Oracle千万级数据入库
最近在写一个解析文件数据（txt、json、csv）并插入到数据库中的脚本（基于Python和Oracle）。
刚开始做的时候就是只是用cx_Oracle模块连接数据库，建立insert SQL语句，然后循环给里面插。很简单也很容易就实现了。
后面就遇到了唯一一个问题。就是大数据的解析处理。刚开始我用的是一个50多M的json数据，还有一个3M多的txt文件，这些都成功入库了。紧接着马上就遇到GB级别的json文件和txt文件。人就有点懵了，光怎么解析数据就花了两天时间去研究（json数据格式很严谨，大文件情况先很难直接加载到内存中，最终使用了ijson模块流式解析json文件解决了这个问题，txt文件还好说，可以一行一行的读）。
后面简单测试了一下，45万条的json数据插入用了接近一个小时的时间，这是不可容忍的，只能说代码质量太差。没有考虑到性能的问题。
为了解决插入速度问题，首先想到的是多线程，将多线程用上去之后，几分钟就解决了问题，速度还能接受。到此为止就没有接着往下研究了。这是我第一次修改后的主要代码。就添加了一个多线程，看到插入速度还可以，就没有继续深究了。
sql = "INSERT INTO {}(ID, NAME) VALUES ( {} '{}')" .format(tableName, id, name)
cr.execute(sql)
with ThreadPoolExecutor(30) as executor:
executor.map(func, data)
#这里的data是一个可迭代的对象
然而现实就是如此的残酷，接下来要入库一个26GB甚至更大的txt文件，我的妈啊，大到notepad都加载不出来的那种，而且还有一个问题，这个文件大概是8000多万条数据，插到一个表中表的数据量太大，对后续操作也不利。于是想到了将这个文件拆分，我在这里是拆分成了5个小的txt文件，每个txt文件的极限数据量设置为了2000w。接下来就是入库的问题了。在网上查阅了一些资料，对我的代码来说，可以在sql语句上进行优化。
将原来的参数传递改成了绑定变量的时候，原因是sql语句在数据库中解析的时候消耗很多资源，分为硬解析和软解析，有兴趣的可以看一下，我这里只提一下我的优化过程。
sql = "INSERT INTO {}(ID, NAME) VALUES ( :ID, :NAME)" .format(tableName)
data = {"ID":1,
"NAME":name}
cr.execute(sql, data)
这个我测试了170w的数据量，在使用变量传参的情况下，插入170w数据花费了280s左右的时间，使用绑定的方式后变成了220s左右，大概省了一分钟，但是这还是达不到要求的，这样的速度对于将近亿级别的数据量来说还是太low了。接下来怎么优化呢，多线程也使用过了，绑定变量也用过了，速度还是不太行，在网上再次查询看到了批量插入的方式（其实这个很早就查到了，但是对我的数据来说，改造成这样太麻烦也就没有去使用），没办法了只能尝试下这种优化方式了。
具体不再细说，直接上部分代码吧。
sql = "INSERT INTO {}(ID, NAME) VALUES ( :ID, :NAME)" .format(tableName)
data = [(1, '小红')， (2, '小明')]
cr.executemany(sql, data)
这里的data是一个列表，列表元素是元组，一个元组对应一条数据。
最后这个批量插入数据大大优化了插入速度，8000w数据大概十几分钟插完。很棒！
里面很多细节都没有展开提到，因为我也不懂，就知道是这么用的。
这个就记录下我的目前的三次优化过程吧。
1、多线程
2、绑定变量
