oracle数据泵导入csv文件？

一、oracle数据泵导入csv文件？

不能使用impdp导入csv文件。

可以使用sql*loader 或者其他第三方工具：sql developer、plsql developer

二、csv中的数据要导入到oracle？

首先1.csv文件内容：

1 2

3 name

5 id

数据库中有个t表：

create table t (id number , name varchar2(2000)) ;

然后使用使用plsql developer的text imporer。

三、怎么从csv导入数据？

　　

1、确保csv文件是直接下载未经Excel修改过的，文件下载请使用浏览器另存为单线程下载方式，请勿使用其他下载工具下载。　　

2、新建Excel文档，选择数据=>自文本。　　

3、选择需要导入的csv文件。　　注意查看文件预览中识别的字符是否正常。　　5、设置csv数据分割方式，务必选择分隔符为逗号，文本识别符号为无。　　6、设置各字段的数据类型，按CTRL或者SHIFT键和鼠标左键可同时选择多个列，如果有些超长数字（例如身份证号码）Excel识别错误的，必须选择文本类型。　　7、完成导入，确认无误。　　

四、oracle大数据导入

Oracle大数据导入: 关键于高效、可靠的数据处理

在当今数据驱动的世界，Oracle数据库被广泛用于存储和管理海量数据。当处理大数据量时，有效地导入数据至Oracle数据库变得至关重要。本文将介绍一些关键策略，以实现高效、可靠的Oracle大数据导入。

1. 数据预处理

数据预处理是Oracle大数据导入的关键步骤之一。在将数据导入数据库之前，必须进行必要的清洗和转换，以符合数据库的规范和结构。这包括数据格式的验证、数据去重和数据映射。

首先，要验证数据的格式是否符合数据库要求。保证数据的一致性和准确性非常重要。例如，如果数据库要求某一列为日期类型，那么在导入之前必须确保该列中的所有值都为有效的日期。

其次，数据去重是另一个重要的步骤。在大数据集中，重复数据可能会导致数据库冗余和性能问题。因此，在导入之前，必须执行数据去重操作，以确保数据库中没有重复的记录。

最后，数据映射是将数据从源系统映射到目标数据库的过程。在这一步中，可以通过使用ETL（抽取、转换和加载）工具，将数据从不同的源系统中提取出来，并映射到正确的数据库表和字段。这确保了数据的正确性和一致性。

2. 并行处理

针对大数据量，使用并行处理技术可以显着提高Oracle数据导入的效率。并行处理允许同时处理多个数据块，减少了导入的时间。以下是一些实现并行处理的方法：

• 使用Oracle Data Pump来执行并行导入。Oracle Data Pump是一个强大的工具，可以高效地导入大量数据。该工具利用多个并行进程，将数据快速加载到数据库中。
• 分区导入。将大数据集分成几个较小的分区，然后使用并行导入技术对每个分区进行导入。这样可以将数据负载分散到多个进程中，加快导入速度。
• 考虑使用Oracle并行服务器来处理导入任务。并行服务器可以在多个计算节点上同时执行任务，从而提高整体导入性能。

3. 数据加载优化

在Oracle大数据导入过程中，可以采取一些优化策略来提高数据加载的效率。

首先，建议使用批量插入语句而不是逐行插入。逐行插入会导致频繁的磁盘IO操作，降低导入速度。相比之下，批量插入语句可以一次性插入多行数据，减少了IO操作。

其次，使用合适的索引策略可以提高数据加载和查询的性能。根据数据访问模式，选取适当的索引类型和列，以减少索引的维护成本，并提高数据导入的速度。

此外，使用正确的数据加载方法也对导入效率起着重要作用。例如，可以使用外部表进行数据导入，利用外部表的优势，实现高速导入和数据加载。

4. 异常处理和日志记录

在Oracle大数据导入过程中，牢记异常处理和日志记录的重要性。由于大数据量的导入，可能会遇到各种异常情况，例如数据格式错误、主键冲突等。

在处理异常时，建议使用合适的异常处理机制，例如使用PL/SQL的异常处理语句，以捕获和处理错误。此外，及时记录日志非常重要，可以帮助我们更好地跟踪和解决导入过程中的问题。

5. 性能监控和调优

最后，在Oracle大数据导入完成后，对导入过程进行性能监控和调优是必不可少的。通过监控系统性能指标，可以发现潜在的瓶颈，并采取相应的措施来改进导入性能。

一些常用的性能监控工具包括Oracle Enterprise Manager和AWR报告。这些工具可以提供关于数据库性能的详细信息，帮助我们分析和优化导入过程中的性能问题。

