Qu'est-ce que FLoad et MLoad dans Teradata ?
Qu'est-ce que FLoad et MLoad dans Teradata ?

Vidéo: Qu'est-ce que FLoad et MLoad dans Teradata ?

Vidéo: Qu'est-ce que FLoad et MLoad dans Teradata ?
Vidéo: Введение и демонстрация Teradata BTEQ 2024, Novembre
Anonim

Fload est plus rapide - La table cible doit être vide (donc pas besoin de reprendre à partir du point d'échec) - En cas d'échec - Supprimer et recréer la table - Impossible d'avoir NUSI sur la table car cela nécessite que les lignes soient sur des amplis diff. CHARGEMENT - Charger une table déjà chargée. Plus lent alors - En cas d'échec - nous pouvons redémarrer à partir du dernier point de contrôle.

Les gens demandent également, qu'est-ce que MLoad dans Teradata ?

Teradata MultiLoad ou MLload est un utilitaire de chargement piloté par commande pour une maintenance rapide et volumineuse des données sur plusieurs tables ou vues dans Teradata base de données. Multicharge peut effectuer plusieurs opérations DML, y compris INSERT, UPDATE, DELETE et UPSERT sur jusqu'à cinq (5) tables cibles vides/remplies en même temps.

On peut aussi se demander, qu'est-ce que FastExport dans Teradata ? Teradata Fastexport est un utilitaire piloté par commande qui utilise plusieurs sessions pour transférer des données de tables ou de vues vers le système client. De plus, BTEQ exporte les données ligne par ligne mais Exportation rapide le fait en blocs de 64K. Ainsi, l'exportation est rapide comme l'éclair.

Justement, quels sont les utilitaires de Teradata ?

Teradata fournit des utilitaires, tels que FastLoad, FastExport, TPump et Multicharge , qui vous permettent de charger rapidement des données dans une base de données Teradata ou d'exporter des données d'une base de données Teradata vers une application cliente.

Qu'est-ce que la charge M ?

MultiLoad peut charge plusieurs tables à la fois et il peut également effectuer différents types de tâches telles que INSERT, DELETE, UPDATE et UPSERT. Ça peut charge jusqu'à 5 tables à la fois et effectuer jusqu'à 20 opérations DML dans un script.

Conseillé: