shell脚本入库csv文件到ORACLE，为什么入库条数与csv条数不一致是怎么回事呢？

最新推荐文章于 2024-08-29 09:34:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/s1r2w3x/article/details/80435379
本文探讨了使用shell脚本将CSV文件数据导入Oracle数据库时出现的数据条数不符问题。具体表现为导入条数与CSV文件中实际条数存在差异，有时多于原文件，有时少于原文件。

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shell脚本入库csv文件到ORACLE，为什么入库条数与csv条数不一致是怎么回事呢？

csv文件有454506条，但导入数据库454577条，多了71条，请问事怎么回事呢？

csv文件有109290条，但导入数据库109289条，少了1条，请问是怎么回事呢？

CSV文件解析数据入库
xx635457960的博客
11-17 868
csv文件内容：csv文件数据为mysql导出，导出的只有数据，表头信息是自己手动添加 id name age sex phone 123jkh12jnejdasjk1223 张三 18 男 13767899999 123qweasdzxcrtyfgh456 李四 18 女 1896758976 123qweoirejnsdasd 王四 18 男 19089896666 ...
通过java导入csv文件到oracle（mysql）数据库
John_laishaobin的博客
05-23 7239
如何将通过java代码将csv文件导入oracle（mysql）数据库，本程序可导入，可合并。
csv文件格式入库
小小争520
09-08 397
mysql版本： 大家可能遇到过这样一个情况： 给过来一个csv文件，数据量较大时打开费劲，不好转化excel,还容易出错，关键还会遇到文件编码问题 这篇文章只用几行简单的代码，解决以上遇到的问题。 import pandas as pd import numpy as np from sqlalchemy import create_engine import time from datetime import datetime begin=time.clock() print('数据开始转换
Shell脚本批量添加CSV数据到MySQL
07-23
使用一般的mysql命令或者是sql脚本都可以插入数据到mysql数据表中，我这里介绍如何是Shell批量的从CSV文件中添加数据到mysql数据库中，方便数据迁徙，测试数据的添加之类的工作。
python小程序：excel/csv数据入库
09-29
python处理excel或csv数据入库；处理csv需要引入相应的包import csv；处理excel则引入import xlrd；from Sqlhelper_excel（python文件名） import SqlHelper（类）
csv数据导入至Oracle，遇到的中文格式问题及数据量问题
Peanut_ZHANG的博客
03-28 3366
问题描述 在数据相关的科研学习工作中，可能需要将大量的数据从移动设备保存至服务器中，用于处理并且备份数据；量比较大的数据往往以csv的格式进行保存，服务器的数据库软件多是MySQL或者Oracle。 我所使用的的服务器是windows servers 2008，数据库是Oracle。 在导入csv的过程中发现，有一部分csv用Navicat导入时中文正常，但是用PL/SQL导入或者sqlldr导入时，中文就是乱码。 解决方法 出现乱码的原因多是因为编码格式不统一。 查看Oracle的编码格式和PL/SQL
shell封装的oracle sqlload便利加载数据小脚本
ninefoxcool的博客
04-05 744
shell封装oracle sqlload背景功能简介用法案例 背景 从事于数据方面工作的小伙伴们，在工作做经常会入库一些文件，比如excel，CSV，文本文件。很多小伙伴们都是采用plsql或者其他工具软件，通过粘贴复制到表中，或者工具提供的文本导入方法。对于数据量一大，几十万甚至千万级别的数据量，工具多半会很慢或者奔溃。所以这里提供一下本人在工作中解决该办法的思路及脚本。 功能简介 本脚本的核...
高级教程：ORACLE EBS主数据定制与扩展策略
文中详细阐述了主数据模型、定制策略，并介绍了在Oracle EBS中扩展主数据字段、集成与迁移的实践流程。同时，文章也探讨了高级定制技术的应用、外部数据源的集成和用户界面与报告的定制。案例分析部分通过对比复杂...
【一文搞懂PGSQL】3.进程和关键文件介绍
最新发布
hh的博客
08-29 1402
