公众号：杨建荣的学习笔记 · 作者：杨建荣 · 发布：2017-01-13 23:24:24 · 原文链接

如果一个大表要抽取数据导出成csv文件，我们有什么策略，如何改进。

一、问题背景

   今天开发的同学找到我，他们需要做一个数据统计分析，需要我提供一些支持，把一个统计库中的大表数据导出成文本提供给他们。

    这个表有多大呢，数据量有4亿+，而且使用了分库分表的策略，所以看起来这不是一个简单的问题。

    简单来说就是下面的架构方式，在右侧的目标端存在的都是物化视图，存在12个子集，也就意味着有12个物化视图存在。

     如何抽取出这12个物化视图的数据呢，一边和BI的同学确认格式，而另一边需要对抽取的文件进行切分，意味着一个物化视图如果数据量太大，导出的csv文件会很大，希望提供给BI同学的是一些大小均匀的csv文件。

   这里就有两个重要的内容需要说一下：

1）大表如何平均切分，而不单单考虑是否为分区表。

2）如何规范化，标准化的抽取数据。

二、大表如何切分

    大表的切分一直以来是数据迁移中的重头戏，我在以前的时间积累中也为此困扰。一个表如果不是分区表，存在1000万的数据，如果我们希望以数据条数为基准进行切分，能否实现。

   比如1000万数据的表，100万为单位，那就生成10个csv文件，每个文件包含100万数据。

   当然这个工作是可以做成的,实现的基础就是ROWID切分。直接上脚本。

#### $1 dba conn details
#### $2 table owner
#### $3 table_name
#### $4 subobject_name
#### $5 parallel_no
function normal_split
{
sqlplus -s $1 <<EOF
set linesize 200
set pages 0
set feedback off
spool rowid_range_$3_x.lst
select rownum || ', ' ||' rowid between '||
chr(39)||dbms_rowid.rowid_create( 1, DOI, lo_fno, lo_block, 0 ) ||chr(39)|| ' and  ' ||
chr(39)||dbms_rowid.rowid_create( 1, DOI, hi_fno, hi_block, 1000000 )||chr(39) data
from (
SELECT DISTINCT DOI, grp,
first_value(relative_fno) over (partition BY DOI,grp order by relative_fno, block_id rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following) lo_fno,
first_value(block_id ) over (partition BY DOI,grp order by relative_fno, block_id rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following) lo_block,
last_value(relative_fno) over (partition BY DOI,grp order by relative_fno, block_id rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following) hi_fno,
last_value(block_id+blocks-1) over (partition BY DOI,grp order by relative_fno, block_id rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following) hi_block,
SUM(blocks) over (partition BY DOI,grp) sum_blocks,SUBOBJECT_NAME
     FROM(
SELECT   obj.OBJECT_ID,
                 obj.SUBOBJECT_NAME,
                 obj.DATA_OBJECT_ID     as DOI,
                 ext.relative_fno,
         ext.block_id,
         ( SUM(blocks) over () ) SUM,
         (SUM(blocks) over (ORDER BY DATA_OBJECT_ID,relative_fno, block_id)-0.01 ) sum_fno ,
         TRUNC( (SUM(blocks) over (ORDER BY DATA_OBJECT_ID,relative_fno, block_id)-0.01) / (SUM(blocks) over ()/ $5 ) ) grp,
         ext.blocks
FROM     dba_extents ext, dba_objects obj
WHERE    ext.segment_name = UPPER('$3')
AND      ext.owner        = UPPER('$2')
AND      obj.owner       =  ext.owner
AND      obj.object_name     = ext.segment_name
AND      obj.DATA_OBJECT_ID IS NOT NULL
ORDER BY DATA_OBJECT_ID, relative_fno, block_id
) order by  DOI,grp
);
spool off;
EOF
}

sub_partition_name=$4

if [[ $sub_partition_name = 'x' ]]
then
normal_split $1 $2 $3 x $5
fi    说实话，这段脚本值得你好好体会一番，而不是看过就看过了，很多产品工具的核心就是一些很细小的东西，点到为止。

    脚本的运行结果如下,我们期望是切分为20份。输出结果会直接打印出边界的ROWID，运行结果如下：

$ksh gen_rowid.sh test_dba/xxx  accstat  ACC00_USER_SOCIETY_INFO x 20                     
 1,  rowid between 'AAFO0gAIFAAPhoJAAA' and  'AAFO0gAMhAAPUj/EJA'
 2,  rowid between 'AAFO0gAMhAAPUkAAAA' and  'AAFO0gAMhAAPYj/EJA'
 3,  rowid between 'AAFO0gAMhAAPYkAAAA' and  'AAFO0gANvAAD21/EJA'
 4,  rowid between 'AAFO0gANvAAD22AAAA' and  'AAFO0gANvAAD5h/EJA'

