细致入微:如何使用数据泵导出表的部分列数据

编者按

云和恩墨大讲堂社群(本文底部有入群方式)里有人提出一个需求:一张表数据量很大,如何只导出其中一部分列?云和恩墨CTO、Oracle ACE总监、ACOUG核心专家杨廷琨老师使用了数据泵的方式,细致入微地解释了过程并给出具体的代码实现。数据和云(ID:OraNews)独家发布,以飨读者。

以下为正文

无论是老版本exp还是数据泵expdp,Oracle都提供了QUERY的功能,这使得查询表中部分记录的功能可以实现,但是QUERY只能过滤行,而不能过滤列,Oracle数据泵会读取表中全部列的。

在12c中,Oracle为数据泵提供了VIEW功能,使得导出的时候可以根据视图的定义来导出表中的数据:

SQL>select banner from v$version; BANNER--------------------------------------------------------------------------------OracleDatabase 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 - Production SQL>CREATE TABLE T_TABLES AS SELECT * FROM ALL_TABLES;

(左右滑动查看代码部分,下同)

表已创建。

SQL>create view v_tables as select owner, table_name, tablespace_name from t_tableswhere owner not in ('SYS');

视图已创建。

利用数据泵的VIEWS_AS_TABLES参数可以直接导出视图对应的表数据:

C:\Users\yangt>expdpc##u1 directory=d_output dumpfile=t_tab_view views_as_tables=v_tables Export:Release 18.0.0.0.0 - Production on 星期二 2月 26 13:37:312019Version18.3.0.0.0 Copyright(c) 1982, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.口令:连接到: Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 -Production

警告: 连接到容器数据库的根或种子时通常不需要 Oracle Data Pump 操作。

启动 "C##U1"."SYS_EXPORT_TABLE_01":  c##u1/******** directory=d_outputdumpfile=t_tab_view views_as_tables=v_tables处理对象类型 TABLE_EXPORT/VIEWS_AS_TABLES/TABLE_DATA处理对象类型 TABLE_EXPORT/VIEWS_AS_TABLES/TABLE. . 导出了"C##U1"."V_TABLES"                          8.289 KB      71 行已成功加载/卸载了主表"C##U1"."SYS_EXPORT_TABLE_01"******************************************************************************C##U1.SYS_EXPORT_TABLE_01的转储文件集为:  D:\TEMP\T_TAB_VIEW.DMP作业 "C##U1"."SYS_EXPORT_TABLE_01" 已于 星期二 2月 26 13:37:40 2019 elapsed 0 00:00:06 成功完成

虽然是通过视图导出的,但是数据泵把它当作一个表来处理,因此这个dump文件是可以直接导入到数据库中变成表的:

SQL>drop view v_tables;

视图已删除。

完成导入操作:

C:\Users\yangt>impdpc##u1 directory=d_output dumpfile=t_tab_view full=y Import:Release 18.0.0.0.0 - Production on 星期二 2月 26 14:33:022019Version18.3.0.0.0 Copyright(c) 1982, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.口令: 连接到: Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 -Production

警告: 连接到容器数据库的根或种子时通常不需要 Oracle Data Pump 操作。

已成功加载/卸载了主表"C##U1"."SYS_IMPORT_FULL_01"启动 "C##U1"."SYS_IMPORT_FULL_01":  c##u1/******** directory=d_outputdumpfile=t_tab_view full=y处理对象类型 TABLE_EXPORT/VIEWS_AS_TABLES/TABLE处理对象类型 TABLE_EXPORT/VIEWS_AS_TABLES/TABLE_DATA. . 导入了"C##U1"."V_TABLES"                          8.289 KB      71 行作业 "C##U1"."SYS_IMPORT_FULL_01" 已于 星期二 2月 26 14:33:07 2019 elapsed 0 00:00:02 成功完成

查询表数据:

SQL>select count(*) from v_tables;   COUNT(*)----------        71 SQL>select table_name, tablespace_name from user_tables where table_name ='V_TABLES'; TABLE_NAME                     TABLESPACE_NAME------------------------------------------------------------V_TABLES                       USERS

这个功能是12c的特新特,如果是12c之前的版本,可以考虑使用ORACLE_DATAPUMP类型的外部表来实现:

SQL>create table t_external_tables (owner, table_name, tablespace_name)organization external  2 (type oracle_datapump  3 default directory d_output  4 location ('external_table.dp'))  5  asselect owner, table_name, tablespace_name from t_tables where owner not in('SYS');

表已创建。

通过将外部表导出的 external_table.dp 文件拷贝到目标环境对应的目录下,根据上面的定义重建外部表,注意目标环境创建过程由于已经拷贝了导出的数据,因此语法截至到 location 语句就结束了,不要再包含 as select 部分。

SQL>create table t_target_ext_tab (owner varchar2(30), table_name varchar2(128),tablespace_name varchar2(30))  2 organization external  3 (type oracle_datapump  4 default directory d_output  5 location ('external_table.dp'));

表已创建。

SQL>select count(*) from t_target_ext_tab;   COUNT(*)----------        71 SQL>col table_name for a30SQL>select * from t_target_ext_tab where owner = 'SYSTEM'; OWNER                          TABLE_NAME                     TABLESPACE_NAME------------------------------------------------------------ ------------------------------SYSTEM                         OL$SYSTEM                         OL$HINTSSYSTEM                         OL$NODESSYSTEM                         HELP                           SYSTEM

所以对于11g和10g的版本,也可以不通过新建表,然后拷贝数据的方式来实现数据的导出和转移。但是如果是9i及以前的版本,那么要不然通过建表然后exp导出的方式,要不然自己写程序实现数据的导出吧。

原文发布于微信公众号 - 数据和云(OraNews)

原文发表时间:2019-03-27

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