Oracle数据导入Mysql中

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Oracle 数据如何迁移到MySQL 图文详细教程 先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。点击工具选择数据传输，注意；如果是从Oracle到MySQL，就选中Oracle库，然后在使用数据传输，这个是传输和被传输的关系。... 阅读详情

一.Navicat Premium中的数据迁移工具

为了生产库释放部分资源，需要将API模块迁移到mysql中，及需要导数据。

尝试了oracle to mysql工具，迁移时报错不说，这么大的数据量，用这种简陋的工具不大可靠。

意外发现平时用的数据库视图工具Navicat Premium中有数据迁移工具，意外的好用。这个工具本身支持mysql，oracle，sqlLite，PostgreSql数据库，因此而也提供了在不同数据库之间迁移数据的功能。

迁移之前，先确保你建立了这两个数据库的connection。选择Tools/DataTransfer。

选择源数据库，选择你要迁的表，目标数据库。
<喎�"http://www.2cto.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"http://www.2cto.com/uploadfile/Collfiles/20141101/2014110109051329.png" alt="\">

选择周边。

\

迁移过程，左上角为进度。

 

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二.使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL

使用MySQL Migration Toolkit快速将Oracle数据导入MySQL
上来先说点废话
本人最近在学习一些数据库方面的知识，之前接触过Oracle和MySQL，最近又很流行MongoDB非关系型数据库，所以干脆一起研究一下，对比学习中找不同，首先说一下本人使用的数据库版本和可视化工具
Oracle10G—PL/SQL Developer9
MySQL5.5.29—MySQL Workbench6.0
MongoDB2.4.9(32bit最大2G)—Robomongo0.8.4
为了保持数据的一致，把现有Oracle中的一部分数据移植到MySQL中，百度之后发现MySQL Migration Toolkit不错，现将步骤写出跟大家分享
一、安装MySQL Migration Toolkit
先到http://dev.mysql.com/downloads/gui-tools/5.0.html下载MySQL GUI Tools（其实就是一个MySQL管理工具），其中就包括MySQL Migration Toolkit工具，一路next安装完毕
二、第一次运行需要加载ojdbc14.jar包

运行MySQL Migration Toolkit，一路“Next”到“Source Database”，在Database System中选择Oracle Database Server，如果第一次使用会告之要求加载驱动程序ojdbc14.jar，然后重新启动MySQL Migration Toolkit。

三、加载驱动程序之后，来到Source Database界面将变成如下的形式，在其中填写Oracle数据库的连接信息，按“Next”继续。

四、在Target Database中默认Database System为MySQL Server，在Connection Parameters中填写相应的MySQL数据库的连接信息，按“Next”继续。

五、经过Connecting to Server测试通过后按“Next”，到Source Schemata Selection，点选准备进行数据迁移的数据库后按“Next”继续。

六、经过Reverse Engineering测试通过后按“Next”，在Object Type Selection，点Detailed selection按钮，在下方左侧列表中选择不进行迁移的表，将其放入右侧列表后，即左侧列表剩余的表都将进行数据迁移。选择好之后按“Next”继续。

七、在Object Mapping的Migration of type Oracle Schema，如果要设置参数，点Set Parameter按钮。如果默认数据库表为UTF8的话，则选择Multilanguage；如果默认数据库表为GBK的话，则需要选择User defined，并在下方填写charset=gbk, collation=gbk_general_ci。

Migration of type Oracle Table中要设置参数点Set Parameter按钮。如果默认数据库表为UTF8的话，则选择Data consistency/multilanguage；如果默认数据库表为GBK的话，则需要选择User defined，并在下方填写addAutoincrement=yes, charset=gbk, collation=gbk_general_ci, engine=INNODB。选择好之后按“Next”继续。

八、经过Migration测试通过后，再到Manual Editing，在这里可以修改建表脚本。由于Oracle与MySQL之间语法规则的差异，通常需要对脚本的数据类型以及默认值进行调整，比如Oracle中通常会对Timestamp类型的数据设置默认值sysdate，但在MySQL中是不能识别的。在Filter中选择Show All Objects，然后在Migrated Objects中选择要修改脚本的表，再点击左下方的Advanced就可以进行脚本编辑了。修改完之后点击右侧Apply Changes按钮保存，按“Next”继续。

