1. 使用SQL*Loader工具导入CSV文件：先准备控制文件.ctl，指定字段分隔符和数据文件路径，然后执行sqlldr命令，比如sqlldr userid=用户名/密码@数据库 control=控制文件.ctl log=日志文件.log，能批量处理大文件超快。

方法一：SQL*Loader高效导入

网友分享：CSV文件导入Oracle最简单就是SQL*Loader，写个.ctl文件，里面INFILE '数据.csv'，然后BEGIN DATA下面直接数据，字段用逗号分隔，运行sqlldr就搞定，几百万行几分钟完事。

方法二：MySQL LOAD DATA INFILE

LOAD DATA INFILE '文件路径' INTO TABLE 表名 FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS; 这条命令直接从服务器本地文件导入，速度飞起，比INSERT快几十倍，记得给文件权限。

方法三：Python pandas to_sql

import pandas as pd; df = pd.read_csv('文件.csv'); from sqlalchemy import create_engine; engine = create_engine('mysql://user:pass@host/db'); df.to_sql('表名', engine, if_exists='append', index=False); 超级方便，处理各种格式文件，自动创建表结构。

方法四：PostgreSQL COPY命令

\copy 表名 FROM '文件.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER; 在psql里直接运行，速度无敌，支持大文件，远超pgAdmin的导入工具。

方法五：ETL工具如Talend或Kettle

下载Kettle，拖拽CSV输入组件连数据库输出，配置字段映射，一键运行，适合复杂转换，网友说免费又强大。

FAQ
Q: CSV有中文乱码怎么办？
A: 指定编码如UTF-8，在LOAD DATA里加CHARACTER SET utf8，或者pandas读时encoding='utf-8'。
Q: 文件太大导入卡住？
A: 分批导入，用LIMIT或分拆文件；或者用bulk insert工具如SQL*Loader。
Q: Excel文件怎么导？
A: 先存CSV，再用上面方法；或pandas直接pd.read_excel。
Q: 权限不够LOAD DATA报错？
A: 给mysql用户FILE权限，GRANT FILE ON *.* TO 'user'@'localhost';