C#批量插入数据到Sqlserver中的三种方式
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，常见如下三种方式。
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 into product(id,name,price) values (newid(),'牛栏1段',160) ,(newid(),'牛栏2段',260) ......
方式三
insert into product(id,name,price) select newid(),'牛栏1段',160 union all select newid(),'牛栏2段',180 union all ......
在c#中通过ado.net来实现批量操作同样也存在三种方式。
方式一：逐条插入
static void insertone()
{
console.writeline("采用一条一条插入的方式实现");
stopwatch sw = new stopwatch();
long totalrow = 1000000;
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 < 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条记录，时间：{0}", sw.elapsedmilliseconds));
}
if (i == 1000)
{
sw.stop();
break;
}
}
}
console.writeline(string.format("插入{0}条记录，每1000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 / 1000) * totalrow), getminute((sw.elapsedmilliseconds / 1000 * totalrow))));
}
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。
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。
总结：大数据批量插入方式一尽量避免使用，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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