本篇，我將來講解一下在Sqlserver中批量插入數據。
先創建一個用來測試的數據庫和表，為了讓插入數據更快，表中主鍵采用的是GUID，表中沒有創建任何索引。GUID必然是比自增長要快的，因為你生成一個GUID算法所花的時間肯定比你從數據表中重新查詢上一條記錄的ID的值然后再進行加1運算要少。而如果存在索引的情況下，每次插入記錄都會進行索引重建，這是非常耗性能的。如果表中無可避免的存在索引，我們可以通過先刪除索引，然后批量插入，最后再重建索引的方式來提高效率。
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)
我們通過SQL腳本來插入數據，常見如下三種方式。
方式一，一條一條插入，性能最差，不建議使用。
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄1段',160);INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄2段',260);......
方式二
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄1段',160),(newid(),'牛欄2段',260)......
方式三
INSERT INTO Product(Id,Name,Price) SELECT NEWID(),'牛欄1段',160 UNION ALL SELECT NEWID(),'牛欄2段',180 UNION ALL......
在C#中通過ADO.NET來實現批量操作同樣也存在三種方式。
方式一：逐條插入
static void InsertOne() { Console.WriteLine("采用一條一條插入的方式實現"); Stopwatch sw = new Stopwatch(); long totalRow = 1000000; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(StrConnMsg)) //using中會自動Open和Close 連接。 { 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條記錄，時間：{0}", sw.ElapsedMilliseconds)); } if (i == 1000) { sw.Stop(); break; } } } Console.WriteLine(string.Format("插入{0}條記錄，每1000條的插入時間是{1}毫秒,預估總得插入時間是{2}毫秒，{3}分鐘", totalRow, sw.ElapsedMilliseconds, ((sw.ElapsedMilliseconds / 1000) * totalRow), GetMinute((sw.ElapsedMilliseconds / 1000 * totalRow)))); }運行結果如下：
我們會發現插入100w條記錄，預計需要50分鐘時間，每插入一條記錄大概需要3毫秒左右。
方式二：使用SqlBulk
#region 方式二 static void InsertTwo() { Console.WriteLine("使用Bulk插入的實現方式"); 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}條記錄共花費{1}毫秒，{2}分鐘", 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運行結果如下：
插入100w條記錄才8s多，是不是很溜。
方式三：使用TVPs(表值參數）插入數據
從sqlserver 2008起開始支持TVPs。創建緩存表ProductTemp ，執行如下SQL。
CREATE TYPE ProductTemp AS TABLE(Id UNIQUEIDENTIFIER PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(50) NOT NULL,Price DECIMAL(18,2) NOT NULL)
執行完成之后，會發現在數據庫CarSYS下面多了一張緩存表ProductTemp
可見插入100w條記錄共花費了11秒多。
總結：大數據批量插入方式一盡量避免使用，而方式二和方式三都是非常高效的批量插入數據方式。其都是通過構建DataTable的方式插入的，而我們知道DataTable是存在內存中的，所以當數據量特別特別大，大到內存中無法一次性存儲的時候，可以分段插入。比如需要插入9千萬條數據，可以分成9段進行插入，一次插入1千萬條。而在for循環中直接進行數據庫操作，我們是應該盡量避免的。每一次數據庫的連接、打開和關閉都是比較耗時的，雖然在C#中存在數據庫連接池，也就是當我們使用using或者conn.Close()，進行釋放連接時，其實并沒有真正關閉數據庫連接，它只是讓連接以類似于休眠的方式存在，當再次操作的時候，會從連接池中找一個休眠狀態的連接，喚醒它，這樣可以有效的提高并發能力，減少連接損耗。而連接池中的連接數，我們都是可以配置的。
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