在调优导入性能时，可以考虑以下几个方面：

• 调整并行度参数。通过增加并行度，可以利用更多的系统资源，提高导入的速度。
• 优化系统参数。根据导入过程中的需求，调整数据库的一些参数，以提供更好的性能。
• 定期收集统计信息。通过收集统计信息，优化查询计划，提高数据加载和查询的效率。

结论

Oracle大数据导入是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。通过数据预处理、并行处理、数据加载优化，以及异常处理和性能监控，可以实现高效、可靠的大数据导入过程。这些策略将帮助您充分发挥Oracle数据库的潜力，应对海量数据的处理挑战。

五、oracle 大数据 导入

大数据是目前互联网时代的一个热门话题，它指的是通过计算机分析、处理和解释巨大的数据集，从中提取有价值的信息和见解。在大数据领域，Oracle是一个备受推崇的数据库管理系统。Oracle数据库在处理大数据时展现了其卓越的性能和可靠性。

什么是Oracle数据库

Oracle是一种关系型数据库管理系统，被广泛应用于企业级应用程序和大型数据仓库。它提供了一种存储和访问数据的有效方式，帮助企业管理和分析海量数据。Oracle数据库具有强大的事务处理能力、高度可扩展性和安全性。

大数据导入到Oracle数据库的重要性

随着大数据时代的到来，越来越多的企业面临着大数据处理的挑战。将大量的数据导入到Oracle数据库中，有助于企业分析、挖掘和利用这些数据，从而为业务决策提供有力支持。

导入大数据到Oracle数据库的过程不仅涉及数据传输的效率和稳定性，还需要考虑数据的一致性、完整性和准确性。Oracle数据库提供了一系列强大的工具和功能，使得大数据导入变得更加高效和可靠。

Oracle数据库大数据导入的方法

以下是几种常见的将大数据导入到Oracle数据库的方法：

1. 使用SQL*Loader工具：SQL*Loader是Oracle数据库中的一个强大工具，专门用于高速加载数据。它可以从各种源（如文本文件、CSV文件等）读取数据，并将其直接导入到Oracle数据库中。
2. 使用外部表：Oracle数据库允许创建外部表，外部表与底层数据源文件进行关联。通过创建外部表，可以将数据文件的内容视为表中的数据。然后，可以使用SQL语句将数据从外部表导入到Oracle表中。
3. 使用INSERT INTO语句：对于较小的数据集，可以使用INSERT INTO语句逐条插入数据。这种方法适用于数据量较小，且需要确保数据的准确性和完整性。
4. 使用Oracle Data Pump：Oracle Data Pump是Oracle数据库中的一个重要特性，用于高效地导入和导出数据。它可以将大量数据以二进制格式导入到Oracle数据库中，并提供了一些高级选项来控制导入过程。

优化Oracle数据库大数据导入

为了最大限度地提高大数据导入的效率和性能，以下是一些优化建议：

• 分批导入：将大数据分批导入，以避免一次性导入过多数据造成数据库性能下降。
• 使用并行处理：Oracle数据库支持并行处理，可以利用多个CPU和多个并行进程来加速数据导入过程。
• 数据预处理：优化数据预处理过程，如消除重复数据、清洗数据和转换数据格式等，可以减少导入时的错误和冲突。
• 合理设置索引：根据导入数据的查询需求，合理设置索引以提高查询性能。

结论

在当今的数据驱动世界中，大数据导入到Oracle数据库对于企业的发展和决策具有至关重要的作用。Oracle数据库作为一种强大的关系型数据库管理系统，提供了多种方法和工具来处理大数据。通过合理优化和选择适合的方法，可以实现高效、稳定和可靠的大数据导入。

六、oracle导入大数据

Oracle导入大数据的最佳实践

随着大数据时代的到来，越来越多的企业需要将海量的数据导入到Oracle数据库中进行分析和处理。然而，导入大数据并不是一件简单的任务，需要借助有效的策略和技术来确保数据的准确性和高效性。

在本文中，我们将介绍一些Oracle导入大数据的最佳实践，帮助企业顺利完成这一挑战性任务。

1. 数据预处理

大数据的导入过程通常开始于数据预处理阶段。这一阶段的目标是清洗数据、去除重复项、处理缺失值等。在进行Oracle导入之前，您可以使用一些开源的大数据工具（如Hadoop）对数据集进行这些预处理操作。通过预处理，您可以提高导入过程的效率和准确性。

2. 利用分区表

对于大规模的数据导入，分区表是一种非常有效的策略。分区表将数据分割存储在不同的分区中，可以提高查询和导入的性能。您可以根据业务需求选择合适的分区策略，如按日期、按地理位置等。

