Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Verbinden deiner Tabellenkalkulationen mit einer Datenbank in der Cloud

Tabellenkalkulationen sind nützlich, um Kundendaten zu organisieren und zu verwalten, vor allem für kleine Unternehmen, die kleine Datensätze mit wenigen komplexen Beziehungen verwalten.

Wenn deine Daten wachsen und komplexer werden und mehr Nutzer/innen auf sie zugreifen müssen, wird die Verwaltung von Daten mit Tabellenkalkulationen sehr ineffizient. Außerdem ist es komplizierter, Änderungen an einer Tabelle zu beobachten und zu verfolgen, was oft zu mehreren Versionen deiner Daten führt.

Cloud-gehostete Datenbanken ermöglichen eine bessere Datenverwaltung, indem sie eine Plattform für den Zugriff, die Verwaltung und die Organisation deiner Daten bieten.

Dieser Artikel zeigt dir, wie du beliebte Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel und Google Sheets mit den Cloud-Datenbanken MariaDB, MySQL und PostgreSQL verbinden kannst, um die Datenverwaltung zu verbessern.

Voraussetzungen

Um diesem Tutorial folgen zu können, musst du über folgende Voraussetzungen verfügen:

• Ein ausgefülltes Google Sheet. Wir haben dir ein Beispielblatt für diese Demonstration zur Verfügung gestellt.
• Ein in Google Sheet installierter Koeffizient.
• Eine Microsoft Excel-Arbeitsmappe mit installiertem Devart-Plugin.
• pgAdmin4 und MySQL Workbench sind installiert. Das sind grafische Oberflächen für die Interaktion mit der Datenbank.

Das Wichtigste zur Integration von Tabellenkalkulation und Datenbank

Cloud-gehostete Datenbanken bieten Unternehmen einen Datenbank-as-a-Service (DBaaS), der es ihnen ermöglicht, Datenbanken zu hosten, einzusetzen und zu verwalten, ohne dass sie Zeit und Ressourcen für den Kauf, die Konfiguration und die Wartung von Hardware aufwenden müssen.

Einige dieser Datenbanken sind:

• PostgreSQL – eine robuste relationale Open-Source-Datenbank, die für ihre Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und hohe Leistung bekannt ist. Sie unterstützt die Integration mit zahlreichen Tools und Technologien und hilft dir, skalierbare Anwendungen zu erstellen.
• MySQL – eine beliebte relationale Open-Source-Datenbank, die den Nutzern Skalierbarkeit, Flexibilität und Zuverlässigkeit für den Aufbau von SQL- und NoSQL-Anwendungen bietet. Sie bietet eine hochleistungsfähige, verfügbare Datenbank für geschäftskritische Anwendungen zu einem günstigen Preis.
• MariaDB – eine weitere relationale Open-Source-Datenbank, die große oder kleine Datenmengen verarbeiten kann und damit für die meisten Unternehmen eine zuverlässige Wahl ist. Obwohl sie zahlreiche Ähnlichkeiten mit MySQL aufweist, ist sie skalierbarer und hat eine höhere Abfragegeschwindigkeit, wodurch sie sich gut für leistungskritische Arbeitslasten eignet.

Cloud-gehostete Datenbanken gewährleisten einen unterbrechungsfreien Geschäftsbetrieb durch zahlreiche Funktionen wie automatische Backups, Versionskontrolle und Disaster Recovery. Weitere Vorteile sind:

• Skalierbarkeit
• Flexibilität
• Geschäftliche Agilität
• Sicherheit
• Kosteneinsparungen

Dank Tools wie Kinsta kannst du PostgreSQL-, MySQL- und MariaDB-Instanzen in wenigen Minuten einrichten. Kinsta bietet Zugang zu einem in der Cloud gehosteten Datenbanksystem, mit dem du dieses Tutorial risikofrei und kostenlos nachvollziehen kannst.

Bereite deine Tabellenkalkulationsdaten vor und organisiere sie

Frische Tabellenkalkulationsdaten können Fehler enthalten, z. B. doppelte Zahlen, Rauschen, Ausreißer und andere Mängel, die die Datenqualität mindern und die Integration beeinträchtigen.

