sqluldr2 学习心得

前言

最近正在做一个项目,需要导出数据库中的表,但是数据库中有很多带有虚拟列的表,而且表中的数据非常的庞大,有些表中的数据上亿条,项目经理让我研究如何快速导出这些数据。

下面是我研究的一些经历:

(1)、我先使用plsql developer导出dmp(实际上是通过emp导出),但是不能导出带有虚拟列的表,导出的速度有点慢;

(2)、使用plsql developer自带的导出功能,如图所示:

 

该方法可以导出虚拟列,但是导出的速度很慢,比dmp还慢,大约是方法(1)的2倍时间。

(3)、使用数据泵  DataPump导出,该方法可以导出虚拟列,而且速度还可以,但是如果导出远程库数据的时候,需要用dblink,而且需要很高的权限(相当于dba的权限),所以该方法也被排除。

山重水复疑无路,柳暗花明又一村,我发现了sqluldr2这个神器,又能导出虚拟列,而且导入导出的速度非常快,下面我们就进入正题。

sqluldr2下载与安装

1、软件下载地址:

百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1V8eqyyYsbJqQSD-Sn-RQGg
提取码:6mdn

下载完后并解压会生成4个文件

sqluldr2.exe  用于32位windows平台; 

sqluldr2_linux32_10204.bin  适用于linux32位操作系统;

sqluldr2_linux64_10204.bin  适用于linux64位操作系统;

sqluldr264.exe             用于64位windows平台。

2、直接在cmd上运行(我的sqluldr文件放在H盘里,我电脑是64位,所以使用sqluldr264)

首先,你必须安装oracle,没有安装oracle,sqluldr2不能运行,运行完后出现如下的界面,这样就证明可以成功运行。

sqluldr2 导出

1、导出命令的主要参数

user=用户名/密码@ip地址:1521/服务   ,如果是本地库,可以只写 用户名和密码:eg:user=用户名/密码

query=”sql查询语句”

head=yes|no  是否导出表头

file=文件存放路径(该文件可以写很多后缀: .txt  .csv   .dmp 等等,我发现,导出.dmp文件速度快)

table=查询的表名 有这句话,sqluldr2会自动生成一个.ctl文件,导入的时候会用到();

Field:分隔符,指定字段分隔符,默认为逗号; 比如:field=#  在选择分隔符时,一定不能选择会在字段值中出现的字符组合,如常见的单词等,很多次导入时报错,回过头来找原因时,都发现是因为分隔符出现在字段值中了。

record:分隔符,指定记录分隔符,默认为回车换行,Windows下的换行;

quote:引号符,指定非数字字段前后的引号符;

charset:字符集,执行导出时的字符集,一般有UTF8、GBK等;

2、常规的命令

sqluldr264 user=zxx/zxx123@127.0.0.1:1521/orcl query="select * from mv_xlsymx1 where ysyddm='00001H'"  head=yes file=h:\mx.csv  log=+h:\tem.log

3、可以使用sql参数

可以使用sql参数代替query

sqluldr264 user=zxx/zxx  sql=h:\test.sql head=yes file=h:\mx.csv 

test.sql是提前维护好的一个文件,文件的内容为sql语句。

4、带有table参数的导出

sqluldr264 user=zxx/zxx query="select * from mv_xlsymx1 where ysyddm='00001H'" table=mv_xlsymx1  head=yes file=h:\mx.csv

它会生成一个.ctl文件(mv_xlsymx1_sqlldr.ctl,默认生成在sqluldr文件下,我的就生成在h:\sqluldr\ mv_xlsymx1_sqlldr.ctl)

5、指定.ctl文件生成的位置

sqluldr264 user=zxx/zxx  query="select * from mv_xlsymx1 where ysyddm='00001H'" table=mv_xlsymx1  control=h:\mx.ctl head=yes file=h:\mx.csv

