我要评论本篇，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，常见如下四种方式。
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 bulk
语法如下：
bulk insert [ [ 'database_name'.][ 'owner' ].]{ 'table_name' from 'data_file' }
with (
[ batchsize [ = batch_size ] ],
[ check_constraints ],
[ codepage [ = 'acp' | 'oem' | 'raw' | 'code_page' ] ],
[ datafiletype [ = 'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' ] ],
[ fieldterminator [ = 'field_terminator' ] ],
[ firstrow [ = first_row ] ],
[ fire_triggers ],
[ formatfile = 'format_file_path' ],
[ keepidentity ],
[ keepnulls ],
[ kilobytes_per_batch [ = kilobytes_per_batch ] ],
[ lastrow [ = last_row ] ],
[ maxerrors [ = max_errors ] ],
[ order ( { column [ asc | desc ] } [ ,...n ] ) ],
[ rows_per_batch [ = rows_per_batch ] ],
[ rowterminator [ = 'row_terminator' ] ],
[ tablock ],
)
相关参数说明：
bulk insert
[ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ]
from 'data_file'
[ with
(
[ [ , ] batchsize = batch_size ] --batchsize指令来设置在单个事务中可以插入到表中的记录的数量
[ [ , ] check_constraints ] --指定在大容量导入操作期间，必须检查所有对目标表或视图的约束。若没有 check_constraints 选项，则所有 check 和 foreign key 约束都将被忽略，并且在此操作之后表的约束将标记为不可信。
[ [ , ] codepage = { 'acp' | 'oem' | 'raw' | 'code_page' } ] --指定该数据文件中数据的代码页
[ [ , ] datafiletype =
{ 'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' } ] --指定 bulk insert 使用指定的数据文件类型值执行导入操作。
[ [ , ] fieldterminator = 'field_terminator' ] --标识分隔内容的符号
[ [ , ] firstrow = first_row ] --指定要加载的第一行的行号。默认值是指定数据文件中的第一行
[ [ , ] fire_triggers ] --是否启动触发器
[ [ , ] formatfile = 'format_file_path' ]
[ [ , ] keepidentity ] --指定导入数据文件中的标识值用于标识列
[ [ , ] keepnulls ] --指定在大容量导入操作期间空列应保留一个空值，而不插入用于列的任何默认值
[ [ , ] kilobytes_per_batch = kilobytes_per_batch ]
[ [ , ] lastrow = last_row ] --指定要加载的最后一行的行号
[ [ , ] maxerrors = max_errors ] --指定允许在数据中出现的最多语法错误数，超过该数量后将取消大容量导入操作。
[ [ , ] order ( { column [ asc | desc ] } [ ,...n ] ) ] --指定数据文件中的数据如何排序
[ [ , ] rows_per_batch = rows_per_batch ]
[ [ , ] rowterminator = 'row_terminator' ] --标识分隔行的符号
[ [ , ] tablock ] --指定为大容量导入操作持续时间获取一个表级锁
[ [ , ] errorfile = 'file_name' ] --指定用于收集格式有误且不能转换为 ole db 行集的行的文件。
)]
方式三：insert into xx select...
insert into product(id,name,price) select newid(),'牛栏1段',160 union all select newid(),'牛栏2段',180 union all ......
方式四：拼接sql
insert into product(id,name,price) values (newid(),'牛栏1段',160) ,(newid(),'牛栏2段',260) ......
在c#中通过ado.net来实现批量操作存在四种与之对应的方式。
方式一：逐条插入
#region 方式一
static void insertone()
{
console.writeline("采用一条一条插入的方式实现");
stopwatch sw = new stopwatch();
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 < totalrow; 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("插入一条记录，已耗时{0}毫秒", sw.elapsedmilliseconds));
}
if (i == getrow)
{
sw.stop();
break;
}
}
}
console.writeline(string.format("插入{0}条记录，每{4}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 / getrow) * totalrow), getminute((sw.elapsedmilliseconds / getrow * totalrow)), getrow));
}
static int getminute(long l)
{
return (int32)l / 60000;
}
#endregion
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。
打开sqlserver profiler跟踪，会发现执行的是如下语句：
insert bulk product ([id] uniqueidentifier, [name] varchar(50) collate chinese_prc_ci_as, [price] decimal(18,2))
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。
方式四：拼接sql
此种方法在c#中有限制，一次性只能批量插入1000条，所以就得分段进行插入。
#region 方式四
static void insertfour()
{
console.writeline("采用拼接批量sql插入的方式实现");
stopwatch sw = new stopwatch();
using (sqlconnection conn = new sqlconnection(strconnmsg)) //using中会自动open和close 连接。
{
conn.open();
sw.start();
for (int j = 0; j < totalrow / getrow;j++ )
{
stringbuilder sb = new stringbuilder();
sb.append("insert into product(id,name,price) values");
using (sqlcommand cmd = new sqlcommand())
{
for (int i = 0; i < getrow; i++)
{
sb.appendformat("(newid(),'商品{0}',{0}),", j*i+i);
}
cmd.connection = conn;
cmd.commandtext = sb.tostring().trimend(',');
cmd.executenonquery();
}
}
sw.stop();
console.writeline(string.format("插入{0}条记录，共耗时{1}毫秒",totalrow,sw.elapsedmilliseconds));
}
}
#endregion
运行结果如下：
我们可以看到大概花费了10分钟。虽然在方式一的基础上，性能有了较大的提升，但是显然还是不够快。
总结：大数据批量插入方式一和方式四尽量避免使用，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。
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