SQL Server 批量插入数据的两种方法(bulk和表值函数)一


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在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句,但是如果想要批量插入一堆数据的话,循环使用Insert不仅效率低,而且会导致SQL一系统性能问题。下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法:Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters)。
运行下面的脚本,建立测试数据库和表值参数。
-
--Create
DataBase -
create
database BulkTestDB; -
go
-
use
BulkTestDB; -
go
-
--Create
Table -
Create
table BulkTestTable( -
Id
int primary key, -
UserName
nvarchar(32), -
Pwd
varchar(16)) -
go
-
--Create
Table Valued -
CREATE
TYPE BulkUdt AS TABLE -
(Id int, -
UserName nvarchar(32), -
Pwd varchar(16))
下面我们使用最简单的Insert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(); -
sqlComm.CommandText
= string.Format("insert into );//参数化SQLBulkTestTable(Id,UserName,Pwd)values(@p0,@p1,@p2)" -
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
-
{
-
//循环插入100万条数据,每次插入10万条,插入10次。 -
for ( intmultiply = 0; multiply < 10; multiply++) -
{ -
for ( intcount = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++) -
{ -
-
sqlComm.Parameters["@p0"].Value = count; -
sqlComm.Parameters["@p1"].Value = string.Format("User-{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 -
Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time ,is {0} Milliseconds" sw.ElapsedMilliseconds)); -
} -
}
-
catch
(Exception ex) -
{
-
throw ex; -
}
-
finally
-
{
-
sqlConn.Close(); -
}
-
-
Console.ReadLine();
耗时图如下:
http://p.blog.csdn.net/images/p_blog_csdn_net/tjvictor/EntryImages/20090718/1.jpgServer
由于运行过慢,才插入10万条就耗时72390 milliseconds,所以我就手动强行停止了。
下面看一下使用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:[c-sharp]
-
public
static void BulkToDB(DataTable dt) -
{
-
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection( -
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString); -
SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn); -
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.Close(); -
if (bulkCopy null)!= -
bulkCopy.Close(); -
} -
}
-
-
public
static DataTable GetTableSchema() -
{
-
DataTable dt = new DataTable(); -
dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{ -
new DataColumn( "Id",typeof(int)), -
new DataColumn( "UserName",typeof(string)), -
new DataColumn( "Pwd",typeof(string))}); -
-
return dt; -
}
-
-
static
void Main( string[]args) -
{
-
Stopwatch sw = new Stopwatch(); -
for ( intmultiply = 0; multiply < 10; multiply++) -
{ -
DataTable dt = Bulk.GetTableSchema(); -
for ( intcount = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++) -
{ -
DataRow r = dt.NewRow(); -
r[0] = count; -
r[1] = string.Format("User-{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("Elapsed Time ,is {0} Milliseconds" sw.ElapsedMilliseconds)); -
} -
-
Console.ReadLine(); -
}
耗时图如下:
http://p.blog.csdn.net/images/p_blog_csdn_net/tjvictor/EntryImages/20090718/2.jpgServer
可见,使用Bulk后,效率和性能明显上升。使用Insert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。