1. Bereite deine Daten vor

Hier sind einige Möglichkeiten, wie du deine Daten für die Datenbankintegration organisieren und vorbereiten kannst:

• Vorlagen verwenden – Google Sheets und Excel enthalten viele Tabellenkalkulationsvorlagen, die dir helfen, deine Daten schneller zu formatieren und zu organisieren. Auch wenn die Suche nach einer Vorlage, die für deinen Anwendungsfall geeignet ist, sich mühsam anfühlt, bist du mit einer Vorlage auf dem richtigen Weg.
• Formatiere deine Daten – Durch die Formatierung werden deine Daten so verändert, dass du sie besser visualisieren und verstehen kannst. Dazu kann es gehören, ein komplexes Blatt in mehrere Blätter aufzuteilen, Spalten alphabetisch oder numerisch in auf- oder absteigender Reihenfolge zu sortieren, um die Lesbarkeit zu verbessern, oder die Farbe der Zellen zu ändern, um die Wichtigkeit anzuzeigen.
• Datenbereinigung – Bei der Datenbereinigung werden Ausreißer, doppelte Werte oder Sonderzeichen entfernt. Dazu kann auch gehören, eine einzelne Textspalte in mehrere Spalten aufzuteilen, um Parsing-Fehler bei der Integration zu vermeiden, oder bedingte Formatierungen zu verwenden, um fehlerhafte Daten zu identifizieren.
• Unnötige Daten ausblenden – Manchmal enthalten deine Daten Informationen, die im Moment nicht hilfreich sind, aber später wertvoll sein könnten. Excel und Google Sheets bieten Funktionen, mit denen du diese unnötigen Daten ausblenden kannst.

2. Strukturiere deine Daten für die Integration

Wenn du Tabellenkalkulationen für die Datenbankintegration vorbereitest, gibt es einige bewährte Methoden:

• Metadaten aufzeichnen – Metadaten liefern wichtige Details über deine aktuelle Datenstruktur und ihre Herkunft. Wenn du deine Metadaten aufzeichnest, kannst du eine genaue Zuordnung aller Datenpunkte für eine erfolgreiche Datenbankintegration sicherstellen.
• Null- und Zerowerte darstellen – Nullwerte unterscheiden sich von Zerowerten und beeinflussen deine Datenqualität. Erfasse deine Zerowerte genau, wenn du die Datenblätter für die Integration vorbereitest, da die Datenbank sie möglicherweise als Nullwerte interpretiert, was zu Fehlern bei den Beschränkungen führen kann.
• Vermeide Sonderzeichen in Feldnamen – Die Einführung von Zahlen, Sonderzeichen und anderen Unicode-Zeichen in deinen Spaltennamen kann beim Importieren von Daten aus Tabellenkalkulationen zu Parsing-Fehlern führen. Zu den bewährten Methoden bei der Benennung von Feldern gehört die Verwendung von Kleinbuchstaben (z. B. studentName) oder Unterstrichen, um die Namen anschaulicher zu machen.

Wenn du deine Daten strukturiert hast, bist du bereit, sie in eine Cloud-Datenbank zu integrieren.

So integrierst du MariaDB: Schritt für Schritt

Beginne damit, deine MariaDB-Datenbank mit Kinsta zu erstellen. Als Nächstes verwendet dieser Leitfaden Coefficient – einen No-Code-Connector für den Import von Tabellenkalkulationsdaten, um deine Datenbankinstanz mit Google Sheets zu verbinden. Installiere diesen Konnektor unbedingt.

MySQL Workbench mit MariaDB verbinden

Gib zunächst die externen Verbindungsdaten für deine MariaDB-Datenbankinstanz ein.

1. Öffne die Seite Externe Verbindungen und kopiere die Felder Externer Hostname, Benutzername, Passwort und Datenbankname.

   

   Verbinde hier die MySQL Workbench, die eine grafische Benutzeroberfläche für die Interaktion mit der MariaDB-Instanz bietet. Du verbindest MySQL Workbench mit deiner Datenbankinstanz, indem du eine neue Verbindung hinzufügst.

