本文介绍了四种方法,实现将一个csv文件(文本以逗号分割)导入oracle数据库表。1 复制、粘贴将csv文件以excel打开,删除题头行,只保留数据,在第一列前面加空白列,列的顺序与表中字段顺序一致。复制csv中所有数据单元格,包含空白列;在plsql中执行select * from test for update;后锁定表,使用鼠标选中第一行,ctrl+v,实现将数据粘贴到表中。粘贴完成时间视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-10 18:46:23
                            
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            这里我使用的是SpringBoot + Mybatis + Oracle + com.opencsv场景: 一个饲料配方对应多个原料成分,要求查询Oracle数据库并把数据输出到一个CSV文件中,以如下格式展示出来,用文本方式打开后,每个数据带上双引号。并开启定时任务 一、首先新建一个SpringBoot项目,引入pom.xml<dependencies>
    <depend            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-27 04:44:53
                            
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            有时候我们需要从Excle中的数据导入到sql server中而sql server恰好没安装Excle的数据导入插件,这时候我们可以选择将Excle文件中每一个sheet转换成.CSV或者.TXT文件导入sql server数据库中,然而在导入过程中肯定都会遇到一系列问题:字符编码导致的乱码问题、导入数据突然多出莫名其妙的引号 分号等问题,下面介绍一下导入过程中容易踩坑的地方以及其解决方法.1、            
                
         
            
            
            
