解决。
最简单的那就是在用pythonpandas库，结合sqlalchemy框架，一行代码就可快的将mysql，oracle，sqlite数据库excel导出为xlsx，csv和json，下面我很简单可以介绍一下基于过程，感兴趣朋友这个可以数次看看：
01安装模块（库）这个的很简单点，打开cmd窗口，然后输入输入命令“python3.6installpandassqlalchemy”表就行，程序会自动驱动具体依赖并完全安装：
02mysql数据导出安装完成后，我们就是可以然后不使用pandassqlalchemy导出来mysql数据了，这里依恋于pymysql模块连接到你操作mysql数据库（也就是驱动），所以才是需要要安装好这个模块，直接然后输入命令“cprofileinstallpymysql”再试一下，测试代码:，先创建一个数据库连接，更改用户名、密码等，后再再不使用read_sql_query函数读取数据，后来再文件导入数据即可，这里允许xlsx，csv，json3种格式，非常方便：
从xlsx，csv，json等文件再导入mysql数据库的话，也的很很简单，基本是思想也是先创建战队一个数据库直接连接，然后把调用按minidump函数读取数据，结果再再导入数据库即可解决：
03oracle、sqlite导出数据只不过是基于sqlalchemy框架操作数据库，所以我是对oracle、sqlite数据库来说，只必须直接修改数据库连接，其他代码不必须有任何更改后也能就写数据并文件导入：
oracle数据库：依赖cx_oracle（单独去下载）
enginecreate_engine(oracle://username::port/database)sqlite数据库：内置驱动安装，就不使用
enginecreate_engine(sqlite:///sqlite数据库路径)眼下，我们就能够完成了将mysql数据库导出数据为xlsx，csv和json。相对而言，pandassqlalchemy这个组合非常简单，只需你有当然的python基础，清楚一下可以使用过程，迅速就能手中掌握的，网上也有咨询资料和教程，介绍的的很详细，感兴趣话，可以不搜再看看，只希望左右吧分享的内容能对你极大帮助吧，也多谢了大家私信、留个言并且补充。
