数据库脚本包含：存储过程[Procedure]，事务[transaction]等，索引[Index]，触发器[Trigger]，函数[Function]等。使用脚本的好处：可以提高数据访问的效率，并进行相关的数据处理。 数据库脚本是包含不属于数据库架构定义的Transact-SQL（T-SQL）语句或实用工具（如 SQLCMD）的附加文件。
脚本（script）是使用一种特定的描述性语言，依据一定的格式编写的可执行文件，又称作宏或批处理文件。
脚本，是汉语词汇，是指表演戏剧、拍摄电影等所依据的底本又或者书稿的底本。脚本可以说是故事的发展大纲，用以确定故事的发展方向。
登录数据库，在左上角，点开文件，打开SQL脚本，新建一个空白窗口。查找需要的表，对表进行修改。点击解锁，可以对数据进行编辑。鼠标先选中一整行，然后用鼠点击要添加列的左下角，表格变成蓝色箭头。右击，黏贴，数据添加完成。点击绿色的勾，点击提交即可。
批量插入数据脚本 第一种批量插入数据脚本，可以基本满足要求。理解上较为简单，所以这个最常用。NEXTVAL和CURRVAL的区别： 如果 sequence.CURRVAL 和 sequence.NEXTVAL 都出现在一个 SQL 语句中，则序列只增加一次。
可以将多条数据一次性插入到目标表中。此外，从CSV文件导入数据至Oracle数据库，可利用SQL的LOAD命令，实现几分钟内完成大量数据的导入。通过预先编写脚本，配置好连接参数、表结构与CSV文件路径，可大幅提高数据导入效率。
Oracle批量插入数据可用PL/SQL的命令窗口执行。使用工具：PL/SQL 步骤：登录PL/SQL到指定数据库。登录后，点击左上方“纸片”状图标，然后选择“Command Window”选项，进入命令窗口。然后在本地电脑编写insert（即插入语句），每句以逗号分隔。
建议采用格式化平文件将数据加载到数据库中比较快，数据格式设置为txt。
实验环境：使用JDK8与Oracle 11g的组合，运行于Lenovo Y50，配置有8G内存与512G硬盘，搭载i5处理器。实验对于包含18个字段的批量数据，进行100万条的插入操作，所需时间大约在20至30秒之间。
智能读取策略： 开启文件读取之旅，尝试使用指定编码。如果遇到Unicode问题，代码会聪明地切换至GBK编码，确保每个字符都能被准确读取。分段与组织： 读取内容后，函数开始切割工作，将文件内容分成一个个不超过max_chars大小的段落，同时创建一个全新的文件夹，存放这些分割后的宝藏。
在文档管理中，如果一个文档库包含过多的长篇文档，可以使用此脚本将其分割，方便管理和查找。在网站爬虫获取的大量网页数据中，可以先进行分块，降低存储和分析的复杂度。总的来说，这个Python脚本是解决大型txt文本文件处理问题的得力助手，极大地提高了处理效率和便利性。
Python中有一个实用的脚本，名为splitfile，它旨在处理大文本文件的分割操作。这个函数接收三个关键参数：要分割的文件名（filename），以及两个用于控制分割方式的参数：sizelimit（指定分割文件的大小）和forline（一个布尔值，True表示按行分割，False则按字符数分割）。
首先，使用`open（）`函数打开TXT文件，此函数提供了多种模式供选择。通过`open（）`新建TXT文件的步骤如下：接着，使用`write（）`函数将内容写入TXT文件，并通过`close（）`保存并关闭文件。为了读取TXT文件中的内容，可以使用`read（）`函数。
首先，对于pdf文件，你可以使用以下的分割pdf.py脚本来根据文件大小进行切割：分割pdf.py 接着，对于txt文件，也有相应的脚本分割txt.py，它可以帮助你处理。如果你的目标是将wiki内容转换为txt格式并整合到langchain中，我找到了一个解决方案。
