oracle数据加载工具

2024-11-02

Oracle 之SQL_Loader

SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具,通常用来将操作系统文件迁移到ORACLE数据库中.SQL*LOADER是大型数据仓库选择使用的加载方法,因为它提供了最快速的途径(DIRECT,PARALLEL). 现在支持的导入文件格式主要有 .TXT 和 .CSV 现在做一个小的试验 1.在D盘建立sqlldr的控制文件,111.ctl 内容如下 LOAD DATA INFILE 'D:/111.TXT' INTO TABLE test.CESHI TRUNCATE FIELDS TERMI

PostgreSQL数据加载工具之pg_bulkload

1. 介绍 PostgreSQL提供了一个copy命令的便利数据加载工具,copy命令源于PostgreSQL数据库,copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载.pg_bulkload是一种用于PostgreSQL的高速数据加载工具,相比copy命令.最大的优势就是速度.优势在让我们跳过shared buffer,wal buffer.直接写文件.pg_bulkload的direct模式就是这种思路来实现的,它还包含了数据恢复功能,即导入失败的话,需要恢复. 2. pg_bulk

Oracle数据加载之sqlldr工具的介绍

环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 客户端:WIN10 + Oracle 11.2.0.1 client 目录: sqlldr语法 sqlldr实验准备 sqlldr常规加载 sqlldr常规加载优化 sqlldr直接路径加载 sqlldr直接路径加载优化 References 1. sqlldr语法用法: SQLLDR keyword=value [,keyword=value,...] 有效的关键字: userid -- ORACLE 用户名/口令 cont

7. Oracle数据加载和卸载

在日常工作中:经常会遇到这样的需求: Oracle 数据表跟文本或者文件格式进行交互:即将指定文件内容导入对应的 Oracle 数据表中:或者从 Oracle 数据表导出. 其他数据库中的表跟Oracle数据库进行交互. 若是少量数据:可选择的解决方案有很多.常用的用 Pl/SQL developer工具,或者手动转换为 INSERT 语句,或者通过API.但数据量大:用上面的方法效率太烂了.本文来说说 Oracle 数据的加载和卸载. Oracle中的DBLINK Oracle加载数据-外部表

Oracle数据加载之外部表的介绍

环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 目录: 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 1.2 创建外部表 1.3 创建外部表源文件 1.4 查询外部表二. 加载外部表数据到普通表 2.1 创建普通表 2.2 直接插入 2.3 直接路径插入三.References 一. 创建外部表 1.1 创建外部表需要的目录 create or replace directory admin as '/u01/jingyu'; 1.2 创建外部表 drop table

Oracle数据加载和卸载

一. 平面文件卸载数据泵卸载 EXP/IMP; EXPDP/IMPDP sqlldr的两种模式:传统路径直接路径控制文件:INSERT.APPEND.TRUNCATE.REPLACE 1.定界数据2.制表符定界数据 FIX属性VAR属性STR属性加载LOB数据外部表二.损坏快修复 RCHIVELOG模式:使用BLOCKRECOVERY命令 NOARCHIVELOG模式:使用DBMS_REPAIR包修复 1.归档模式:可以做热备份,并且可以做增量备份,可以做部分恢复. 手动归档 LOG_A

GreenPlum数据加载

1. copy命令对于数据加载,GreenPlum数据库提供copy工具,copy工具源于PostgreSQL数据库,copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载.使用copy命令进行数据加载,数据需要经过Master节点分发到Segment节点,同样使用copy命令进行数据卸载,数据也需要由Segment发送到Master节点,由Master节点汇总后再写入外部文件,这样就限制了数据加载与卸载的效率,但是数据量较小的情况下,copy命令就非常方便.下面测试通过copy命令实现操

MPP 二、Greenplum数据加载

Loading external data into greenplum database table using different ways... Greenplum 有常规的COPY加载方法,有基于分布式的并行的gpfdist加载方法:COPY方式适合用于加载小数据:gpfdist适合大数据量加载:下文中将讨论这两种数据加载方式. gp_sydb=# select current_database(),current_user,current_schema(),session_user,c

flask+sqlite3+echarts3+ajax 异步数据加载

浅谈Entity Framework中的数据加载方式

如果你还没有接触过或者根本不了解什么是Entity Framework,那么请看这里http://www.entityframeworktutorial.net/EntityFramework-Architecture.aspx,其中的一系列文章以非常简单易懂的形式一步步介绍了Entity Framework的一些基本概念和操作方法.一句话,Entity Framework是微软新的数据操作框架,在项目中引入Entity Framework可以极大的方便开发人员完成程序与数据库的各种操作.在早期

Android Volley和Gson实现网络数据加载

Android Volley和Gson实现网络数据加载先看接口 1 升级接口 http://s.meibeike.com/mcloud/ota/cloudService POST请求参数列表如下 mainversion 1.0 commoninfo {"timestamp":"1450772874213","clientversion":"6.0","clientdescription":"g

