Oracle apex apex_数据_解析器文件>；50MB

当用户单击按钮时，我有一个页面可以使用apex_data_解析器上传文件

• SQL bellow使用apex_data_解析器上载一个550K行52MB的文件，大约需要180分钟才能完成
• 相同的文件，相同的页面，但我删除了一些行，保留了500K行和48MB，大约需要8分钟才能完成
• 我用同一个文件测试了750K行和40MB（我删除了一些描述的列以保持50MB以下）花了15分钟

• 有人知道为什么50 MB以上的文件的时间如此不同吗

• 读取API时，文件的限制为2GB和4GB

我从应用程序库中的示例上载中获取的SQL

FOR r_temp in (SELECT line_number, col001, col002, col003, col004, col005, col006, col007, col008      
                       from apex_application_temp_files f, 
                            table( apex_data_parser.parse(
                                   p_content                     => f.blob_content,
                                   p_file_type => 2, 
                                   p_skip_rows => 1,                                       
                                   p_file_name                   => f.filename ) ) p                          
                      where f.name = p_name)
LOOP 
...

它是一个.csv文件 接下来我做了什么？ 为了简化问题，我将sql语句更改为简单计数（*）

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我已经在oracle cloud创建了一个演示帐户，并使用相同的文件、相同的应用程序启动了一个自动事务处理来进行测试。结果：文件大小大于50MB，需要6小时才能执行SQL计数语句（请参见下面的附件）。文件的大小为48MB，需要3分钟才能执行相同的SQL count语句。也许是一个极限

下面的图表很有趣，用户I/O增加了很多，在我的测试中只有>50MB。 我取了3分钟内处理正常的50MB文件，复制一些行以增加到70MB（这样文件就不会损坏）

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我认为这不是文件大小的函数，而是数据形状和宽度的函数

180分钟是超长的时间。如果您能够重现这一点，是否可以检查活动数据库会话并确定活动SQL语句和任何相关的等待事件

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还有-这是什么文件格式，您使用的是什么数据库版本？

我认为这不是文件大小的函数，而是数据形状和宽度的函数

180分钟是超长的时间。如果您能够重现这一点，是否可以检查活动数据库会话并确定活动SQL语句和任何相关的等待事件

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还有-这是什么文件格式，您使用的是什么数据库版本？

我相信可以在这个问题中找到答案：

我相信可以在这个问题中找到答案：

我已经在oracle cloud创建了一个演示帐户，并使用相同的文件、相同的应用程序启动了一个自动事务处理来进行测试。结果是：文件大于50MB（在我的测试中为70MB）6小时后执行一个SQL计数语句（请参阅问题中的附件，其中包含来自自治数据库的监视）。文件的大小为48MB，需要3分钟才能执行相同的SQL count语句。可能是apex.parser限制？我已经在oracle cloud创建了一个演示帐户，并使用相同的文件、相同的应用程序启动了自主事务处理以进行测试。结果是：文件大于50MB（在我的测试中为70MB）6小时后执行一个SQL计数语句（请参阅问题中的附件，其中包含来自自治数据库的监视）。文件的大小为48MB，需要3分钟才能执行相同的SQL count语句。可能是apex.parser限制？嗨，Jakobmhc，欢迎来到堆栈溢出。当你有一个问题而无法发表评论时，最好发布一个新问题，包括在你的帖子中链接到旧问题。目前你已经将你的问题发布为“答案”，这意味着它将被mods.Hi Jakobmhc删除，欢迎使用Stack Overflow。当你有一个问题而无法发表评论时，最好发布一个新问题，包括在你的帖子中链接到旧问题。目前，您已将您的问题发布为“答案”，这意味着它将被mods删除。请在中查看此问题的答案：我相信可以在此问题中找到答案：请在中查看此问题的答案：我相信可以在此问题中找到答案：

Column Position Column Name Data Type   Format Mask 
1   LINE    NUMBER  -
2   ACCOUNT NUMBER  -
3   DATETIME_CALL   DATE    YYYY"-"MM"-"DD" "HH24":"MI":"SS
4   TYPE_CALL   VARCHAR2(255)   -
5   CALL    NUMBER  -
6   DURATION    NUMBER  -
7   UNIT    VARCHAR2(50)    -
8   PRICE   NUMBER  -