3.配置连接参数：
用户名（username）
密码（password）
数据库连接字符串（dsn）
示例代码： “`python import cx_Oracle

username = ‘your_username’ password = ‘your_password’ dsn = ‘your_dsn’

connection = cx_Oracle.connect(username, password, dsn) print(“Database connection established.”)

**三、导出数据的基本方法**

1. **查询数据：**
   - 使用`cursor.execute()`执行SQL查询。
   - 使用`cursor.fetchall()`获取查询结果。

2. **写入文件：**
   - 将查询结果写入CSV文件，便于后续处理和分析。

3. **示例代码：**
   ```python
   import csv

   cursor = connection.cursor()
   query = "SELECT * FROM your_table"
   cursor.execute(query)
   rows = cursor.fetchall()

   with open('exported_data.csv', 'w', newline='') as file:
       writer = csv.writer(file)
       writer.writerow([desc[0] for desc in cursor.description])  # 写入列名
       writer.writerows(rows)

   print("Data exported to exported_data.csv.")

4.分批导出：
对于大型数据表，分批导出可以避免内存溢出。
使用LIMIT和OFFSET子句实现分批查询。

5.并行处理：
利用Python的multiprocessing库，并行执行多个导出任务，显著提升效率。
示例代码： “`python import multiprocessing import csv

def export_batch(offset, batch_size):

cursor = connection.cursor()
   query = f"SELECT * FROM your_table LIMIT {batch_size} OFFSET {offset}"
   cursor.execute(query)
   rows = cursor.fetchall()

   filename = f'exported_data_{offset}.csv'
   with open(filename, 'w', newline='') as file:
       writer = csv.writer(file)
       writer.writerow([desc[0] for desc in cursor.description])
       writer.writerows(rows)
   print(f"Data exported to {filename}.")

batch_size = 10000 num_processes = 4 total_rows = 40000 # 假设总行数为40000

processes = [] for i in range(num_processes):

 offset = i * batch_size
   p = multiprocessing.Process(target=export_batch, args=(offset, batch_size))
   processes.append(p)
   p.start()

for p in processes:

  p.join()

print(“All data exported successfully.”) “`

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