oracle批量插入SQL优化

最近在实现一个读取本地文件数据，解析后插入数据库功能，数据量大概是三百万，文件大小将近500MB，采用批量插入的方式进行处理。
之前使用比较多的是mysql，第一次接触oracle，比较习惯使用foreach循环来做处理，最开始的做法是把insert语句放到foreach里面，sql如下：

insert into t_userinfo (id,name,sex)values(t_userinfo_s.NEXTVAL,#{userInfo.name},#{userInfo.sex})

t_userinfo_s.NEXTVAL为表的序列号。
这样写功能实现没问题，但是当测试数据大时，效率低就提现出来了，平均每一千条数据都要1300ms的时间，三百万数据跑完基本上要一个多小时。
这个时间肯定没法接受，在网上找了一些资料，网上比较常见的建议是使用oracle的append，但是这个方法会导致表被锁住，只适合做表数据初始化使用，不太适合经常需要执行的sql语句。
最后还是决定把insert的逻辑移出foreach中，在foreach里面只保留需要插入的值，更改后的sql如下：

insert into t_userinfo (id,name,sex)selectt_userinfo_s.NEXTVAL,#{userInfo.name},#{userInfo.sex} from dual

使用这个sql，单条插入没有问题，但是一旦多条插入，就会获取不到序列号，在百度上找了一些资料，最好的办法是在数据库增加一条函数，用函数来处理。
但是我不想改动数据库，所以采用曲线救国方式，先把序列号查找出来，然后把序列号直接赋值给userInfo的id，这样就不需要在sql里面去获取序列号ID了。更改后的sql如下：

insert into t_userinfo (id,name,sex)select#{userInfo.id},#{userInfo.name},#{userInfo.sex} from dual         select        t_userinfo _s.nextval        from dual        connect by rownum <= 1000

这样改完之后，再测试，一千条的数据插入时间基本上保持在250ms左右，三百兆的数据基本上16分钟可以搞定，这个优化虽然不是最好，但也在可以接受的范围内。
若大家有更好的SQL，欢迎分享~~