2. Klicke auf der Seite Willkommen bei MySQL Workbench in der linken unteren Ecke auf MySQL-Verbindung.
3. Auf der Seite Neue Verbindung einrichten gibst du die externen Verbindungsdaten ein, die von deiner MariaDB-Datenbankinstanz bereitgestellt werden.

   

4. Klicke unten auf der Seite auf Verbindung testen. Es erscheint eine Verbindungswarnung über eine inkompatible oder nicht standardmäßige Serverversion. Ignoriere die Warnung. Jetzt hast du deine Datenbankinstanz mit der MySQL Workbench verbunden.
5. Als Nächstes erstellst du mit der folgenden SQL-Anweisung eine Tabelle namens diabetes_table mit Spalten.

   CREATE TABLE `diabetes_table` (
     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `Pregnancies` varchar(45) NOT NULL,
     `Glucose` int(11) NOT NULL,
     `BloodPressure` int(11) NOT NULL,
     `BMI` decimal(3,1) NOT NULL,
     `DiabetesPedigreeFunction` decimal(4,3) NOT NULL,
     `Age` int(11) NOT NULL,
     `Outcome` tinyint(4) NOT NULL,
     PRIMARY KEY (`id`),
     UNIQUE KEY `id_UNIQUE` (`id`)
   ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8mb3

Google Sheets mit MariaDB verbinden

1. Öffne Google Sheets. Die Tabelle enthält bereits eine CSV-Datei (diabetes.csv) mit sieben Spalten, die durch Kommata getrennt sind.

   

2. Klicke auf Erweiterungen.

   

3. Gehe zu Coefficient Salesforce, Hubspot Data Connector und klicke dann auf Starten.

   

   In diesem Schritt wird der Coefficient Connector auf der rechten Seite deines Sheets geöffnet, mit dem du Daten zwischen Google Sheets und der MariaDB-Datenbank importieren und exportieren kannst.

4. Klicke in Coefficient auf Exportieren nach und dann auf MySQL. Obwohl du eine Verbindung zu einer MariaDB-Datenbank herstellst, klickst du auf MySQL, weil MariaDB eine Abspaltung von MySQL ist. Das bedeutet, dass es sich um eine MySQL-Datenbank mit zusätzlichen Funktionen handelt.
5. Gib die Verbindungsdaten ein, die du von deiner MariaDB-Instanz erhältst, und klicke auf Verbinden.

   

6. Im Bereich Quelldaten wählst du Diabetes aus der Tab-Liste und Zeile 1 aus der Kopfzeilenliste.

   

7. Im Abschnitt Ziel wählst du Sheets-db diabetes_table aus der Liste Table aus.
8. Wähle Einfügen aus der Liste Aktion, um die Tabellendaten einzufügen.

   

   Im Bereich Schemata siehst du die Tabellenkalkulationsspalten.

   

9. Ordne die Tabellenkalkulationsspalten den Überschriften der MariaDB-Tabelle zu und klicke auf Speichern.

   

10. Wähle Bestimmte Zeilen auf dem Blatt und klicke auf Weiter.
11. Teste die Zuordnung, indem du Zeile 12 auswählst, und klicke auf Zeilenauswahl beenden.

    

12. Bestätige deine Auswahl, indem du auf 1 Zeile in MySQL einfügen klickst. Die Tabelle hat jetzt eine Spalte Datensatz-ID, eine Spalte Ergebnis, die OK anzeigt, und eine Spalte Zeitstempel, die den Zeitpunkt des Exports angibt.

    

13. Klicke auf Fertig.
14. Wähle nun weitere Zeilen für den Export aus. Klicke auf X Zeilen in MySQL einfügen und dann auf Fertig.
15. Verwende diese Abfrage, um importierte Daten in der MariaDB-Tabelle anzuzeigen.

    SELECT * FROM <your_db_name>.diabetes_table;

    

Excel-Tabellen mit MariaDB verbinden

Stelle sicher, dass du das Devart-Plugin hast. Mit diesem Plugin kannst du deine Excel-Tabelle mit MariaDB verbinden, die Daten in Excel importieren und bearbeiten und die Änderungen in deiner Datenbank aktualisieren. Das Plugin wird mit einer Anleitung geliefert, die dir bei der Installation hilft.

