SQLServer批量插入数据的两种方法(SqlBulkCopy+表值参数)

更新时间:2023-06-26 16:14:34 阅读: 评论:0

SQLServer批量插⼊数据的两种⽅法(SqlBulkCopy+表值参
数)
运⾏下⾯的脚本,建⽴测试数据库和表值特性类型的表。(下⾯测试要⽤)。
--Create DataBa
create databa BulkTestDB;
go
u BulkTestDB;
go
--Create Table
Create table BulkTestTable
(
Id int primary key,
UrName nvarchar(32),
Pwd varchar(16)
)
go
--Create Table Valued
CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE
日本龙三角(
Id int,
UrName nvarchar(32),
Pwd varchar(16)
)
使⽤最简单的Inrt语句来插⼊100万条数据,代码如下:
Stopwatch sw = new Stopwatch();
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);//连接数据库
SqlCommand sqlComm = new SqlCommand();
共振原理
sqlComm.CommandText = string.Format("inrt into BulkTestTable(Id,UrName,Pwd)values(@p0,@p1,@p2)");//参数化SQL  sqlComm.Parameters.Add("@p0", SqlDbType.Int);
sqlComm.Parameters.Add("@p1", SqlDbType.NVarChar);
sqlComm.Parameters.Add("@p2", SqlDbType.VarChar);
sqlComm.CommandType = CommandType.Text;
sqlComm.Connection = sqlConn;
sqlConn.Open();
try贺铸《青玉案》
{
//循环插⼊100万条数据,每次插⼊10万条,插⼊10次。
for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
{
for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
{
sqlComm.Parameters["@p0"].Value = count;
sqlComm.Parameters["@p1"].Value = string.Format("Ur-{0}", count * multiply);
sqlComm.Parameters["@p2"].Value = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
sw.Start();
sqlComm.ExecuteNonQuery();
sw.Stop();
}
//每插⼊10万条数据后,显⽰此次插⼊所⽤时间
98年属虎Console.WriteLine(string.Format("Elapd Time is {0} Milliconds", sw.ElapdMilliconds));
}
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
finally
{
sqlConn.Clo();
}
Console.ReadLine();
由于运⾏过慢,才插⼊10万条就耗时72390 milliconds,所以我就⼿动强⾏停⽌了。
下⾯使⽤Bulk插⼊的情况:
bulk⽅法主要思想是通过在客户端把数据都缓存在Table中,然后利⽤SqlBulkCopy⼀次性把Table中的数据插⼊到数据库代码如下:
public static void BulkToDB(DataTable dt)
{
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);
SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn);
秘书处bulkCopy.DestinationTableName = "BulkTestTable";
bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count;
try
{
sqlConn.Open();
if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)
bulkCopy.WriteToServer(dt);
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
finally
{
sqlConn.Clo();
if (bulkCopy != null)
bulkCopy.Clo();
}
}
public static DataTable GetTableSchema()
{
DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{
new DataColumn("Id",typeof(int)),
new DataColumn("UrName",typeof(string)),
new DataColumn("Pwd",typeof(string))});
return dt;
}
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
{
DataTable dt = Bulk.GetTableSchema();
for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
{
DataRow r = dt.NewRow();
r[0] = count;
r[1] = string.Format("Ur-{0}", count * multiply);
r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
dt.Rows.Add(r);
}
sw.Start();
Bulk.BulkToDB(dt);
sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Elapd Time is {0} Milliconds", sw.ElapdMilliconds));
}
Console.ReadLine();
}
使⽤Bulk后,效率和性能明显上升。使⽤Inrt插⼊10万数据耗时72390,⽽现在使⽤Bulk插⼊100万数据才耗时17583。
最后再看看使⽤表值参数的效率,会另你⼤为惊讶的。表值参数是SQL Server 2008新特性,简称TVPs。对于表值参数不熟悉的朋友,可以参考最新的book online,此次不对表值参数的概念做过多
的介绍。⾔归正传,看代码:
public static void TableValuedToDB(DataTable dt)
{
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);
const string TSqlStatement =
"inrt into BulkTestTable (Id,UrName,Pwd)" +
" SELECT nc.Id, nc.UrName,nc.Pwd" +
" FROM @NewBulkTestTvp AS nc";
SqlCommand cmd = new SqlCommand(TSqlStatement, sqlConn);
SqlParameter catParam = cmd.Parameters.AddWithValue("@NewBulkTestTvp", dt);
数学二年级
catParam.SqlDbType = SqlDbType.Structured;
百炼千锤
//表值参数的名字叫BulkUdt,在上⾯的建⽴测试环境的SQL中有。
catParam.TypeName = "dbo.BulkUdt";
try
{
sqlConn.Open();
if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)
{
cmd.ExecuteNonQuery();
}
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
finally
{
sqlConn.Clo();
}
}
public static DataTable GetTableSchema()
{
DataTable dt = new DataTable();基因工程的应用
dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{
new DataColumn("Id",typeof(int)),
new DataColumn("UrName",typeof(string)),
new DataColumn("Pwd",typeof(string))});
return dt;
}
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
{
DataTable dt = TableValued.GetTableSchema();
for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
{
DataRow r = dt.NewRow();
r[0] = count;
r[1] = string.Format("Ur-{0}", count * multiply);
r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
dt.Rows.Add(r);
}
sw.Start();
TableValued.TableValuedToDB(dt);
sw.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Elapd Time is {0} Milliconds", sw.ElapdMilliconds));
}
Console.ReadLine();  }
⽐Bulk还快5秒。

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