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。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

Usingtemporary在MySQL查詢中表示需要創建臨時表,常見於使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通過優化索引和重寫查詢避免其出現,提升查詢性能。具體來說,Usingtemporary出現在EXPLAIN輸出中時,意味著MySQL需要創建臨時表來處理查詢。這通常發生在以下情況:1)使用DISTINCT或GROUPBY時進行去重或分組;2)ORDERBY包含非索引列時進行排序;3)使用複雜的子查詢或聯接操作。優化方法包括:1)為ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。


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