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我有大约 100,000 到 1,000,000 行要插入到 Oracle18c 数据库中。我对 Oracle 和这个数量级的数据还很陌生。我认为一定有一些最佳的方法来做到这一点,但现在我只能设法实现逐行插入:
def insertLines(connection, table_name, column_names, rows):
cursor = connection.cursor()
if table_exists(connection, table_name):
for row in rows:
sql = 'INSERT INTO {} ({}) VALUES ({})'.format(table_name, column_names, row)
cursor.execute(sql)
cursor.close()
在 Oracle 中是否有一些明确的方法来使用 cx_Oracle(python Oracle 库)来批量处理行以达到更高的效率?
编辑:我从 CSV 文件中读取数据。
最佳答案
如果您的数据已经在 Python 中,则使用 executemany()
.在您有这么多行的情况下,您可能仍会执行多次调用以插入成批记录。
更新:参见 cx_Oracle 文档 Batch Statement Execution and Bulk Loading .
更新 2:最新版本的 cx_Oracle(已重命名为 python-oracledb)默认以绕过 Oracle 客户端库的“精简”模式运行。这意味着在许多情况下,数据加载速度更快。 executemany()
的用法和功能在新版本中仍然相同。使用类似 python -m pip install oracledb
的方式进行安装。这是 Executing Batch Statement and Bulk Loading 的当前文档.另见 upgrading documentation .
这是一个使用 python-oracledb 命名空间的示例。如果您仍然使用 cx_Oracle,则将 import
更改为 import cx_Oracle as oracledb
:
import oracledb
import csv
...
Connect and open a cursor here...
...
# Predefine the memory areas to match the table definition.
# This can improve performance by avoiding memory reallocations.
# Here, one parameter is passed for each of the columns.
# "None" is used for the ID column, since the size of NUMBER isn't
# variable. The "25" matches the maximum expected data size for the
# NAME column
cursor.setinputsizes(None, 25)
# Adjust the number of rows to be inserted in each iteration
# to meet your memory and performance requirements
batch_size = 10000
with open('testsp.csv', 'r') as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
sql = "insert into test (id,name) values (:1, :2)"
data = []
for line in csv_reader:
data.append((line[0], line[1]))
if len(data) % batch_size == 0:
cursor.executemany(sql, data)
data = []
if data:
cursor.executemany(sql, data)
con.commit()
正如其他人所指出的:
关于python - 如何使用 Python 向 Oracle 数据库中插入 100 万行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55271615/
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