1. Öffne eine leere Excel-Tabelle.
2. Klicke in der oberen Navigationsleiste auf Devart. Du siehst die Registerkarte Devart, wenn du das Plugin installiert hast.

   

3. Klicke auf Daten holen, um den Datenimport-Assistenten zu öffnen.

   

4. Wähle die MySQL-Datenbank als Datenquelle aus und gib die Details deiner MariaDB-Datenbank ein, um dich mit ihr zu verbinden.

   

5. Klicke auf Verbindung testen. Es erscheint die Meldung „Erfolgreich verbunden“.
6. Klicke auf OK und dann auf Weiter.
7. Verwende den Visual Query Builder oder eine benutzerdefinierte SQL-Abfrage, um alle Daten aus der Diabetes-Tabelle in das Excel-Blatt zu importieren.

   

8. Klicke auf Fertigstellen. Jetzt hast du eine Excel-Tabelle mit Daten aus der in der Cloud gehosteten Datenbank.

   

9. Um diese Tabelle und die Datenbank zu bearbeiten und zu aktualisieren, klicke auf Bearbeitungsmodus.

   

   Wenn du das Passwort beim Einrichten der Verbindung nicht gespeichert hast, wirst du aufgefordert, dein Datenbankpasswort einzugeben.

10. Teste die Verbindung erneut, um sicherzustellen, dass du nach der Eingabe deines Passworts immer noch verbunden bist.
11. Wähle zwei neue Datensätze aus, die du der Datenbank hinzufügen möchtest.

    

12. Klicke auf Bestätigen und dann auf OK, um die Änderungen in der MariaDB-Datenbank zu übernehmen.
13. Führe eine Abfrage durch, um die aktualisierte Datenbank zu sehen. Du hast jetzt zwei neue Datensätze.

    

Herstellen einer Verbindung mit PostgreSQL

Bevor du dich mit deiner PostgreSQL-Datenbank verbinden und Daten aus Google Sheets importieren kannst, musst du eine zuverlässige Verbindung herstellen, um einen reibungslosen Datenimport zu gewährleisten.

Erstelle eine PostgreSQL-Datenbank auf Kinsta und verwende die Verbindungsdetails, um pgAdmin4, eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), zu verbinden.

Wie im vorherigen Abschnitt verbindest du deine Datenbankinstanz mit Google Sheets über Coefficient.

Verbinde und importiere Google- und Excel-Daten in PostgreSQL

1. Im Dialogfeld Registrieren – Server gibst du die Details deiner PostgreSQL-Verbindung an. Zu den Details gehören:
   • Hostname/Adresse
   • Port
   • Wartungsdatenbank
   • Benutzername
   • Passwort

   

2. Erstelle eine Sequenz für deine Tabellen-ID-Werte mit der folgenden SQL-Anweisung:

   CREATE SEQUENCE IF NOT EXISTS public.diabetes_table_id_seq
       INCREMENT 1
       START 1
       MINVALUE 1
       MAXVALUE 2147483647
       CACHE 1
       OWNED BY diabetes_table.id;

3. Erstelle nun eine PostgreSQL-Tabelle mit dem Namen diabetes_table mit Spalten, deren Datentyp und Beschränkungen mit denen der Tabellenkalkulation übereinstimmen.

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.diabetes_table
   (
       "Pregnancies" smallint NOT NULL,
       "BloodPressure" smallint NOT NULL,
       "BMI" numeric(3,1) NOT NULL,
       "Glucose" smallint NOT NULL,
       "DiabetesPedigree" numeric(4,3) NOT NULL,
       "Age" smallint NOT NULL,
       "Outcome" boolean,
       id integer NOT NULL DEFAULT nextval('diabetes_table_id_seq'::regclass),
       CONSTRAINT diabetes_table_pkey PRIMARY KEY (id)
   )
   WITH (
       OIDS = FALSE
   )
   TABLESPACE pg_default;

4. Öffne diabetes.csv in Google Sheets.
5. Klicke auf Erweiterungen, gehe zu Coefficient: Salesforce, Hubspot Data Connector und klicke dann auf Starten.
6. Um die Daten aus der Tabellenkalkulation in die PostgreSQL-Datenbank zu exportieren, klicke auf Exportieren nach.
7. Klicke auf Verbinden neben PostgreSQL.
8. Gib deine PostgreSQL-Verbindungsdaten ein und klicke auf Verbinden.