PGDATAlog运行日志（pg10之前为PGDATA/log 运行日志（pg10之前为PGDATAlog运行日志（pg10之前为PGDATA/pg_wal 重做日志（pg10之前为$PGDATA/pg_xlog）PGDATA/pg_xact 事务提交日志（pg10之前为$PGDATA/pg_clog）服务器日志，可以在启动的时候指定，比如pg_ctl start -l ./alert.log。
Oracle导入CSV格式数据
05-13
Oracle导入CSV格式数据
shell脚本读文件方法和例子
07-05
shell脚本读文件方法和例子 有例子有方法shell脚本读文件方法和例子 有例子有方法shell脚本读文件方法和例子 有例子有方法
数据入库条数限制解决
sll714827的博客
03-12 1613
数据入库条数限制解决 postgresql对于sql语句的参数数量是有限制的，最大为32767。及行数*列数最大值为32767 通过subList()方法将集合中的数据进行分批插入 package com.xj.utils; import com.xj.entity.commen.InsertBatch; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.util.ArrayList; import java.util
oracle csv只能导出1200条,Oracle PLSQL数据导出csv的案例
weixin_30636449的博客
04-06 853
之前项目运维人员碰到一个问题，需要写一个存储过程，把数据导出为csv文件，查了一些资料，帮他写成了一个PLSQL，今天拿出来分享一下，不足之处，欢迎指教。数据背景： 用到两张表，一张存放单位组织名称org_name，它只有一个字段org_name；一张存放要导出的具体数据ryxx，其中ryxx这张表有一个字段是org_name中的org_name字段(需要like '%org_name%')。(...
2020-12-23
xumengdi_xmd的博客
12-23 646
java导出csv文件遇到的问题 1.导出的csv文件数据行数和实际的数据条数不一致 2.csv日期格式问题（丢零） 3.csv文件分隔符问题 目录 java导出csv文件遇到的问题 1.导出的csv文件数据行数和实际的数据条数不一致 由于在写代码的时候 打印了写入csv文件的条数和实际的条数，日志打印的两个条数是一致的，就没有仔细查看csv文件的具体条数，当想起来看csv文件中的数据时，猛然发现数据条数和打印的条数不一致，找了很多解决办法都没有解决，网上各种换行导致的错行，英文逗号双引号导致
Python pandas在读取csv文件时（linux与windows之间传输），数据行数不一致的问题
DataShare
05-20 1354
背景 最近在处理用户评论数据时，从Linux服务器上面用pandas导出的csv文件，下载到自己的Windows电脑，再用本地pandas读取时发现数据行数不一致的情况，比如在Linux服务器上面数据一共有10行，但是用自己本地电脑pandas读取时确大于10行。 问题出现的具体场景： 公司Linux服务器上面安装的有Jupyter notebook，在自己本地电脑输入网址是可以直接访问并使用，而...
shell for循环遍历csv串 的坑
pzqingchong的专栏
09-10 4640
filelist=`ls "${path"` for file in $filelist do   echo $file done 注意这里 不能写成 in "${filelist}" 或者 in "${filelist": 都是不正确的 “{$filelist}" 则多个文件会变成变成单个字符串
将CSV文件数据导入Oracle数据库
热门推荐
liyang3462的博客
04-27 3万+
当CSV文件数据很多时，可以使用cmd命令方法导入，此方法速度十分快，具体方法如下：材料工具：PLSQL Developer  Oracle  Win7Step1:建立一个文件夹，此处叫JDATA用户购买时间预测_A榜，将所要导入的所有CSV文件放入该文件夹Step2:在所要导进的数据库建立table,此处我们建立表名为JDATA_SKU_BASIC_INFO的空表，字段要和CSV文件对应step...
查询数据库锁表语句
s1r2w3x的专栏
07-27 7480
SELECT l.session_id sid, s.serial#, l.locked_mode, l.oracle_username, l.os_user_name, s.machine, s.terminal, o.object_name, s.logon_time FROM...
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