C#批量插入数据到Sqlserver中的三种方式
本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据。
先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引。GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少。而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的。如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率。
create database CarSYS; go use CarSYS; go CREATE TABLE Product( Id UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(50) NOT NULL, Price DECIMAL(18,2) NOT NULL )
我们通过SQL脚本来插入数据,常见如下三种方式。
方式一,一条一条插入,性能最差,不建议使用。
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛栏1段',160); INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛栏2段',260); ......
方式二
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES (newid(),'牛栏1段',160) ,(newid(),'牛栏2段',260) ......
方式三
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) SELECT NEWID(),'牛栏1段',160 UNION ALL SELECT NEWID(),'牛栏2段',180 UNION ALL ......
在C#中通过ADO.NET来实现批量操作同样也存在三种方式。
方式一:逐条插入
static void InsertOne() { Console.WriteLine("采用一条一条插入的方式实现"); Stopwatch sw = new Stopwatch(); long totalRow = 1000000; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(StrConnMsg)) //using中会自动Open和Close 连接。 { string sql = "INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),@p,@d)"; conn.Open(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { using (SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, conn)) { cmd.Parameters.AddWithValue("@p", "商品" + i); cmd.Parameters.AddWithValue("@d", i); sw.Start(); cmd.ExecuteNonQuery(); Console.WriteLine(string.Format("插入1条记录,时间:{0}", sw.ElapsedMilliseconds)); } if (i == 1000) { sw.Stop(); break; } } } Console.WriteLine(string.Format("插入{0}条记录,每1000条的插入时间是{1}毫秒,预估总得插入时间是{2}毫秒,{3}分钟", totalRow, sw.ElapsedMilliseconds, ((sw.ElapsedMilliseconds / 1000) * totalRow), GetMinute((sw.ElapsedMilliseconds / 1000 * totalRow)))); }
运行结果如下:
我们会发现插入100w条记录,预计需要50分钟时间,每插入一条记录大概需要3毫秒左右。
方式二:使用SqlBulk
#region 方式二 static void InsertTwo() { Console.WriteLine("使用Bulk插入的实现方式"); Stopwatch sw = new Stopwatch(); DataTable dt = GetTableSchema(); using (SqlConnection conn = new SqlConnection(StrConnMsg)) { SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(conn); bulkCopy.DestinationTableName = "Product"; bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count; conn.Open(); sw.Start(); for (int i = 0; i < totalRow;i++ ) { DataRow dr = dt.NewRow(); dr[0] = Guid.NewGuid(); dr[1] = string.Format("商品", i); dr[2] = (decimal)i; dt.Rows.Add(dr); } if (dt != null && dt.Rows.Count != 0) { bulkCopy.WriteToServer(dt); sw.Stop(); } Console.WriteLine(string.Format("插入{0}条记录共花费{1}毫秒,{2}分钟", totalRow, sw.ElapsedMilliseconds, GetMinute(sw.ElapsedMilliseconds))); } } static DataTable GetTableSchema() { DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn("Id",typeof(Guid)), new DataColumn("Name",typeof(string)), new DataColumn("Price",typeof(decimal))}); return dt; } #endregion
运行结果如下:
插入100w条记录才8s多,是不是很溜。
方式三:使用TVPs(表值参数)插入数据
从sqlserver 2008起开始支持TVPs。创建缓存表ProductTemp ,执行如下SQL。
CREATE TYPE ProductTemp AS TABLE( Id UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(50) NOT NULL, Price DECIMAL(18,2) NOT NULL )
执行完成之后,会发现在数据库CarSYS下面多了一张缓存表ProductTemp
可见插入100w条记录共花费了11秒多。
总结:大数据批量插入方式一尽量避免使用,而方式二和方式三都是非常高效的批量插入数据方式。其都是通过构建DataTable的方式插入的,而我们知道DataTable是存在内存中的,所以当数据量特别特别大,大到内存中无法一次性存储的时候,可以分段插入。比如需要插入9千万条数据,可以分成9段进行插入,一次插入1千万条。而在for循环中直接进行数据库操作,我们是应该尽量避免的。每一次数据库的连接、打开和关闭都是比较耗时的,虽然在C#中存在数据库连接池,也就是当我们使用using或者conn.Close(),进行释放连接时,其实并没有真正关闭数据库连接,它只是让连接以类似于休眠的方式存在,当再次操作的时候,会从连接池中找一个休眠状态的连接,唤醒它,这样可以有效的提高并发能力,减少连接损耗。而连接池中的连接数,我们都是可以配置的。
源码下载:https://pan.baidu.com/s/1slKrrLr
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持猪先飞。
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