oracle 大数据

简述信息一览：

• 1、oracle大数据量的导入和导出方法是什么
• 2、如何向Oracle数据库表中进行大数据量的插入并提交?
• 3、oracle大数据量更新引发的死锁问题解决方法及oracle分区和存储过程的思...
• 4、浅谈Oracle中大数据量表的管理
• 5、oracle中对大数据处理有哪些方式?
• 6、ORACLE大数据表Update处理

oracle大数据量的导入和导出方法是什么

在Oracle数据库中，导入和导出大数据量的方法有多种选择，其中包括利用PL/SQLDeveloper工具以及使用命令行工具。PL/SQLDeveloper是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具。对于使用PL/SQLDeveloper进行操作，首先需要通过其菜单栏进行。

可以使用 exp 导出 Imp 导入 === 导出、导入 单个表的情况。

DIRECT参数定义了导出是使用直接路径方式（DIRECT=Y），还是常规路径方式（DIRECT=N）。常规路径导出使用SQL SELECT语句从表中抽取数据，直接路径导出则是将数据直接从磁盘读到PGA再原样写入导出文件，从而避免了SQL命令处理层的数据转换过程，大大提高了导出效率。

大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit（提交）。

在 Oracle 中导入 .dmp 数据库文件，通常涉及使用 Oracle 的导入/导出工具（imp/exp）。以下是导入 .dmp 文件的基本步骤，以及一些注意事项和常见问题的解决方法。 准备环境 确保你有足够的权限来执行导入操作。通常，需要拥有 IMP_FULL_DATABASE 或 DBA 权限。

如何向Oracle数据库表中进行大数据量的插入并提交?

1、例如，导出操作可以通过选择“Tools”-“ExportUserObjects”或“Tools”-“ExportTables”进行，分别导出建表语句及表结构与数据。另一种方法是使用命令行工具，这需要了解一些基本的环境设置。

2、在Oracle处理大数据量更新时，首先应考虑分段提交策略。每次提交大约200M数据，避免一次性处理大量数据导致内存和回滚段不足的问题。这样不仅提升了数据处理的稳定性，同时还能有效减少系统资源的消耗。其次，优化Buffer Pool和回滚段的配置至关重要。

3、准备环境 确保你有足够的权限来执行导入操作。通常，需要拥有 IMP_FULL_DATABASE 或 DBA 权限。 导入操作 使用 imp 工具来导入 .dmp 文件。

4、首先说一下，IProvider里有一个用于实现批量插入的插件服务接口IBatcherProvider，此接口在前一篇文章中已经提到过了。////// 提供数据批量处理的方法。 ///publicinterface IBatcherProvider ： IProviderService { ////// 将see cref=DataTable/ 的数据批量插入到数据库中。

5、你这张表已经有这么多条记录了估计现在建分区表都要很久，建议重建一张空表分区然后把新表表名和改成当前使用表（老的换成别的，一定要把2条改表名的sql一起执行）。弄完后老数据是放进去还是备份都行。

6、我们以一个具体需求为例：为名为goods_order的商品订单表生成50万条测试数据。首先，编写存储过程SP_500，用于生成符合表结构要求的数据。运行该过程后，数据会立即插入到表中。对于非传统数据库，如Hadoop集群，可以在Oracle完成数据生成后，通过ETL工具导入到大数据环境中。

oracle大数据量更新引发的死锁问题解决方法及oracle分区和存储过程的思...

1、起初，由于表已按时间分区，尝试直接执行SQL语句时遇到了ORA-14402错误，原因是更新分区关键字列会导致分区的更改。解决这个问题的方法是先启用表的行移动功能（alter table xxx enable row movement），允许对分区字段进行更新。更新后别忘了关闭行移动（alter table xxx disable row movement）。

2、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入（不知JAVA是否）。

3、项目实战训练。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关。项目难度越大、项目越多学习的时间越长。

浅谈Oracle中大数据量表的管理

在Oracle数据库中，导入和导出大数据量的方法有多种选择，其中包括利用PL/SQLDeveloper工具以及使用命令行工具。PL/SQLDeveloper是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具。对于使用PL/SQLDeveloper进行操作，首先需要通过其菜单栏进行。

你这张表已经有这么多条记录了估计现在建分区表都要很久，建议重建一张空表分区然后把新表表名和改成当前使用表（老的换成别的，一定要把2条改表名的sql一起执行）。弄完后老数据是放进去还是备份都行。

大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit（提交）。

哈希分区是通过哈希算法将数据均匀分布到不同的分区中。Oracle数据库使用了基于分区键的哈希值来决定数据应该放在哪个分区。这种方式保证了数据在各个分区中的均匀分布，对于处理大数据量的表非常有效。 复合分区（Composite Partitioning）：复合分区是Oracle数据库中最复杂的分区方式。

删除字段是把表中的字段去掉还是把表中该列的值修改为空？前者是DDL语句，用alter table table_name drop column colname 的方式执行，是DDL 语句，执行很快；后者只能用update table_name t set t.colname = 的方式进行，没有where 字句，一般是全表扫描。

oracle中对大数据处理有哪些方式?

在Oracle数据库中，导入和导出大数据量的方法有多种选择，其中包括利用PL/SQLDeveloper工具以及使用命令行工具。PL/SQLDeveloper是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具。对于使用PL/SQLDeveloper进行操作，首先需要通过其菜单栏进行。

合理配置Buffer Pool和回滚段大小，可以显著提升大数据量更新的处理效率。此外，考虑使用分区技术。将大数据表按照一定规则（如时间、地域等）划分为多个子表，针对每个分区进行独立的更新操作。这不仅可以降低单次操作的数据量，提高处理速度，还能有效利用Oracle的并行处理能力，进一步提升更新效率。

分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

ORACLE大数据表Update处理

然而，即使这样，更新操作执行了20分钟还未完成，且无法强制终止。这源于分区更新操作的特性，它将一个UPDATE分解为DELETE、INSERT和UPDATE三个步骤，导致性能降低和redo log、undo log增加。特别是当collect_time作为分区列时，影响尤为显著，更新速度极慢。

在Oracle处理大数据量更新时，首先应考虑分段提交策略。每次提交大约200M数据，避免一次性处理大量数据导致内存和回滚段不足的问题。这样不仅提升了数据处理的稳定性，同时还能有效减少系统资源的消耗。其次，优化Buffer Pool和回滚段的配置至关重要。

后者只能用update table_name t set t.colname = 的方式进行，没有where 字句，一般是全表扫描。

你这张表已经有这么多条记录了估计现在建分区表都要很久，建议重建一张空表分区然后把新表表名和改成当前使用表（老的换成别的，一定要把2条改表名的sql一起执行）。弄完后老数据是放进去还是备份都行。

BulkUpdate操作 通过将数据导入临时表，使用表与表之间高效操作更新，避免逐条处理，减少了系统开销，显著提高了更新效率。清理临时表确保数据一致性与数据库性能稳定性。BulkMerge（109）实现大数据插入或更新，结合Oracle和SqlServer的Merge Into+BulkCopy，或分页+BulkCopy +查询验证。

个人看法是update快啊。oracle先删后插入，隐含的rowid什么的都变化了，而且还要重新分配空间什么的，事务数量也多了，总之和update的效果不一样，虽然你之后进行select的返回值一样。

关于oracle大数据处理方法，以及oracle 大数据的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。