sqlldr - 如何将多个 csv 加载到多个 table

Question

第一个问题：我正在尝试加载 test1.csv、test2.csv 和 test3.csv 到 table1、table2 和 table3分别使用SQLLDR。请原谅我缺乏这方面的知识，在 .ctl 文件中定义它时我无法完全正确，我只能想到下面的代码，但这是不正确的。所以我的问题是我怎样才能做到这一点或者这可能吗？

OPTIONS (SKIP=1)
LOAD DATA

INFILE 'test1.csv'
INFILE 'test2.csv'
INFILE 'test2.csv'

TRUNCATE

INTO TABLE table1
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    Col1    "TRIM(:Col1)",
    Col2    "TRIM(:Col2)"
)


INTO TABLE table2
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    Colx    "TRIM(:Colx)",
    Coly    "TRIM(:Coly)"
)


INTO TABLE table3
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    Colp    "TRIM(:Colp)",
    Colq    "TRIM(:Colq)"
)

第二个问题：这是第一个问题的替代方法。由于我无法弄清楚第一个，我所做的是将每个 table 的负载拆分为多个 .ctl 文件，并在一个 .bat 文件中调用这三个文件。这至少有效，但我的问题是有没有一种方法可以在一个会话中处理所有这 3 个 .ctl 文件，而无需像下面那样提及 user/password 3 次？

sqlldr userid=user/pass@server control=test1.ctl
sqlldr userid=user/pass@server control=test2.ctl
sqlldr userid=user/pass@server control=test3.ctl

Answer 1

如果可以使用一个字段来指示 table 该文件数据的目的，您可以使用多个 INFILE 语句来执行类似的操作。假设第一个字段是该指标，它不会被加载（将其定义为 FILLER，以便 sqlldr 将忽略它）：

...
INTO TABLE table1
WHEN (01) = 'TBL1'
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    rec_skip filler POSITION(1),
    Col1    "TRIM(:Col1)",
    Col2    "TRIM(:Col2)"
)

INTO TABLE table2
WHEN (01) = 'TBL2'
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    rec_skip filler POSITION(1),
    Colx    "TRIM(:Colx)",
    Coly    "TRIM(:Coly)"
)


INTO TABLE table3
WHEN (01) = 'TBL3'
fields terminated by ',' optionally enclosed by '"'
TRAILING NULLCOLS
(
    rec_skip filler POSITION(1),
    Colp    "TRIM(:Colp)",
    Colq    "TRIM(:Colq)"
)

所以从逻辑上讲，每个 INTO table WHEN 部分处理每个文件。虽然不是那么灵活，但可以说更难维护。为了便于维护，您可能只希望每个文件都有一个控制文件？如果所有文件和 table 都是相同的布局，您还可以将它们全部加载到同一个阶段 table（带有指示器）以便于加载，然后以编程方式将它们拆分到单独的 tables 之后。该方法的优点是加载速度更快、更容易，并且可以更好地控制拆分到流程的单独 table 部分。只是一些其他的想法。每种方法我都做了，看需求和你能改什么。

sqlldr - 如何将多个 csv 加载到多个 table

sqlldr - how to load multiple csv to multple table

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