如何在Linux环境下使用Python脚本有效导出Oracle数据库的方法
2024/11/25
作者：博睿小谷 | 【Oracle培训课程】
1.环境配置：
Linux系统： 建议使用CentOS或Ubuntu等主流发行版。Python安装： 确保系统已安装Python（建议使用Python 3.x版本）。
Oracle客户端： 安装Oracle Instant Client，以便Python能够连接到Oracle数据库。
使用pip安装cx_Oracle库，该库是Python连接Oracle数据库的关键工具。
pip install cx_Oracle
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40000processes = [] 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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