有了第一步的辅助，那么第二步就顺手推舟了，不过还得再加把劲儿。

三、如何规范化导出海量数据？

这个部分可能存在一些争议，怎样算规范化，怎么样的算海量数据，我们先不拘束于这些，我们先说说导出数据为csv有哪几种方式，除了图形工具外，Oracle命令行的方式导出有SQL, PL/SQL,其它编程语言的方式。

     SQL导出的要点就是设置分隔符，假设分隔符为逗号，SQL*Plus中设置属性colsep ” ,” (以逗号分隔），这种方式的输出实在不敢恭维，还有一种就是手工设置风格符，比如通过chr(44)的方式来设置。毫无疑问，还是太繁琐。

    PL/SQL导出的方式也有标准版，高配版两种方式，标准版我留使用utl_file来完成，通过设置目录的方式。

比如我们创建了一个目录为TMP_DATA,则可以使用如下的方式来完成。

create directory TMP_DATA as '/U01/app/tmp_data';
grant read,write on directory tmp_data to test_dba;

使用如下的脚本来完成基本的数据抽取，生成文件为output.txt

这里我们就使用ROWID的方式来抽取数据。

declare
v_filehandle UTL_FILE.FILE_TYPE;
begin
 v_filehandle:=utl_file.fopen('TMP_DATA','output.txt','w');
UTL_FILE.PUTF (v_filehandle,'---export data from table ACC00_USER_SOCIETY_INFO:', SYSTIMESTAMP);
UTL_FILE.NEW_LINE (v_filehandle);
for i in(select
*
FROM  accstat.ACC00_USER_SOCIETY_INFO where rowid between 'AAFO0gAIFAAPhoJAAA' and  'AAFO0gAMhAAPUj/EJA'  ) loop
UTL_FILE.PUTF (v_filehandle, '%s,%s\n',i.uin,i.age);
end loop;
UTL_FILE.FCLOSE (v_filehandle);
end;
/   这种方式相对来说可控一些，但是一个比较繁琐的部分就是字段都得一一映射，这可不大好。

   有没有更好的方式呢，有的，我们得想起了Thomas Kyte大师的脚本了，之前他提供过，创建一个FUNCTION即可。

CREATE function dump_csv( p_query     in varchar2,
                                      p_separator in varchar2
                                                    default ',',
                                      p_dir       in varchar2 ,
                                      p_filename  in varchar2 )
return number
AUTHID CURRENT_USER
is
    l_output        utl_file.file_type;
    l_theCursor     integer default dbms_sql.open_cursor;
    l_columnValue   varchar2(2000);
    l_status        integer;
    l_colCnt        number default 0;
    l_separator     varchar2(10) default '';
    l_cnt           number default 0;
begin
    l_output := utl_file.fopen( p_dir, p_filename, 'w' );
    dbms_sql.parse(  l_theCursor,  p_query, dbms_sql.native );
    for i in 1 .. 255 loop
        begin
            dbms_sql.define_column( l_theCursor, i,
                                    l_columnValue, 2000 );
            l_colCnt := i;
        exception
            when others then
                if ( sqlcode = -1007 ) then exit;
                else
                    raise;
                end if;
        end;
    end loop;
    dbms_sql.define_column( l_theCursor, 1, l_columnValue,
                            2000 );
    l_status := dbms_sql.execute(l_theCursor);
    loop
        exit when ( dbms_sql.fetch_rows(l_theCursor) <= 0 );
        l_separator := '';
        for i in 1 .. l_colCnt loop
            dbms_sql.column_value( l_theCursor, i,
                                   l_columnValue );
            utl_file.put( l_output, l_separator ||
                                    l_columnValue );
            l_separator := p_separator;
        end loop;
        utl_file.new_line( l_output );
        l_cnt := l_cnt+1;
    end loop;
    dbms_sql.close_cursor(l_theCursor);
    utl_file.fclose( l_output );
    return l_cnt;
end dump_csv;
/如果需要导出一个表里的数据，这样使用就可以了，还是根据ROWID来切分数据。

select dump_csv('select * from accstat.ACC00_USER_SOCIETY_INFO where rowid between ''AAFO0gAIFAAPhoJAAA'' and  ''AAFO0gAMhAAPUj/EJA'' and rownum<1000',',','TMP_DATA','data.csv') from dual；
;当然要点就是这些，我们可以写几个SQL即可生成数据。

整个过程其实涉及到一些技术细节，还是需要大家多加揣摩，掌握好了之后，在数据迁移的场景中就能够大展拳脚。

我也给自己的公众号设置了一个简单的封面，看起来还行吧。纯手工PS抠图补字完成。