近期有一个行业项目，需要把较大数据从文件中导入到oracle。

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我们使用oracle的sqlldr导入数据，当数据量较大时导入的时间过长：导入一张8千万条记录的表需要2.5个小时，太慢了。

后来采用了sqlldr并行导入的方式将时间缩短到了0.8小时，这里记录一下使用过程。

思路

    将要导入的数据文件拆分成10份，然后使用多任务并行执行对应数据份数的sqlldr命令（当然也就需要同样数量的control文件），多个客户端同时往数据库中导入数据。

这里有两点比较重要，1、如何自动生成若干条sqlldr命令和若干个control文件（一个个写有点累）；2、如何同时并行执行（一个个去执行就更累了）。

这里借助了集算器这个工具完成自动生成命令和控制文件，再并行执行。

实现步骤

主程序

    负责任务控制，任务分配、调用子程序。

子程序

     生成具体control文件和sqlldr命令，并执行导入命令完成数据加载

【注】这里使用了集算器的并行机制来同时执行多个sqlldr命令；使用system函数调用系统命令。

实际效果

    由于是程序控制的并行任务，所以可以根据实际需要设置并行任务数，将机器性能发挥到最优。

下图记录了不同并行数情况下sqlldr导入速度，总体是呈线性增长的，并发任务越多，导入速度越快。

当前文章：并行提高oracle数据导入速度
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