   

9. Lege fest, wie du deine Daten exportieren möchtest, indem du Diabetes aus der Tab-Liste und Zeile 1 aus der Kopfzeilenliste auswählst.

   

10. Wähle public.diabetes_table aus der Liste Table im Abschnitt Destination.
11. Wähle Einfügen aus der Liste Aktion.

    

12. Ordne die Spalten des Blattes deiner PostgreSQL-Tabelle zu.
13. Wähle die zweite Zeile aus und klicke auf Zeilen auswählen fertig.
14. Bestätige deine Auswahl, indem du auf 1 Zeile in PostgreSQL einfügen klickst. Das Arbeitsblatt hat jetzt eine Spalte Datensatz-ID, eine Spalte Ergebnis, die OK anzeigt, und eine Spalte Zeitstempel, die den Zeitpunkt des Exports angibt.
15. Teste deine Integration, indem du weitere Zeilen exportierst.
16. Führe eine Abfrage durch, um die kürzlich importierten Daten anzuzeigen.

    SELECT * FROM diabetes_table;

    Diese Abfrage zeigt alle Daten in der Diabetestabelle an.

Verbindung herstellen und Postgres-Daten nach Excel exportieren

Zuerst brauchst du deine PostgreSQL-Verbindungsdaten.

1. Öffne ein leeres Excel-Blatt und klicke auf Devart.
2. Klicke auf Daten holen, um den Datenimport-Assistenten zu öffnen.
3. Wähle die PostgreSQL-Datenbank aus der Liste der Datenquellen und gib im Datenimport-Assistenten die Verbindungsdetails ein, um dich mit deiner Datenbank zu verbinden.

   

4. Klicke auf Verbindung testen, um zu prüfen, ob die Verbindung erfolgreich ist.
5. Wähle dein Objekt aus und frage deine Datenbank mit der visuellen Abfrage ab. Du kannst den Visual Query Builder verwenden oder deine eigene benutzerdefinierte SQL-Abfrage schreiben, um deine Datenbank abzufragen.

   

6. Klicke auf Fertig stellen. Du hast jetzt ein Excel-Blatt mit Daten. Klicke auf Aktualisieren, um sicherzustellen, dass dein Arbeitsblatt auf dem neuesten Stand ist.

   

7. Klicke zur Bestätigung auf Ja.
8. Klicke als Nächstes auf Bearbeitungsmodus, um dieses Arbeitsblatt und die Datenbank zu bearbeiten und zu aktualisieren.
9. Füge einen neuen Datensatz in das Arbeitsblatt ein und klicke auf Bestätigen, um die Änderung zu übernehmen.

   

10. Führe nun eine Abfrage durch, um die aktualisierte Datenbank zu sehen. Du kannst sehen, dass die Datenbank einen neuen Datensatz enthält.

Zusammenfassung

Cloud-gehostete Datenbanken bieten einen kollaborativen Arbeitsbereich, der es dir ermöglicht, dynamische Beziehungen zu Daten zu speichern, darauf zuzugreifen, aufzubauen und zu verwalten.

Mit Kinsta kannst du PostgreSQL- und MySQL-Datenbankinstanzen einrichten und die bereitgestellten Verbindungsdaten nutzen, um dich mit deinen Tabellen zu verbinden. Mit dieser Verbindung kannst du deine Datenbanktabellen erstellen, die Felder deiner Tabellenkalkulation den Feldern deiner Cloud-Datenbank zuordnen und mit dem Exportieren deiner Daten beginnen.

Nutze Kinsta und profitiere von der besseren Verwaltung, die dir die Cloud-Datenbanken bieten.

Verwaltest du immer noch große Datenmengen mit Tabellenkalkulationen? Teile uns in den Kommentaren unten mit, wie du große Datenmengen effektiv verwaltest!

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor at Kinsta, WordPress Web Developer, and Content Writer. Outside of all things WordPress, I enjoy the beach, golf, and movies. I also have tall people problems ;).

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