Oracle批量导出表数据到CSV文件
需求:把oracle数据库中符合条件的N多表,导出成csv文本文件,并以表名.csv为文件名存放。 实现:通过存储过程中UTL_FILE函数来实
需求:把Oracle数据库中符合条件的N多表,导出成csv文本文件,并以表名.csv为文件名存放。
实现:通过存储过程中UTL_FILE函数来实现。导出的csv文件放入提前创建好的directory中。
Oracle AWR报告生成与查看
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
Oracle AWR报告生成步骤
Oracle数据库表导出和导入csv文件操作
使用方法:使用以下命令数据预执行的SQL脚本
SELECT 'EXEC sql_to_csv(''select * from ' ||T.TABLE_NAME ||
''',''OUT_PUT_CSV''' || ',''ODS_MDS.' || T.TABLE_NAME ||
'.csv'');'
FROM user_TABLES T
脚本说明:sql_to_csv 存储过程名;out_put_csv数据库目录名称;ODS_MDS预定义的schema名称;
存储过程代码如下:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE CHENQY.SQL_TO_CSV
(
P_QUERY IN VARCHAR2, -- PLSQL文
P_DIR IN VARCHAR2, -- 导出的文件放置目录
P_FILENAME IN VARCHAR2 -- CSV名
)
IS
L_OUTPUT UTL_FILE.FILE_TYPE;
L_THECURSOR INTEGER DEFAULT DBMS_SQL.OPEN_CURSOR;
L_COLUMNVALUE VARCHAR2(4000);
L_STATUS INTEGER;
L_COLCNT NUMBER := 0;
L_SEPARATOR VARCHAR2(1);
L_DESCTBL DBMS_SQL.DESC_TAB;
P_MAX_LINESIZE NUMBER := 32000;
BEGIN
--OPEN FILE
L_OUTPUT := UTL_FILE.FOPEN(P_DIR, P_FILENAME, 'W', P_MAX_LINESIZE);
--DEFINE DATE FORMAT
EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT=''YYYY-MM-DD HH24:MI:SS''';
--OPEN CURSOR
DBMS_SQL.PARSE(L_THECURSOR, P_QUERY, DBMS_SQL.NATIVE);
DBMS_SQL.DESCRIBE_COLUMNS(L_THECURSOR, L_COLCNT, L_DESCTBL);
--DUMP TABLE COLUMN NAME
FOR I IN 1 .. L_COLCNT LOOP
UTL_FILE.PUT(L_OUTPUT,L_SEPARATOR || '"' || L_DESCTBL(I).COL_NAME || '"'); --输出表字段
DBMS_SQL.DEFINE_COLUMN(L_THECURSOR, I, L_COLUMNVALUE, 4000);
L_SEPARATOR := ',';
END LOOP;
UTL_FILE.NEW_LINE(L_OUTPUT); --输出表字段
--EXECUTE THE QUERY STATEMENT
L_STATUS := DBMS_SQL.EXECUTE(L_THECURSOR);
--DUMP TABLE COLUMN VALUE
WHILE (DBMS_SQL.FETCH_ROWS(L_THECURSOR) > 0) LOOP
L_SEPARATOR := '';
FOR I IN 1 .. L_COLCNT LOOP
DBMS_SQL.COLUMN_VALUE(L_THECURSOR, I, L_COLUMNVALUE);
UTL_FILE.PUT(L_OUTPUT,
L_SEPARATOR || '"' ||
TRIM(BOTH ' ' FROM REPLACE(L_COLUMNVALUE, '"', '""')) || '"');
L_SEPARATOR := ',';
END LOOP;
UTL_FILE.NEW_LINE(L_OUTPUT);
END LOOP;
--CLOSE CURSOR
DBMS_SQL.CLOSE_CURSOR(L_THECURSOR);
--CLOSE FILE
UTL_FILE.FCLOSE(L_OUTPUT);
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
RAISE;
END;
/
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
