oracle sqlldr 字段太多导致导出失败

时间: 2023-09-18 22:04:42 浏览: 77
当导出的字段太多时,导致Oracle SQL*Loader导出失败,可以考虑以下几种解决方案: 1. 分批导出:将要导出的字段分为多个批次进行导出,每次导出部分字段,以减少导出的数据量。可以通过创建多个控制文件,每个控制文件指定相应的字段,然后在导出时逐个使用这些控制文件进行导出。 2. 压缩数据:如果导出的字段包含大量重复的数据,可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩。例如可以使用gzip或者zip等工具对导出的数据文件进行压缩,以减少数据文件的大小。 3. 使用分区表:如果导出的表是分区表,可以根据分区进行导出。可以根据分区的范围或者分区键值范围来指定导出的数据。 4. 优化导出参数:在控制文件中可以使用DIRECT=TRUE参数来进行直接路径加载,以加快数据导出的速度。同时可以使用DIRECT=FALSE参数来改为使用常规路径加载,以减少导出所需的资源。 5. 增加导出服务器的资源:可以增加导出服务器的内存、磁盘空间等资源,以提高导出的性能和成功率。 总的来说,当导出的字段太多导致导出失败时,可以尝试分批导出、压缩数据、使用分区表、优化导出参数以及增加导出服务器的资源等方式来解决问题。
相关问题

sqlldr导出数据

SQL*Loader是Oracle提供的一种数据导入工具,可以将外部数据文件中的数据导入到Oracle数据库中。而sqlldr导出数据并不是SQL*Loader的功能,它是用来生成sqlldr命令需要用到的control文件和bat文件,以及连接Oracle的配置文件。通过将MySQL导出的数据文件合并到一起,执行bat文件,即可完成数据导入到Oracle的任务。在执行sqlldr导出数据时,需要指定数据文件的格式、位置、分隔符等信息,以及目标表的名称、字段信息等。

oracle direct-load,sqlldr direct方式导致索引失效实测

Oracle Direct-Load 和 SQL*Loader Direct Path 是一种快速导入数据的方式,通常可以提高导入数据的速度。但是,这种方式存在一些限制和注意事项。 其中一个限制是,使用 Direct-Load 或 SQL*Loader Direct Path 导入数据时,如果表上存在索引,那么这些索引可能会失效。这是因为 Direct-Load 或 SQL*Loader Direct Path 导入数据时,会直接写入数据块,跳过了大部分数据库的处理流程,包括索引的维护。因此,在导入数据后,需要重新建立索引,以保证索引的正确性。 另外,使用 Direct-Load 或 SQL*Loader Direct Path 导入数据时,还需要注意以下几点: 1. 可能会导致表空间不足的问题,因为在导入数据时,需要写入大量的数据块。 2. 可能会导致数据一致性问题。如果在导入数据时出现错误,可能会导致数据不一致,需要进行回滚或重试操作。 3. 如果导入的数据存在重复项,可能会导致唯一性约束的失败。 综上所述,虽然 Direct-Load 和 SQL*Loader Direct Path 可以提高数据导入的速度,但使用时需要注意以上限制和注意事项,并在导入数据后重新建立索引,以保证数据的正确性。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

sqlldr_所有命令及用法

1. sqlldr简介 3 2. sqlldr结构 4 2.1. sqlldr结构图 4 2.2. sqlldr功能描述 5 2.3. 命令结构 6 2.3.1. 程序参数 6 2.4. 控制文件 8 2.4.1. 控制文件语法 8 2.4.2. 控制文件结构说明 9 2.5. 数据文件 11 2.5.1. 数据...
recommend-type

sqlldr数据加载工具(sqlldr的介绍)

SQL*LOADER是ORACLE的数据加载工具,通常用来将操作系统文件(数据)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)
recommend-type

yolov5-face-landmarks-opencv

yolov5检测人脸和关键点,只依赖opencv库就可以运行,程序包含C++和Python两个版本的。 本套程序根据https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 里提供的训练模型.pt文件。转换成onnx文件, 然后使用opencv读取onnx文件做前向推理,onnx文件从百度云盘下载,下载 链接:https://pan.baidu.com/s/14qvEOB90CcVJwVC5jNcu3A 提取码:duwc 下载完成后,onnx文件存放目录里,C++版本的主程序是main_yolo.cpp,Python版本的主程序是main.py 。此外,还有一个main_export_onnx.py文件,它是读取pytorch训练模型.pt文件生成onnx文件的。 如果你想重新生成onnx文件,不能直接在该目录下运行的,你需要把文件拷贝到https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 的主目录里运行,就可以生成onnx文件。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这