我给你一些数据库常用的导入导出命令吧:\x0d\x0a该命令在“开始菜单运行CMD”中执行\x0d\x0a一、数据导出（exp.exe）\x0d\x0a1、将数据库orcl完全导出，用户名system，密码accp，导出到d:\daochu.dmp文件中\x0d\x0aexp system/accp@orcl file=d:\daochu.dmp full=y\x0d\x0a\x0d\x0a2、将数据库orcl中scott用户的对象导出\x0d\x0aexp scott/accp@orcl file=d:\daochu.dmp owner=(scott)\x0d\x0a\x0d\x0a3、将数据库orcl中的scott用户的表emp、dept导出\x0d\x0aexp scott/accp@orcl file= d:\daochu.dmp tables=(emp,dept)\x0d\x0a\x0d\x0a4、将数据库orcl中的表空间testSpace导出\x0d\x0aexp system/accp@orcl file=d:\daochu.dmp tablespaces=(testSpace)\x0d\x0a\x0d\x0a二、数据导入（imp.exe）\x0d\x0a1、将d:\daochu.dmp 中的数据导入 orcl数据库中。\x0d\x0aimp system/accp@orcl file=d:\daochu.dmp full=y\x0d\x0a\x0d\x0a2、如果导入时，数据表已经存在，将报错，对该表不会进行导入；加上ignore=y即可，表示忽略现有表，在现有表上追加记录。\x0d\x0aimp scott/accp@orcl file=d:\daochu.dmp full=y ignore=y\x0d\x0a\x0d\x0a3、将d:\daochu.dmp中的表emp导入\x0d\x0aimp scott/accp@orcl file=d:\daochu.dmp tables=(emp)
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1、首先，一个学生数据表，在这里需要修改数据表中StudentName数据表中的个人数据，如下图所示，然后进入下一步。
2、其次，完成上述步骤后，打开数据库查询语句，输入查询语句，然后首先查询数据表中的数据内容，如下图所示，然后进入下一步。
3、接着，完成上述步骤后，输入查询语句：Select
* fromStudent，输入后，选择所有内容，然后选择执行按钮以执行SQL语句，如下图所示，然后进入下一步。
4、然后，完成上述步骤后，在Student表的第4行（Studentname中的“崔”）中，需要将其更改为“亮亮”，如下图所示，然后进入下一步。
5、随后，完成上述步骤后，右键单击电子表格，然后选择“编辑前200行”选项，如下图所示，然后进入下一步。
6、接着，完成上述步骤后，选择内部内容并将其更改为“
亮亮”，如下图所示，然后进入下一步。
7、然后，完成上述步骤后，选择右键单击内容，然后选择内部执行选项，如下图所示，然后进入下一步。
8、最后，完成上述步骤后，使用数据查询语句以相同的方式查询数据，可以看到下图中的数据内容已成功修改并插入到另一个表中，如下图所示。这样，问题就解决了。
前提：在做insert数据之前，如果是非生产环境，请将表的索引和约束去掉，待insert完成后再建索引和约束。
insert into tab1 select * from tab2; commit;
这是最基础的insert语句，我们把tab2表中的数据insert到tab1表中。根据经验，千万级的数据可在1小时内完成。但是该方法产生的arch会非常快，需要关注归档的产生量，及时启动备份软件，避免arch目录撑爆。
alter table tab1 nologging;
insert /*+ append */ into tab1 select * from tab2;
commit; alter table tab1 logging;
该方法会使得产生arch大大减少，并且在一定程度上提高时间，根据经验，千万级的数据可在45分钟内完成。但是请注意，该方法适合单进程的串行方式，如果当有多个进程同时运行时，后发起的进程会有enqueue的等待。注意此方法千万不能dataguard上用，不过要是在database已经force logging那也是没有问题的。
insert into tab1 select /*+ parallel */ * from tab2; commit;
对于select之后的语句是全表扫描的情况，我们可以加parallel的hint来提高其并发，这里需要注意的是最大并发度受到初始化参数parallel_max_servers的限制，并发的进程可以通过v$px_session查看，或者ps -ef |grep ora_p查看。
alter session enable parallel dml;
insert /*+ parallel */ into tab1 select * from tab2; commit;
其他方法：
并发的insert，尚未比较和方法2哪个效率更高(偶估计是方法2快)，有测试过的朋友欢迎补充。
insert into tab1 select * from tab2 partition (p1);
insert into tab1 select * from tab2 partition (p2);
insert into tab1 select * from tab2 partition (p3);
insert into tab1 select * from tab2 partition (p4);
对于分区表可以利用tab1进行多个进程的并发insert，分区越多，可以启动的进程越多。我曾经试过insert 2.6亿行记录的一个表，8个分区，8个进程，如果用方法2，单个进程完成可能要40分钟，但是由于是有8个分区8个进程，后发进程有enqueue，所以因此需要的时间为40分钟×8;但是如果用方法5，虽然单个进程需要110分钟，但是由于能够并发进程执行，所以总共需要的时间就约为110分钟了。
DECLARE TYPE dtarray IS TABLE OF VARCHAR2(20)
INDEX BY BINARY_INTEGER;
v_col1 dtarray; v_col2 dtarray; v_col3 dtarray;
BEGIN SELECT col1, col2, col3 BULK COLLECT INTO v_col1, v_col2, v_col3
FROM tab2;
FORALL i IN 1 .. v_col1.COUNT insert into tab1
WHERE tab1.col1 = v_col1;
END;
用批量绑定(bulk binding)的方式。当循环执行一个绑定变量的sql语句时候，在PL/SQL 和SQL引擎(engines)中，会发生大量的上下文切换(context switches)。使用bulk binding，能将数据批量的从plsql引擎传到sql引擎，从而减少上下文切换过程，提升效率。该方法比较适合于在线处理，不必停机。
sqlplus -s user/pwd runlog.txt set copycommit 2;
set arraysize 5000;
copy from user/pwd@sid - to user/pwd@sid - insert tab1 using
select * from tab2; exit EOF
用copy的方法进行插入，注意此处insert没有into关键字。该方法的好处是可以设置copycommit和arrarysize来一起控制commit的频率，上面的方法是每10000行commit一次。