3. 并行导入

Oracle数据库支持并行导入功能，可以同时导入多个数据文件，从而提高导入速度。您可以通过设置导入参数来启用并行导入，并根据系统资源的情况进行调整，以平衡导入过程的效率和资源占用。

4. 合理利用索引

索引是加速数据库查询的重要手段，但对于大数据导入过程，过多的索引可能会影响导入速度。在进行大数据导入之前，建议您先禁用相关的索引，待导入完成后再重新建立索引。这样可以提高导入过程的效率，避免不必要的索引维护。

5. 分批导入

将大数据一次性导入到Oracle数据库可能会对系统造成过大的负荷，影响数据库的性能。因此，我们建议将大数据拆分成小批次进行导入。您可以根据数据的大小和系统资源的情况，合理划分导入任务，以平衡导入过程和系统的稳定性。

6. 监控与优化

在导入大数据的过程中，实时监控数据库的性能和资源利用情况非常重要。您可以使用Oracle提供的性能监控工具，如Enterprise Manager，来监控导入过程中的各项指标。如果发现性能瓶颈，您可以对导入任务进行优化，如调整数据块大小、调整并行度等。

7. 安全性考虑

对于大数据的导入过程，安全性是一个关键问题。您需要确保数据库的访问权限和数据的机密性。在导入大数据之前，建议您对数据进行加密或脱敏处理，以保护敏感信息的安全。同时，您还可以通过访问控制和审计功能来监控和控制数据库的访问。

8. 数据备份与恢复

在进行大数据导入之前，一定要做好数据备份工作。备份可以保证在导入过程中出现意外情况时能够及时恢复数据。您可以利用Oracle提供的备份与恢复工具，如RMAN，来对数据库进行定期的备份，并测试备份的可用性和恢复性。

结论

在本文中，我们介绍了Oracle导入大数据的最佳实践。通过数据预处理、利用分区表、并行导入、合理利用索引、分批导入、监控与优化、安全性考虑以及数据备份与恢复等策略，可以帮助企业顺利完成海量数据的导入任务，并确保数据的准确性和安全性。

相信通过合理的策略和技术的应用，企业能够充分利用Oracle数据库的强大功能，处理和分析大数据，并为业务决策提供有力支持。

扩展阅读：Oracle大数据解决方案

七、大数据导入oracle

大数据导入Oracle是当下数据处理和存储领域的一个热门话题。随着数据量的快速增长，传统关系型数据库面临着巨大的挑战，而Oracle作为一款成熟稳定的数据库管理系统，一直被广泛应用于企业级数据存储和管理中。本文将探讨如何有效地进行大数据导入Oracle，以及一些值得注意的问题和解决方案。

1. 数据预处理

在进行大数据导入Oracle之前，首先需要进行数据预处理。数据预处理是为了清洗和准备数据使其符合Oracle数据库的要求和结构。首先，需要对原始数据进行清洗，去除无效数据、重复数据等。其次，需要对数据进行转换和规范化，保证数据的格式和类型与Oracle数据库的定义相匹配。

对于大量数据的预处理，建议使用分布式处理框架，比如Hadoop和Spark等。这些框架可以实现数据的并行处理和分布式计算，大大加快数据预处理的速度。

2. 数据切割和分区

当数据量较大时，将数据进行切割和分区可以提高导入效率。数据切割指将大数据集划分为多个较小的文件或数据块，分区则是将数据按照某个规则分割并存储在不同的表空间或表中。

在Oracle中，可以通过使用分区表或分区索引实现数据的分区。分区表是将表按照某个字段（如日期或地理位置）进行划分，每个分区独立存储。分区索引则是在索引层面对数据进行分区，提高查询效率。

数据切割和分区可以充分利用多核处理器和并行计算的优势，加快数据导入的速度。此外，还可以提高查询性能和数据的可管理性。

3. 导入工具和技术

在进行大数据导入Oracle时，选择合适的导入工具和技术非常重要。以下是一些常用的导入工具和技术：

• SQL*Loader：Oracle官方提供的命令行导入工具，适用于导入文本文件和部分二进制文件。通过编写控制文件，指定数据格式和表结构，可以实现高效的数据导入。
• External Tables：Oracle的External Tables功能允许在数据库中创建对外部文件系统中数据的虚拟表。可以通过导入外部文件来实现大数据导入Oracle。
• Oracle Data Pump：Oracle的数据泵是一个功能强大的工具，可以实现高性能的、并行的数据导入导出。它通过使用数据泵作业和数据泵导入导出API，可以灵活地控制导入过程。

