在从sql 导入 oracle的工作中,大家的思维惯式都是首先采用sqlserver的dtswizard,实在是因为这个工具 使用 直观、方便,而且在对非大表的操作中性能不错,我也是这样做的,但是在经过一系列的痛苦的操作后,我发现在 使用 的过程中还是有一些很重要的限制因
在从sql导入oracle的工作中,大家的思维惯式都是首先采用sqlserver的dtswizard,实在是因为这个工具使用直观、方便,而且在对非大表的操作中性能不错,我也是这样做的,但是在经过一系列的痛苦的操作后,我发现在使用的过程中还是有一些很重要的限制因素,很多人可能会遇到其中的一两点,我这里仅把我遇到的记录下来,以作参考。
一、先说常规的操作流程
1.选择源数据类型,这里是sql,注意数据源,在次提醒,注意数据源,因为他让我心痛
2.选择目的的数据源,这里需要特别指出,就是开始的时候我选错了数据源,让我白做了一个星期的工作,或者说让我开拓了不适用dtswizard导数据的思路,虽然很痛苦,但是很指得。废话少说,注意要选择“oracle Provideer for OLE DB”,注意这里还有一个“Microsoft OLEDB for Oracle”,我之前选择的就是第二个,导致后面在执行导出操作的时候,很多奇怪的错误。一定要选对啊。
3.填写对应的oracle 信息,注意数据源的地方使用transnames.ora中指定的名称,允许保存密码勾选
4.默认点下一步,进入表的映射处理,这里我们做表的字段的对应处理。
5.选中对应的表,点击编辑按钮,进入后“编辑sql”,可以手工调整字段的数据类型。
这里微软做了一个不错的事情,在sql中与一张对应表,里面存储了sql的数据类型和其他类型数据库如oracle sysbase db2等的对应字段匹配
SELECT * FROM msdb.dbo.MSdatatype_mappings 可以从这里找到对应的字段类型匹配。
6.下一步下一步,祈祷成功吧。
二、注意事项
1.dts对大表数据的支持不是很好。这里说的大表数据不能简单从数据量上定义,有的表数据量很大,但是列很少,dts依然可以很正常执行。我这里试验的标准是80万条数据,几十列,中间包含text字段,在执行的时候,效率低先不错,执行好长时间后然后报错很坑爹啊。而且数据没导成功,表还给创建了,我得手动删除表才能再次执行,如果一次导入几十几百张表,中间一错误很是郁闷啊。
解决的办法是使用oracle的sql loader虽然麻烦点,但是效率极高,10000+/s以上的性能,还能挑剔啥。
2.个别表执行导入不成功,提示异常错误。晕,我知道异常错误是啥,只能用最传统的办法,导出数据,然后用toad导入,做好字段类型的设定,基本可以ok.
3.字段的设定:我这里如果超过varchar2(2000)就报错,没办法对很多varchar(4000)的数据类型只能手工调整为nclob类型。
暂时想到这么多,以后有别的在补充吧。

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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