没问题，这事儿用SQL Loader自带的过滤功能就能轻松搞定，我给你一步步拆解操作：

1. 编写SQL Loader控制文件（核心步骤） #

你需要创建一个控制文件（比如命名为dept_loader.ctl），在里面定义CSV的数据格式，同时通过WHEN子句精准筛选出部门为10、90、30、70的行。

以下是控制文件的示例代码，你可以根据自己的实际情况调整：

LOAD DATA
INFILE '你的CSV文件绝对路径.csv' -- 替换成你真实的CSV文件路径
-- 如果你的CSV第一行是表头（id、name、dept），一定要加上下面这句跳过表头
-- SKIP 1
INTO TABLE DEPT_LOADER
FIELDS TERMINATED BY ',' -- CSV字段用逗号分隔
-- 如果CSV里的字段是用双引号包裹的（比如"1","张三","10"），加上这句处理
-- OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
WHEN (DEPT IN ('10', '90', '30', '70')) -- 只导入指定部门的数据
(
    ID,    -- 对应CSV第一列
    NAME,  -- 对应CSV第二列
    DEPT   -- 对应CSV第三列
)

小提示：如果你的CSV里DEPT列是纯数字（没有引号），WHEN子句也可以写成WHEN (DEPT IN (10, 90, 30, 70))，效果是一样的。

2. 执行SQL Loader导入命令 #

打开终端（Windows用命令提示符，Linux/macOS用终端），运行sqlldr命令，传入数据库连接信息和控制文件参数。因为你的数据有70多万行，建议设置ROWS参数批量提交，能大幅提升导入效率。

示例命令如下，记得替换成你的数据库信息：

sqlldr 你的用户名/你的密码@你的Oracle服务名 control=dept_loader.ctl log=dept_loader.log bad=dept_loader.bad rows=10000

参数说明：

• control：指定刚才写的控制文件路径
• log：生成导入日志文件，里面会记录导入总条数、成功数、失败数等关键统计
• bad：生成错误文件，存放导入失败的行（比如格式错误的行）
• rows：每10000行数据提交一次事务，适合大数据量导入，减少数据库压力

额外注意事项 #

• 确保Oracle用户拥有DEPT_LOADER表的插入权限
• 如果CSV里的NAME字段包含逗号（比如"张三,李四"），一定要加上OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'，避免字段被错误拆分
• 导入完成后优先查看dept_loader.log文件，确认导入结果是否符合预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SwapnaSubham Das