选择合适的导入工具和技术，可以根据具体的需求和数据特点，提高导入的效率和稳定性。

4. 导入性能优化

在进行大数据导入Oracle时，性能优化是一个关键问题。以下是一些导入性能优化的建议：

• 并行导入：利用Oracle的并行特性，将数据切分为多个任务并行导入，可以显著提高导入速度。
• 使用内存：增加Oracle数据库的内存配置，可以加速数据导入过程中的排序、聚合等操作。
• 合理使用索引：对于大型数据导入，可以考虑先禁用或删除索引，导入完成后再重新创建索引，避免索引维护对导入性能的影响。
• 分批次导入：如果数据量非常大，可以将数据分批次导入，避免一次性导入过多数据导致的性能问题。

通过合理的导入性能优化策略，可以有效地提高数据导入的速度和效率。

5. 导入失败处理

在进行大数据导入Oracle时，可能会出现导入失败的情况。以下是一些处理导入失败的建议：

• 错误日志分析：在导入过程中生成错误日志，并及时分析错误信息。根据错误日志中的提示，找出导入失败的原因，进行相应的修复。
• 事务回滚：在进行大数据导入时，可以使用事务进行包裹。如果导入过程中出现错误，可以进行回滚操作，恢复到导入之前的状态。
• 数据校验：在导入完成后，进行数据校验和验证，确保导入的数据与源数据一致性。

通过及时的导入失败处理，可以保证数据的完整性和准确性。

结语

大数据导入Oracle是一项具有挑战性的任务，需要综合考虑数据预处理、数据切割和分区、导入工具和技术、导入性能优化以及导入失败处理等多个方面。通过合理的规划和实施，可以实现高效、稳定地将大数据导入Oracle，为企业级数据管理提供强大的支持。

希望本文对大家在大数据导入Oracle方面提供有益的指导和参考，欢迎大家留言讨论与交流。

八、oracle 导入 大数据

大数据在当今的商业世界中扮演着至关重要的角色，尤其是对于那些希望从海量数据中获得洞见并进行战略决策的企业来说。Oracle作为数据库领域的领导者，提供了强大的功能和工具来处理和导入大数据。

Oracle数据库的导入功能

Oracle数据库具有强大的导入功能，可轻松地将大数据集成到现有的数据库中。无论是从其他数据库还是从外部文件系统导入数据，Oracle都提供了多种方法来满足不同的需求。

以下是Oracle数据库导入大数据的一些常见方法：

• 使用Oracle Data Pump工具导入数据：Oracle Data Pump是一个强大的工具，可用于高效地将大量数据导入Oracle数据库。它提供了很多选项和功能，如并行导入、数据过滤和转换等。
• 使用外部表导入数据：Oracle的外部表功能允许将外部文件系统中的数据作为表在数据库中进行查询和操作。它可以将海量的数据以表的形式导入到数据库中，并通过SQL进行访问。
• 使用SQL*Loader工具导入数据：SQL*Loader是Oracle数据库的一个强大工具，可用于高速地将大数据集导入数据库。它具有优秀的性能和灵活的配置选项，可以轻松地处理大规模的数据导入任务。

Oracle导入大数据的最佳实践

在进行Oracle数据库的大数据导入时，遵循一些最佳实践可以确保导入的数据质量和性能。

以下是一些Oracle导入大数据的最佳实践：

• 数据预处理：在导入大数据之前，进行数据预处理是非常重要的。这包括数据清洗、去重、格式转换等。数据预处理可以提高数据的质量和一致性，减少导入过程中的错误和问题。
• 并行导入：使用Oracle Data Pump或SQL*Loader时，可以通过配置并行导入来提高导入性能。将大数据集分成多个分区，并使用多个并行进程同时导入，可以显著加快导入速度。
• 监控导入进程：在进行大数据导入时，及时监控导入进程是至关重要的。Oracle提供了各种监控工具和指标，如Enterprise Manager和V$SESSION视图，可以帮助您实时跟踪导入进度和性能。
• 定期备份：在进行大数据导入之前，确保对数据库进行定期备份是非常重要的。这可以防止意外的数据丢失，并为导入过程中的任何问题提供恢复点。

