[Oracle Cloud] 오라클 DB CSV 업로드

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오라클 DB에 CSV 파일 업로드

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Oralce에서 제공하는 Free Tier 계정으로는 Database를 총 2개 생성할 수 있으며, 20GB까지 제공된다. 이렇게 제공된 데이터베이스를 제대로 사용하려면, 데이터베이스에 값을 넣어서 에 데이터를 삽입하여 사용해야 한다.

 

데이터를 삽입하기 위해서는 sql-developer를 사용하여 데이터를 직접 생성하여도 되지만, 조금 더 쉽고 빠르게 csv 파일을 한 번에 업로드하여 테이블로 생성하고자 한다.

 

 

 

 

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오라클 DB에 CSV 파일 업로드

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1. 로그인

링크 -> 클라우드 로그인 | Oracle 대한민국

클라우드 로그인 | Oracle 대한민국

 

▶ Oracle Cloud 계정이 없는 경우에는 계정 생성을 먼저 해주어야 한다.

 

Oracle Cloud Free Tier 계정 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 클라우드 계정 생성 (tistory.com)

[Oracle Cloud] 오라클 클라우드 계정 생성

 

 

2. Oracle Autonomous Database

데이터베이스 메뉴 선택

 

데이터베이스 조회

▶ 첫 화면에서 메뉴 > Oracle Database > Autonomous Database 를 선택하면, 위 그림과 같이 현재 생성된 데이터베이스가 조회된다.

 

여기서 조회되는 데이터베이스가 없는 경우에는 데이터베이스 생성부터 필요하다.

Oracle 무료 DATABASE 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 무료 Autonomous Database 생성 (tistory.com)

[Oracle Cloud] 오라클 무료 Autonomous Database 생성

 

3. Database actions 클릭

데이터베이스 작업

▶ 데이터베이스 인스턴스를 선택하고 데이터베이스 세부 정보 페이지에서 [Database actions]를 클릭한다.

 

로딩 화면

▶ [Database actions]를 클릭하면 잠시동안 로딩하는 창이 뜨게 되는데 생각보다도 금방 넘어가게 된다. 체감 10초가 안 되는 듯하다.

 

4. Oracle Database Actions 접속

Oracle 데이터베이스 작업 페이지

▶ 그럼 위 그림처럼 데이터베이스 작업 페이지로 넘어오게 된다.

데이터를 업로드 하기 전에 먼저 확인해야 할 사항이 있다.

현재 로그인 계정

우측 상단을 보면 로그인 되어 있는 계정을 확인할 수 있는데 현재는 위 그림과 같이 ADMIN으로 되어있다.

 

오라클측에서는 ADMIN으로 DB에 직접적인 작업(SQL, OML 등)을 하는 것을 권장하고 있지 않기 때문에 사용자 계정이 추가로 필요하다. 

만약 생성한 사용자 계정이 없는 경우에는 신규로 생성이 필요하다.

(OML 사용자 계정과 Oracle Cloud 로그인 계정은 다르다.)

 

Oracle 오라클 사용자 계정 생성 방법 -> [Oracle Cloud] 오라클 사용자 계정 생성 (tistory.com)

[Oracle Cloud] 오라클 사용자 계정 생성

 

그리고 업로드한 계정 이름이 DB의 스키마로 생성되기 때문에, 이 점도 주의가 필요하다.

여러개의 계정을 사용하여 데이터를 업로드하고 OML(Oracle Machine Learning) 등의 작업을 실행한다면, 각 계정마다 grant 권한을 부여해주면서 진행해야 하는 불편함이 있다. 이러한 이유로 하나의 작업을 진행하고자 할 때는 그 작업에 해당하는 하위 작업 진행 시에 계정을 하나로 통일해서 사용하는 것이 좋다고 생각한다.

 

5. 데이터 로드

데이터 로드 클릭

▶ 해당 페이지의 [Data Studio]에서 [데이터 로드]를 클릭한다.

 

수행 작업 및 데이터 위치 선택

▶ 수행하고자 하는 작업 및 데이터의 위치를 선택한다.

현재 로컬에 있는 csv 파일을 Oracle DB에 업로드 하는 것이므로, [데이터 로드]와 [로컬 파일]을 선택하고 다음으로 넘어간다.

 

CSV 파일 등록

▶ 업로드 하고자 하는 CSV 파일을 위 페이지에 등록해주면 된다.

파일 추가는 좌측 상단의 페이지 모양의 버튼을 클릭해서 추가하여도 되고, 화면 중간에 [파일 선택] 버튼을 클릭하여도 된다.

 

이 때, CSV 파일로 올릴 데이터가 마땅치 않은 경우에는 kaggle(캐글)에서 데이터를 다운받아 사용하면 된다.

