请问如何使用SQLPLUS对CSV格式化文件进行后台处理？

Question

如何使用SQLPLUS对CSV格式化文件进行后台处理？我想将一些查询提取为CSV输出格式。不幸的是，我不能使用任何花哨的SQL客户端或任何语言来完成它。我必须使用SQLPLUS。我该怎么做？

Answer 1

您也可以使用以下内容，尽管它确实在字段之间引入了空格。

set colsep ,     -- separate columns with a comma

set pagesize 0   -- No header rows

set trimspool on -- remove trailing blanks

set headsep off  -- this may or may not be useful...depends on your headings.

set linesize X   -- X should be the sum of the column widths

set numw X       -- X should be the length you want for numbers (avoid scientific notation on IDs)

spool myfile.csv

select table_name, tablespace_name 

  from all_tables

 where owner = 'SYS'

   and tablespace_name is not null;

产出如下：

    TABLE_PRIVILEGE_MAP           ,SYSTEM                        

    SYSTEM_PRIVILEGE_MAP          ,SYSTEM                        

    STMT_AUDIT_OPTION_MAP         ,SYSTEM                        

    DUAL                          ,SYSTEM 

...

这将比键入所有字段并将它们与逗号连接起来要简单得多。如果需要，可以使用一个简单的sed脚本来删除逗号前面的空格。

像这样的东西可能有用.(我的sed技能很生疏，所以这可能需要工作)

sed 's/\s+,/,/' myfile.csv 

Answer 2

我将此命令用于提取维度表(DW)数据的脚本。因此，我使用以下语法：

set colsep '|'

set echo off

set feedback off

set linesize 1000

set pagesize 0

set sqlprompt ''

set trimspool on

set headsep off

spool output.dat

select '|', <table>.*, '|'

  from <table>

where <conditions>

spool off

而且起作用了。我不使用sed格式化输出文件。

Answer 3

我看到了一个类似的问题.。

我需要从SQLPLUS对CSV文件进行后台处理，但是输出有250列。

为了避免烦人的SQLPLUS输出格式，我做了什么：

set linesize 9999set pagesize 50000spool myfile.csvselect xfrom(select col1||';'||col2||';'||col3||';'||col4||';'||col5||';'||col6||';'||col7||';'||col8||';'||col9||';'||col10||';'||col11||';'||col12||';'||col13||';'||col14||';'||col15||';'||col16||';'||col17||';'||col18||';'||col19||';'||col20||';'||col21||';'||col22||';'||col23||';'||col24||';'||col25||';'||col26||';'||col27||';'||col28||';'||col29||';'||col30 as xfrom (  
      ...  here is the "core" select
     ));spool off

问题是你会失去列头名.。

您可以添加以下内容：

set heading offspool myfile.csvselect col1_name||';'||col2_name||';'||col3_name||';'||col4_name||';'||col5_name||';'||col6_name||';'||col7_name||';'||col8_name||';'||col9_name||';'||col10_name||';'||col11_name||';'||col12_name||';'||col13_name||';'||col14_name||';'||col15_name||';'||col16_name||';'||col17_name||';'||col18_name||';'||col19_name||';'||col20_name||';'||col21_name||';'||col22_name||';'||col23_name||';'||col24_name||';'||col25_name||';'||col26_name||';'||col27_name||';'||col28_name||';'||col29_name||';'||col30_name from dual;select xfrom(select col1||';'||col2||';'||col3||';'||col4||';'||col5||';'||col6||';'||col7||';'||col8||';'||col9||';'||col10||';'||col11||';'||col12||';'||col13||';'||col14||';'||col15||';'||col16||';'||col17||';'||col18||';'||col19||';'||col20||';'||col21||';'||col22||';'||col23||';'||col24||';'||col25||';'||col26||';'||col27||';'||col28||';'||col29||';'||col30 as xfrom (  
      ...  here is the "core" select
     ));spool off

我知道这有点硬，但对我来说很管用.