在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。
为了更加清晰的说明通过外部表来实现数据加载的流程，特意画了如下的流程图。
在这个图中，数据的抽取是左边的部分，可以根据需要生成对应的外部表dump文件。
这个时候可以在目标环境中也创建只读用户，外部表用户，只读用户中只存放同义词，外部表用户中存放的是需要加载的外部表，整个外部表的加载过程不会消耗额外的物理空间，而且加载啊速度极快。
这么做有几个好处，最大的一个好处就是可以通过这种方式提前进行数据校验。把一些潜在的数据冲突问题提前发现，提前修复，如果在大半夜的数据加载中发现了问题，再去修复似乎就晚了很多，而且带着疲惫去尝试修复数据真实苦不堪言。
右边的图是数据加载的一个流程图。
我特意把外部表的dump文件用类似u盘的图标代替就是想说明外部表的加载是即插即用，用完直接卸载即可。
而数据在加载之前需要做的一个重要步骤就是数据比较，就是右边图中蓝色的标示部分。
通过比较只读用户（即目标数据）和外部表用户中的外部表数据(源数据)，可以灵活的匹配主键列，非唯一性约束列可以很有效的进行数据的冗余比较。
有了这种方式，在多次的数据迁移中，都可以在数据加载前提前进行数据检查。着实让人放心不少，对于提升自信心是很有帮助的。一旦发现了数据问题，就可以及时发现，提前发现，让专门的团队及时修复数据。
至于最关键的数据加载，就是外部表用户和目标数据用户之间的数据关联了。可以通过insert append的方式进行数据的导入。可以根据数据情况进行切分粒度的控制。比如我们有一个表test特别大，有500G，我们就可以把这个大表在收据抽取的时候进行细粒度的切分，比如我们通过启用并行生成了500个dump文件，这样每个dump文件就基本上是1G的标准，每1G的数据加载我们及时提交，会给Undo带来缓解不少的压力。而且这样数据的加载流程可以灵活控制，而不用用漫长的等待来做最终加载是否成功的赌注。