SQL Server 批量插入数据的两种方法

来源：互联网发布：linux常用命令touch 编辑：程序博客网时间：2024/05/21 16:06

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。

[c-sharp] view plaincopy

--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 BulkTestTable(Id,UserName,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      {          //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("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：

使用Insert语句插入10万数据的耗时图

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：

    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 (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("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：

使用Bulk插入100万数据的耗时图

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。

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，我也会另外写一篇关于表值参数的博客，不过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 =           "insert into BulkTestTable (Id,UserName,Pwd)" +           " SELECT nc.Id, nc.UserName,nc.Pwd" +           " FROM @NewBulkTestTvp AS nc";          SqlCommand cmd = new SqlCommand(TSqlStatement, sqlConn);          SqlParameter catParam = cmd.Parameters.AddWithValue("@NewBulkTestTvp", dt);          catParam.SqlDbType = SqlDbType.Structured;          //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.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 (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("User-{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("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));          }                Console.ReadLine();      }

耗时图如下：

使用表值参数插入100万数据的耗时图

比Bulk还快5秒。

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