6、带有日志log参数

当集成sqluldr2在脚本中时,就希望屏蔽上不输出这些信息,但又希望这些信息能保留,这时可以用“LOG”选项来指定日志文件名。

sqluldr264 user=zxx/zxx query="select * from mv_xlsymx1 where ysyddm='00001H'"  head=yes file=h:\mx.csv  log=+h:\tmp.log

注意:这里的log路径要写上“+”

sqlldr 导入

1、我们先查看sqlldr的帮助文档

2、导入之前,我们需要先熟悉一下.ctl文件

 

 

characterset :字符集, 一般使用字符集 AL32UTF8,如果出现中文字符集乱码时,改成 ZHS16GBK。

fields terminated by 'string':文本列分隔符。当为tab键时,改成'\t',或者 X'09';空格分隔符 whitespace,换行分隔符 '\n' 或者 X'0A';回车分隔符 '\r' 或者 X'0D';默认为'\t'。

optionally enclosed by 'char':字段包括符。当为 ' ' 时,不把字段包括在任何引号符号中;当为 "'" 时,字段包括在单引号中;当为'"'时,字段在包括双引号中;默认不使用引用符。

fields escaped by 'char':转义字符,默认为'\'。

trailing nullcols:表字段没有对应的值时,允许为空。

 

append into table "T_USER_CTRL"  -- 操作类型

  -- 1) insert into     --为缺省方式,在数据装载开始时要求表为空

  -- 2) append into  --在表中追加新记录

  -- 3) replace into  --删除旧记录(相当于delete from table 语句),替换成新装载的记录

  -- 4) truncate  into  --删除旧记录(相当于 truncate table 语句),替换成新装载的记录skip=1 :表示插入数据时,跳过第一行(标题),从第二行开始导入;

 3、sqluldr 导入处理

3.1、基本的导入语句

sqlldr userid=hxj/hxj control=h:\sqluldr\mv_xlsymx1_sqlldr.ctl data=h:\mx.csv rows=1000

 如果是本地库,可以直接只用 用户名/密码;

如果是远程库,需要将userid写全    userid=用户名/密码@ip:1521/服务名

比如:userid=zxx/zxx123@10.3.36.110:1521/orcl,填写自己远程库地址

3.2、带有日志log参数

sqlldr userid=hxj/hxj control=h:\sqluldr\mv_xlsymx1_sqlldr.ctl data=h:\mx.csv log=h:\log\mx.log  rows=1000

注意:这里的log的路径不能写“+”;

4、虚拟列处理

sqluldr2导出数据的时候,如果该表中含有虚拟列,你导出的时候没有过滤掉虚拟列,比如:select * from 带有虚拟列的表,那么你要对这些虚拟列进行处理,否则导入的时候回报错。

我发现了三种处理方法:

4.1、在虚拟列后面加上filler,将这一列过滤掉。

 

4.2、将.ctl文件中的虚拟列删除掉就可以了

4.3、在导出的时候,不导出虚拟列

比如,不写select * from 表名

直接将不是虚拟列的列名写出来 select id,name from 表名

 5、使用并行处理

 5.1 未使用并行处理

sqlldr userid=hxj/hxj control=h:\ctl\qsddlqymx1_cyqs.ctl data=h:\qsddlqymx1_cyqs.dmp log=h:\log\qsddlqymx1_cyqs.log

 

1567258条数据大概需要 一分半

5.2、使用并行处理数据

需要在导入语句中加入  direct=true   parallel=true,如下所示:

sqlldr userid=hxj/hxj control=h:\ctl\qsddlqymx1_cyqs.ctl data=h:\qsddlqymx1_cyqs.dmp log=h:\log\qsddlqymx1_cyqs.log direct=true   parallel=true

 

并行能更快的导入数据,1567258条数据大概20秒,但是有缺点(我测试的时候发现的,可能有别的解决方法)

(1):首先.ctl文件必须是append into table 表名;

(2):需要导入的表不能有索引。

 

这是我写的第一篇博客,望看客老爷们多多指教。

posted @ 2019-01-24 16:35  蒙奇D杰  阅读(12435)  评论(2编辑  收藏  举报