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。