使用mysql的批量导入。source工具导入。
把这些数据分段写成sql进行导入，一亿条分10段，每段1千万
估计每段的导入时间会在五分钟左右。
生成sql，就使用Excel自动生成，或者批量查找替换就可以
在本机尝试一下，成功后导出这些sql，然后在正式环境操作。
下面一些方法可以加快
mysql数据库导入数据的速度：
1、最快的当然是直接copy数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；
2、设置innodb_flush_log_at_trx_commit=0，相对于innodb_flush_log_at_trx_commit=1可以十分明显的提升导入速度；
4、修改参数bulk_insert_buffer_size，调大批量插入的缓存；
使用Oracle的INSERT语句进行批量数据插入可以提高性能，相对于逐条插入数据的方法，可以减少与数据库的通信次数和事务开销。
以下是一些关键因素，可以影响Oracle批量插入的性能：
1. 绑定变量（Bind Variables）：使用绑定变量可以减少SQL语句的重编译和优化的次数。通过在批量插入中使用绑定变量，可以一次执行多个插入操作，而不是每次插入都生成并执行一条独立的SQL语句。
2. 分离批量提交（Bulk Commit）：将大批量的数据分成较小的批次，并在每个批次之间执行COMMIT操作。这可以减少锁冲突和日志记录开销，提高性能。
3. 批量绑定（Bulk Binding）：Oracle提供了一种批量绑定（Bulk Binding）技术，它允许将一组值绑定到一个或多个变量上，然后一次性将这组值插入到数据库中。这种方法可以减少与数据库的往返通信次数，提高插入性能。
4. 并行插入（Parallel Insert）：如果数据库配置和硬件条件允许，可以使用并行插入来提高性能。并行插入可以将批量数据分发给多个并发的插入进程，以加快数据插入速度。
5. 禁用约束和索引：在进行大量数据插入时，可以考虑暂时禁用约束（如主键、外键）和索引，插入完成后再重新启用它们。这可以减少插入过程中的约束验证和索引维护的开销。
6. 事务管理：对于大批量插入，合理的事务管理也可以影响性能。可以根据需求调整事务提交的频率，以平衡性能和数据完整性之间的关系。
请注意，上述方法的适用性和性能影响可能会因具体的数据库配置和数据量而有所不同。在进行批量插入操作之前，最好根据具体情况进行测试和基准测试，以确定最佳的插入策略和参数配置。
在Oracle数据库中，使用批量插入数据可以提高性能，特别是当需要插入大量数据时。与逐条插入相比，批量插入可以减少与数据库的通信次数和事务开销，从而显著提高插入数据的速度。
Oracle提供了多种方法来实现批量插入数据：
1. 使用INSERT INTO SELECT语句：可以通过构建一个包含多个插入值的SELECT查询语句，将多个数据行一次性插入到目标表中。
2. 使用FORALL语句：FORALL语句是PL/SQL语言的一部分，它允许一次性插入多个数据行到目标表中。可以将数据存储在数组中，然后使用FORALL语句将整个数组的数据插入到表中。
3. 使用批量绑定：如果使用编程语言（如Java或Python）与Oracle数据库进行交互，可以使用批量绑定技术来实现批量插入。这种方法通过绑定变量并一次性执行多个插入语句，从而减少了与数据库的通信次数。
无论使用哪种方法，批量插入数据通常都比逐条插入数据具有更好的性能。然而，性能的具体提升取决于多个因素，包括插入的数据量、表的结构、索引和约束的存在以及数据库的配置等。
需要注意的是，在进行批量插入操作时，也要考虑事务的管理和数据的一致性。如果需要在插入过程中保持一致性，并确保数据的完整性，可以将批量插入操作包装在一个事务中，并根据需要进行提交或回滚。
综上所述，使用批量插入数据可以在Oracle数据库中提高插入性能，但具体的性能提升取决于多个因素，并且需要注意事务管理和数据一致性的问题。根据实际情况选择适合的批量插入方法可以获得更好的性能。