Oracle导入大数据的挑战

尽管Oracle提供了强大而灵活的导入工具和功能，但在导入大数据时仍然可能面临一些挑战。

以下是一些导入大数据时可能遇到的挑战：

• 导入性能：导入大量数据可能需要很长时间，尤其是在单个数据库中进行。即使使用并行导入，仍然可能面临性能瓶颈。
• 数据一致性：在导入大数据时，确保数据的一致性是非常重要的。由于数据量庞大，可能存在数据丢失、冲突或不一致的问题。
• 硬件要求：导入大数据可能需要更强大的硬件资源支持，包括更大的存储空间、更快的处理器和更高的内存容量。
• 导入错误处理：在导入大数据时，可能会遇到各种导入错误和问题，如数据格式错误、特殊字符转义问题等。处理这些错误需要一定的经验和技巧。

总之，Oracle作为数据库领域的领导者，提供了强大的导入大数据的功能和工具。无论是使用Oracle Data Pump、外部表还是SQL*Loader，都可以轻松地将大数据集成到Oracle数据库中。遵循一些最佳实践和处理可能的挑战，可以确保导入过程的质量和性能。

九、怎么把oracle数据导入sqlserver数据？

可以的

1、在目的SQL Server数据库服务器上安装ORACLE Client软件或者ORACLE ODBC Driver.

通过oracle客户端，在netmanager中建立“服务（TNS server）”，并测试连接上oracle数据库正常

2、在sqlserver的DTS(导入和导出数据工具)进行

（1）选择数据源：

数据源：oracle in oracle9i

选择：用户/系统DSN:

点击新建DSN：选择数据源类型：系统数据源，

下一步：选择驱动程序：oracle in oracle9i,下一步，完成 ，

进入oracle odbc driver configration页面

再输入：datasorce name:GZDS

TNS server name:gz(通过netmanager定义好TNS server)

user:(oracle登录用户)

填写好以后，进行"TEST Connection"

可以连通，则点击“ok”，DSN建立完成

数据源选择完成，点击“下一步”进入“选择目的”

（2）选择目的

目的：用于SQL Server的Microsoft OLE DB提供程序

服务器：192.168.0.63

选择：使用sqlserver身份登录

用户名：sa 密码：pass

并刷新，选择好数据库：test(目的数据库，提前建立好的)并点击“下一步”

a.从数据源复制表和数据（下一步：选择源表及视图）

b.用一条查询语句指定要传输的数据（进行sql编辑）

（通过以上选择好要复制的数据表或者相关视图）

再点击下一步“保存、调度和复制包”

（3）“保存、调度和复制包”

时间：立即运行

再点击下一步：进行：“正在完成DTS导入导出”向导

（4）完成：

点击：“完成”按钮，系统进入数据复制“正在执行包”的页面，

可以看到数据正在复杂的进度条

注意：在ORACLE表和SQL Server表之间'转换'那步很重要，

可以改变默认的字段数据类型，如image->text,decimal->int

十、sqlite怎么把数据导入csv文件？

mysql> load data infile '/tmp/mytable.csv' into table mytable; load data infile肯定是最快的.

如果要用PHP来做,那可以考虑开启事务,批量插入,注意避免PHP执行超时. <?php

ignore_user_abort(true); //设置客户端断开连接时继续执行脚本

set_time_limit(0); //设置脚本最大执行时间,如果设置为0秒,则没有时间方面的限制.

//开启事务,批量插入

$db = new mysqli('127.0.0.1','user','pass','dbname',3306);

$db->query('SET AUTOCOMMIT=0');

$db->query('START TRANSACTION');

//导入CSV表格:CSV转数组

$fp = fopen('file.csv', 'r');

while( ($row = fgetcsv($fp)) !== FALSE ) {

//从文件指针中读入一行并解析CSV

$stmt = $db->prepare('INSERT INTO posts (id, post_title, post_content) VALUES (?,?,?)');

$stmt->bind_param('iss', $row[0], $row[1], $row[2]); //这里假设每行内容分别为ID,标题和内容

$stmt->execute();

//如果插入失败,改为更新

if($stmt->affected_rows == 0) {

$stmt = $db->prepare('UPDATE posts SET post_title = ?, post_content = ? WHERE id = ?');

$stmt->bind_param('ssi', $row[1], $row[2], $row[0]);

$stmt->execute();

if($stmt->affected_rows == 0) {

echo 'Import '.$row[0].' failed!'."\n";

}

}

}

fclose($fp);

//提交事务

$db->query('COMMIT'); //失败的操作已经echo输出来了,不需要回滚ROLLBACK

$db->query('SET AUTOCOMMIT=1');

$db->close();

Ubuntu(i5-3230M),开启事务时,PHP5(单进程)往SQLite插入100万条记录(38MB)只用16秒,平均每秒插入62500条.在/dev/shm内存中进行测试,PHP7耗时约9秒.