Echarts通过Ajax实现动态数据加载

Echarts(3.x版)官网实例的数据都是静态的,实际使用中往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,官网教程里给出的异步数据加载很粗略,下面就以官网最简单的实例为例子,详细演示如下过程:1.客户端通过ajax发送请求:2.服务器端Servlet接收请求:3.生成json数据并返回给客户端:4.客户端接收数据后显示. 1.客户端通过ajax发送请求先绘制一个最简单的Echarts图表: (这里就直接贴上代码了,直接用的是官网教程里异步数据加载和更新里的代码) <!DOCTYPE html PU

DICOM：DICOM三大开源库对比分析之“数据加载”

背景: 上一篇博文DICOM:DICOM万能编辑工具之Sante DICOM Editor介绍了DICOM万能编辑工具,在日常使用过程中发现,“只要Sante DICOM Editor打不开的数据,基本可以判定此DICOM文件格式错误(准确率达99.9999%^_^)”.在感叹Sante DICOM Editor神器牛掰的同时,想了解一下其底层是如何实现的.通过日常使用以及阅读软件帮助手册推断其底层依赖库很可能是dcmtk,就如同本人使用dcmtk.fo-dicom.dcm4che3等诸多DIC

PyTorch数据加载处理

PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载,使代码更具可读性. 1.下载安装包 scikit-image:用于图像的IO和变换 pandas:用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, trans

ScrollView嵌套ListView,GridView数据加载不全问题的解决

我们大家都知道ListView,GridView加载数据项,如果数据项过多时,就会显示滚动条.ScrollView组件里面只能包含一个组件,当ScrollView里面嵌套listView,GridView时,由于ScrollView,ListView,GridView都有滚动条,系统默认ScrollView的滚动条,ListView,GridView的滚动条会被忽略,就会出现数据加载不全的问题.解决这种问题,要利用自定义布局的知识解决,具体实现如下所示: 一.ListView数据加载不全问题的解

python多种格式数据加载、处理与存储

多种格式数据加载.处理与存储实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

最小系统加载工具 systemjs

systemjs 是一个最小系统加载工具,用来创建插件来处理可替代的场景加载过程,包括加载 CSS 场景和图片,主要运行在浏览器和 NodeJS 中.它是 ES6 浏览器加载程序的的扩展,将应用在本地浏览器中.通常创建的插件名称是模块本身,要是没有特意指定用途,则默认插件名是模块的扩展名称. 通常它支持创建的插件种类有: CSS System.import('my/file.css!') Image System.import('some/image.png!image') JSON Syste

Entity Framework关联查询以及数据加载（延迟加载，预加载）

数据加载分为延迟加载和预加载 EF的关联实体加载有三种方式:Lazy Loading,Eager Loading,Explicit Loading,其中Lazy Loading和Explicit Loading都是延迟加载. (一)Lazy Loading使用的是动态代理,关闭Lazy Loading,可以将LazyLoadingEnabled设为false,如果导航属性没有标记为virtual,Lazy Loading也是不起作用的. (二)Eager Loading使用Include方法关联

JQuery插件：遮罩+数据加载中。。。（特点：遮你想遮，罩你想罩）

在很多项目中都会涉及到数据加载.数据加载有时可能会是2-3秒,为了给一个友好的提示,一般都会给一个[数据加载中...]的提示.今天就做了一个这样的提示框. 先去jQuery官网看看怎么写jQuery插件,然后就开始写了.写下来这么一个插件,稍作优化,就在项目中使用了.下面贴的是我写这个插件时的测试图: 这张图模拟数据加载前提示框的展示,这个表格是一个写在页面上的.蓝色的底纹就是遮罩层. (function($){ $.fn.extend({ /** * 打开遮罩,并显示一段文字. * @para

如何评估ETL的数据加载时间

简述如何评估大型ETL数据加载时间. 答:评估一个大型的ETL的数据加载时间是一件很复杂的事情.数据加载分为两类,一类是初次加载,另一类是增量加载. 在数据仓库正式投入使用时,需要进行一次初次加载,而这次初次加载需要的时间一般较难预料.在数据仓库的日常使用和维护中,每天需要对数据仓库进行增量加载.增量加载的数据量要比初次加载小很多. 下面以初次加载为例来谈谈如何评估大型ETL的数据加载时间. 对初次加载的加载时间进行预估,需要将整个ETL过程分成抽取.转换和加载三部分,分别对这三部分进行评估.

实现虚拟模式的动态数据加载Windows窗体DataGridView控件 .net 4.5 （一）

实现虚拟模式的即时数据加载Windows窗体DataGridView控件 .net 4.5 原文地址 :http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms171624.aspx 译 Q:77811970 实现虚拟模式的原因之一 DataGridView控制只检索数据,因为它是必要的. 这就是所谓的即时数据加载 . 如果你正在与一个非常大的表在一个远程数据库,例如,您可能希望避免启动延迟,只检索所需的数据显示和检索额外的数据只有当用户新行滚动到视图. 如

oracle数据加载工具

热门专题