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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