九、在Object Creation Options中，选择本地磁盘储存数据表结构，按“Next”继续。

十、经过Creating Objects创建所有表的结构完毕，表中并没有数据，按“Next”继续。

十一、一路“next”来到Data Mapping Options，选择本地磁盘储存数据表中的数据，按“Next”继续。

十二、经过Bulk Data Transfer创建所有表中的数据完毕，按“Next”继续。

 

十三、来到summary显示此次数据转换的信息，可以保存成文件，按“Finish”完成。

需要补充一点，在导大容量数据特别是CLOB数据时，可能会出现异常：“Packets larger than max_allowed_packet are not allowed”。这是由于MySQL数据库有一个系统参数max_allowed_packet，其默认值为1048576(1M)，可以通过如下语句在数据库中查询其值：show VARIABLES like '%max_allowed_packet%';修改此参数的方法是在mysql文件夹找到my.ini文件，在my.ini文件[mysqld]中添加一行：max_allowed_packet=16777216
重启MySQL，这样将可以导入不大于16M的数据了，当然这数值可以根据需要作调整。
十四、使用MySQL Workbench导入数据
点击Data Import/Restore先导入一次表结构，再导入一次表数据，完成数据库迁移

 

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三. 先把oracle表中的数据另存在excel表中，再把excel表中数据导入到mysql中

这里要将oracle中表eventlogs的数据导入到mysql中。步骤如下：

    1、在PL/SQL中用select * 搜索到eventlogs表的所有数据，然后右键点击"Copy to Excel";如下图所示：

          

     2、将数据保存为excel表，并重名；如下图：

         

    3、打开mysql的可视化工具，我这里是Navicat,选择表，点击导入向导；如下图所示：

 

    4、选择上图中"导入类型"的"execel文件",然后点击"下一步"；如下图所示：

        

    5、接下来会让你选择文件，选择你已经保存的excel文件，并选择“SQL Result”，如下图所示：

 

    6、然后一直点下一步直至步骤6，填充目标栏位。第一个栏位一般是空的，根据你的需要填。我这里填为"_id"，并设为主键。如下图所示：

 

   7、然后一直点击下一步，最后一步点击开始。会出现一个“sql result”的表，重命名为你想要的表即可。如图所示：

 

     数据已经导入了。其中表中数据类型若不合你的要求，你可以再设计表。

 

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四.使用工具OracleToMysql

五，手动导入Navicat

这可能是最蠢最低效的办法，但也是最靠谱的办法。在以上3中方法都不适用的前提下，一张一张表自己在navicat for mysql里建。或者，从oracle里导出的.sql文件不能在navicat里运行sql文件来导入，因为里面有些字段属性不适用于mysql，oracle与mysql语法和字段属性还是有区别的，所以要把创建表sql语句一一修改后，再在navicat里运行来创建表。

 

转载：http://blog.youkuaiyun.com/superit401/article/details/51547745

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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为了生产库释放部分资源，需要将API模块迁移到MysqL中，及需要导数据。尝试了oracle to MysqL工具，迁移时报错不说，这么大的数据量，用这种简陋的工具不大可靠。意外发现平时用的数据库视图工具Navicat Premium中有数据迁移工具，意外的好用。这个工具本身支持MysqL，oracle，sqlLite，Postgresql数据库，因此而也提供了在不同数据库之间迁移数据的功能。迁移...

weixin_35999303的博客 3270

cvs数据导入工具 oracle_Oracle和MySQL的数据导入，差别为什么这么大

经常会有一些朋友咨询我一些数据库的问题，我注意到一个很有意思的现象，凡是数据导入的问题，基本上都是Oracle类的，MySQL类的问题脑子里想了下竟然一次都没有。我禁不住开始思考这个未曾注意的问题：为什么Oracle导入数据会碰到很多的问题？我们来梳理一下这个问题，分别从导出导入的方式来聊聊。首先Oracle导出的文件格式就没打算让你拿来即用，导出文件叫做dump,换句话说可以理解这是一个二进制文...

weixin_39530269的博客 110

将Oracle 数据库数据导入mySQL

Oracle数据库数据 导入 mysql 数据库

tiegenZ的博客 4649
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