 

Kaggle(캐글) 데이터 다운로드 방법 -> [Kaggle] Kaggle(캐글) Dataset CSV 다운로드 (tistory.com)

[Kaggle] Kaggle(캐글) Dataset CSV 다운로드

 

6. 데이터 옵션 변경

데이터 옵션 변경

▶ 로드 하고자 하는 CSV 파일을 데이터 로드 화면에 가지고 오면 위 그림처럼 우측에 보이는 점 3개 버튼이 보인다.

해당 점 3개 버튼을 클릭하면, [설정] / [제거] 메뉴가 나오고 여기서 [설정]을 클릭하여 업로드 하고자 하는 데이터를 수정할 수 있다.

 

데이터 설정

▶ 우측 메뉴에서 [설정]을 들어가면, CSV 파일로 생성될 테이블의 기본 정보를 수정할 수 있다.

 

(1) 이름

CSV 파일로 생성될 테이블의 이름으로, 한글로 생성하여도 생성이 되지만 추후 사용의 편의성을 위해 영문으로 생성하는 것이 좋다.

 

(2) 인코딩

CSV 파일의 인코딩 속성을 선택한다. 영문과 숫자로 이루어진 파일이면 '6501-유니코드(UTF-8)'을 선택하면 되지만, 파일 내 한글이 들어있다면 '949-한국어'를 선택해야 한글이 깨지지않고 정상적으로 로드된다.

 

(3) 대상 열, 데이터 유형

DEFAULT 값으로 CSV 파일의 열 이름이 테이블 컬럼명으로 자동으로 인식이 된다. 

여기서 자동으로 인식된 컬럼의 이름을 변경하고 싶은 경우, [대상 열]에서 수정할 수 있다.

데이터 유형 또한 자동으로 인식이 되지만, 수정이 필요한 경우 [데이터 유형]에서 변경 가능하다.

 

▶ 데이터 설정을 모두 변경하였다면 [닫기] 버튼을 누르고 옵션 창을 닫으면 된다.

 

7. 업로드 실행

업로드 실행

▶ [시작] 버튼을 눌러 CSV 파일을 DB에 업로드 가능하다.

데이터의 양에 따라 소요되는 시간은 다르지만, 불편함없는 속도로 로드되는 듯하다.

 

업로드 완료

▶ 업로드가 무사히 완료되면, 위 그림과 같이 초록색 체크 표시로 변경된다.

 

업로드 오류

혹시 업로드 과정에서 오류가 발생한 경우에는 빨간색으로 바뀌며, 구체적인 오류 로그에 대해서는 제공하지 않는 것 같지만 대략적인 로그는 파악이 가능하다. 화면 하단의 톱니바퀴 모양을 클릭하면 대략적인 로그를 제공하고 있다.

 

그 동안 대다수의 오류 사유에 대해 정리하면 다음과 같다.

    - CSV 데이터의 유형과 생성하고자 하는 테이블 컬럼의 데이터 유형이 다른 경우

    - CSV 파일 중간에 이상한 값이 들어있는 경우

    - CSV 파일에 암호가 걸려있는 경우

개인적으로 데이터 유형이 달라서 나오는 오류가 가장 많았다.

업로드 전에 CSV 파일 내 데이터 유형이 일관적인지 확인을 먼저 하는 것이 필요할 것 같다.

 

8. 데이터 조회

SQL 클릭

▶ CSV 파일이 정상적으로 업로드 되었다면, 업로드 된 데이터를 조회해볼 수 있다.

다시 첫 화면으로 돌아가서 이번에는 [개발] 섹션의 [SQL]을 클릭한다.

 

SQL 화면

[SQL]을 클릭하여 보여지는 창은 쉽게 Sql-developer와 동일하다고 생각하면 될 것 같다.

좌측에서 스키마와 테이블이 조회되고 SQL 창에 SQL을 작성하고 실행하면 해당 SQL 구문이 실행된다.

CSV로 Export도 가능한데, WEB 기반의 sql-developer 이다보니 로컬에서 사용하는 sql-developer에 비하면 다운로드 속도가 현저히 느리긴 하다. 간혹 데이터의 양이 너무 많은 걸 CSV로 export 하려고 하면 멈추기도 한닷...

 

SQL 실행 화면

▶ 업로드한 테이블명에 대해 SELECT 문을 작성해서 실행하면 하단에 SQL 결과가 보이게 된다.

 

 

 

 

테이블의 데이터를 생성하기 어려울 때, CSV 파일을 한 번에 업로드하여 테이블을 생성하는 것이 빠르고 좋을 수 있다 !