哈哈，这个问题我之前帮好几个开发者解决过！你的场景应该是Excel里单条书籍记录对应多个用分隔符拼在一起的分类ID，需要拆成每行一个独立的书籍-分类关联对吧？下面给你三个从易到难的实用方案，3万条数据完全hold住：

方案1：用Excel自带Power Query拆分（零代码，适合非开发人员） #

这是最省心的方法，不用写任何代码，亲测处理3万条数据毫无压力：

• 打开你的Excel文件，选中包含表头的全部数据区域
• 点击「数据」选项卡 → 「从表格/区域」（弹出提示时勾选「我的表格有标题」）
• 在Power Query编辑器里，选中id_cat列，点击「转换」→ 「拆分列」→ 选择你实际用的分隔符（比如逗号、分号）
• 拆分后会生成id_cat.1、id_cat.2...等多列，选中所有这些分类列，右键 → 「逆透视列」→ 选择「逆透视其他列」
• 此时会得到三列：id_b、「属性」（可以直接删除）、「值」（这就是拆分后的单个分类ID），把「值」列重命名为id_cat
• 最后点击「关闭并上载」，就能得到每行一个关联的表格，直接保存为CSV格式即可导入PostgreSQL

方案2：用Python脚本批量处理（灵活高效，适合开发人员） #

如果你会点Python，这个方法速度最快，3万条数据几秒钟就能搞定：

• 先安装依赖包：pip install pandas openpyxl
• 写一段极简脚本（把路径和分隔符换成你自己的）：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("你的书籍分类文件.xlsx")

# 拆分分类ID列，这里的sep换成你实际用的分隔符（比如","或";"）
df = df.assign(id_cat=df['id_cat'].str.split(',')).explode('id_cat')

# 清理分类ID前后可能存在的空格
df['id_cat'] = df['id_cat'].str.strip()

# 保存为适合PostgreSQL导入的CSV文件
df.to_csv("拆分后的书籍分类关联.csv", index=False)

• 运行脚本后得到的CSV就是标准的每行一个id_b+id_cat格式，直接导入即可

方案3：导入PostgreSQL后再拆分（适合已上传原始数据的情况） #

如果你已经把未拆分的Excel数据导入了PostgreSQL临时表（比如叫temp_book_category），可以直接用SQL完成拆分：

-- 先创建目标关联表（如果还没建）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS book_category (
    id_b INT,
    id_cat INT,
    PRIMARY KEY (id_b, id_cat) -- 可选，防止重复关联数据
);

-- 拆分临时表数据并插入到目标表，分隔符换成你实际的
INSERT INTO book_category (id_b, id_cat)
SELECT 
    id_b,
    UNNEST(string_to_array(id_cat, ','))::INT -- 把逗号换成你的分隔符
FROM temp_book_category
-- 可选：过滤空的分类ID
WHERE id_cat IS NOT NULL AND id_cat != '';

导入PostgreSQL的小技巧 #

不管用哪种方法得到拆分后的CSV，推荐用PostgreSQL的COPY命令导入，速度比GUI工具快N倍：

-- 服务器本地文件用COPY
COPY book_category (id_b, id_cat)
FROM '/服务器上的CSV文件路径.csv'
DELIMITER ','
CSV HEADER;

-- 本地文件用psql的\copy命令（不需要服务器权限）
\copy book_category (id_b, id_cat) FROM '你的本地CSV路径.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

内容的提问来源于stack exchange，提问作者spaceoddity11