使用Oracle完成大规模数据导入（oracle全量数据导入）

使用Oracle完成大规模数据导入

随着数据规模的不断增大，对于企业来说，数据的导入成为一项极其重要的任务。而Oracle数据库则是世界上应用最为广泛的关系型数据库之一，因此，使用Oracle数据库完成大规模数据导入是非常有必要的。

Oracle提供了多种导入数据的方式，如sqlldr、Oracle Data Pump等。其中，Oracle Data Pump是Oracle 10g中新增的一种数据导出/导入工具，是一种快速、高效、灵活的数据导入方式。下面我们来简单介绍一下如何使用Oracle Data Pump完成大规模数据导入。

1. 准备数据文件

在使用Oracle Data Pump导入数据前，首先需要准备好数据文件，我们可以将数据以CSV、TXT、XLS、XLSX等格式进行存储。数据文件的编码格式应保证与目标表的编码格式相同。例如，如果目标表的编码格式为UTF-8，则数据文件的编码格式也应为UTF-8。

2. 创建目标表

在导入数据之前，需要先创建目标表。我们可以使用Oracle SQL Developer等工具创建表，也可以使用以下代码在Oracle数据库中创建表：

CREATE TABLE emp (
  empno NUMBER(4) CONSTRNT emp_pk PRIMARY KEY,
  ename VARCHAR2(10),
  job VARCHAR2(9),
  mgr NUMBER(4),
  hiredate DATE,
  sal NUMBER(7,2),
  comm NUMBER(7,2),
  deptno NUMBER(2)
);

3. 创建数据泵作业

在创建数据泵作业前，需要先登录到Oracle数据库中。假设我们要导入的数据文件为emp.csv，我们可以使用以下代码创建数据泵作业：

$ expdp username/password@connect_string \
  directory=import_dir \
  dumpfile=emp.dmp \
  logfile=exp_emp.log \
  table_exists_action=replace \
  table_statistics=none \
  tables=emp \
  parallel=4 \
  exclude=index

其中，username/password为登录Oracle数据库的用户名和密码，connect_string为连接Oracle数据库的连接串，directory为存放数据文件的目录，dumpfile为导出的数据文件名，logfile为导出日志文件名，table_exists_action为表存在时的行为，默认为SKIP，replace表示如果表存在则替换该表，table_statistics表示是否导出表统计信息，tables为要导出的表名，parallel为并行度，可以根据具体情况进行调整，exclude为要排除导出的对象类型，此处排除索引。

4. 运行数据泵作业

数据泵作业创建完成后，我们可以使用以下代码启动数据泵作业进行数据导入：

$ impdp username/password@connect_string \
  directory=import_dir \
  dumpfile=emp.dmp \
  logfile=imp_emp.log \
  table_exists_action=replace \
  table_statistics=none \
  tables=emp \
  parallel=4

其中，username/password为登录Oracle数据库的用户名和密码，connect_string为连接Oracle数据库的连接串，directory为存放数据文件的目录，dumpfile为导出的数据文件名，logfile为导入日志文件名，table_exists_action为表存在时的行为，默认为SKIP，replace表示如果表存在则替换该表，table_statistics表示是否导入表统计信息，tables为要导入的表名，parallel为并行度，可以根据具体情况进行调整。

需要注意的是，数据导入时，数据文件的字段应与目标表的字段一一对应，且数据文件中的字段数据类型应与目标表的字段数据类型相同。

使用Oracle Data Pump，我们可以快速、高效地完成大规模数据导入任务。同时，Oracle Data Pump还提供了多种灵活的导入选项，如并行导入、表不存在时自动创建表等，使得数据导入变得更加方便，并可以提高数据导入的效率。