            近期由于项目需要,实现了从.csv或者.txt文件中读取每行信息后插入到Oracle数据库中的功能,特共享出来。用到第三方开源工具包:opencsv-1.8.jar和commons-dbutils-1.1.jar,需单独下载。首先需要配置XML文件,如下:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<root>
<DefaultImp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用oracle的 sqlldr 命令  方法一,使用SQL*Loader     这个是用的较多的方法,前提必须oracle数据中目的表已经存在。     大体步骤如下:     1   将excle文件另存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            遇到的问题:需要跨服务器将数据处理到另一台数据库,数据为百万级,凭借代码获取导入时间过慢处理方法:利用oracle提供的官方数据sqlldr一、 安装官方工具下载sqlldr官方工具链接下载好以后解压,会得到一个命名为instantclient_19_17的文件夹,打开里面会有sqlldr.exe的文件 二、 打开dos进入到该文件夹里,输入sqlldr测试是否安装完成#此处我输入时提示            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              1.什么是*.csv,如何得到?里面存放的是数据表.每行代表数据库表格的一行,每行中,每两个数据中间由逗号","分割.*.csv可以通过"将excel文件另存为*.csv"得到.2.如何将*.csv格式的数据导入oracle数据库?举例来说:test.csv文件中存放以下数据.a1,b1a2,b2存放路径为:d:/test.csv准备将其存放到oracle数据库中.a.首先,则需要新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、在数据库中创建表,表的字段要与XX.CSV文件的列数一致。(只是简单的直接导入数据) <pre name="code" class="sql">create table T_ORDER_DETAIL
(
  oid       NUMBER,
  productid NUMBER,
  cnt       NUMBER,
  price     NUMBER(8,2)
)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            说明:当CSV文件数据量很大时,我们可以使用cmd命令方法导入,此方法速度十分快,具体方法如下:工具:Oracle ,sqlldr命令1、建立一个文件夹,将csv文件,放入此文件夹。 如本文示例中文件夹路径:D:\LZL2、在所要导进的oracle数据库建立表,此处我们建立表名为TEMP_TNB 空表。 注意事项:oracle表字段要和CSV文件对应3、在第1步中,文件夹下,建立一个ctl文件。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前发了《表达式变量批量替换器 batchSQL》 这篇文章,有童鞋说导入数据用phpMyAdmin提供的csv导入功能不是更好。的确,导入数据进入mysql用这个功能非常好,不过如果需要进行批量 操作的是update或者其他操作呢,例如要从新的excel里批量更新某一部分的数据,总不能全部删除重建表吧,那个小软件最大的优点就是随意性强,因 为SQL命令可以随便我们自己写。好了,现在我来介绍一下如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            当用Spark的DataFrame往HDFS里面写入csv的时候,会指定分隔符等等。由于写入的是csv,因此用sqoop导到其它数据库的时候就会默认全部按照字符串来处理。因此字符串的格式一定要符合导出数据库所要求的格式。之前曾尝试用DataFrame导出Parquet文件,并用sqoop命令来导出到oracle数据库,无奈总是报错parquet文件夹下缺乏.metadata文件,百度谷歌必应了半天            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            iamlaosong文将CSV文件导入到ORACLE的方法网上很多,比较常见的方法是用PL/SQL Developer的Text Importer和SQLLOADER,考虑到数据量大,觉得还是将文件FTP到服务器,再用SQLLOADER速度会比较快。Oracle 的SQLLOADER可以将外部数据加载到数据库表中。下面是SQLLOADER的基本特点: 1)能装入不同数据类型文件及多个数据文件的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            步骤: 1.准备数据:在excel中构造出需要的数据2.将excel中的数据另存为文本文件(有制表符分隔的)3.将新保存到文本文件中的数据导入到pl*sql中在pl*sql中选择tools--text importer,在出现的窗口中选择Data from Textfile,然后再选择Open da            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一:csv格式文件导出 1、创建linux执行文件,例:law.sh 文件内容如下: export NLS_LANG=编码格式 select userenv('language') from dual,可通过此语句在数据库查询得到,用于解决导出数据中文乱码 sqlplus -s arms/ZC_gl ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于任务要求,需要将一个csv格式的excel文件导入到oracle数据库,文件比较大,有将近1G的大小,记录数大概是两千多万条。我分别测试了oracle常用的导入方法:PL/SQL文本导入工具、sqlplus中用sqlldr工具、informatica导入三种方法。耗时分别如下:PL/SQL文本导入工具是最慢的,两千多万条记录大概要用时10个小时左右;sqlldr工具大概用时1小时,inform            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    Oracle 与 ArcGIS需要经常同步,相互之间需要导入导出。一般来说,Oracle中的带有坐标的表(空间数据),可以直接把表的权限赋予SDE用户即可。如果不想直接给SDE赋予权限,可以直接把表导出为CSV格式,再通过ArcMap转换成ArcGIS的GDB或者SED.1.CSV文件没有最大行数限制的说法    &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录业务需求特点解决思路解决效果解决方案读写其他结语 业务需求将12个CSV文件中的数据,共200多G,导入到ES中,要求性能好一些,速度越快越好。 此处我们不讨论需求的合理性,只对处理办法进行讨论。特点单索引操作,数据量很大数据含有位置数据,可能会涉及经纬度问题需要注意导入性能与速度问题解决思路为满足业务需求,该问题可以拆分为两个部分,一个是读取,如何快速读取csv格式文件数据,内存消耗要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先来看下运行效果:以下是实现步骤: 第一步:设计界面,参考上面的运行时设计界面即可;第二步:创建DataFiles文件,用于存放导入导出的Excel或Csv模板来使用的1、DataFiles文件夹里主要包含三个文件  TplPeiFang.csv(需要导入的CSV模板格式)、TplPeiFang.xlsx(需要导入的Excel模板格式)、TplPeiFangExport.xlsx(导出E            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            因为下载了SQLyog的ultimate版本,现在就可以导入外部的数据了。有着之前使用insert into插入语句来添加近50条有着大概10个字段的记录的经历之后,本着能够导入现成的数据就导入的想法,于是我就使用SQLyog将我的csv文件导入到我们想要的表中:首先我们有一张表20student1,并且里面的字段也已经写好(都与我们的csv文件里面的字段名及对应的数据类型一一对应) 之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何执行postgreSQL导入CSV:
导入需要的c s v数据,加入CSV中数据格式如下Employee ID,First Name,Last Name,Date of Birth,City
1,Max,Smith,2002-02-03,Sydney
2,Karl,Summers,2004-04-10,Brisbane
3,Sam,Wilde,2005-02-06,Perth在SQL中创建我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-01 15:07:16
                            
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