SQL一次性插入大量数据

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。

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1. --Create DataBase  
2. create database BulkTestDB;  
3. go  
4. use BulkTestDB;  
5. go  
6. --Create Table  
7. Create table BulkTestTable(  
8. Id int primary key,  
9. UserName nvarchar(32),  
10. Pwd varchar(16))  
11. go  
12. --Create Table Valued  
13. CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE  
14.   (Id int,  
15.    UserName nvarchar(32),  
16.    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：

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1. Stopwatch sw = new Stopwatch();  
2.   
3. SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
4.     ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);//连接数据库  
5.   
6. SqlCommand sqlComm = new SqlCommand();  
7. sqlComm.CommandText = string.Format("insert into BulkTestTable(Id,UserName,Pwd)values(@p0,@p1,@p2)");//参数化SQL  
8. sqlComm.Parameters.Add("@p0", SqlDbType.Int);  
9. sqlComm.Parameters.Add("@p1", SqlDbType.NVarChar);  
10. sqlComm.Parameters.Add("@p2", SqlDbType.VarChar);  
11. sqlComm.CommandType = CommandType.Text;  
12. sqlComm.Connection = sqlConn;  
13. sqlConn.Open();  
14. try  
15. {  
16.     //循环插入100万条数据，每次插入10万条，插入10次。  
17.     for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
18.     {  
19.         for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
20.         {  
21.   
22.             sqlComm.Parameters["@p0"].Value = count;  
23.             sqlComm.Parameters["@p1"].Value = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
24.             sqlComm.Parameters["@p2"].Value = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
25.             sw.Start();  
26.             sqlComm.ExecuteNonQuery();  
27.             sw.Stop();  
28.         }  
29.         //每插入10万条数据后，显示此次插入所用时间  
30.         Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
31.     }  
32. }  
33. catch (Exception ex)  
34. {  
35.     throw ex;  
36. }  
37. finally  
38. {  
39.     sqlConn.Close();  
40. }  
41.   
42. Console.ReadLine();  

耗时图如下：

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：

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1. public static void BulkToDB(DataTable dt)  
2. {  
3.     SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
4.         ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);  
5.     SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn);  
6.     bulkCopy.DestinationTableName = "BulkTestTable";  
7.     bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count;  
8.   
9.     try  
10.     {  
11.         sqlConn.Open();  
12.     if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)  
13.         bulkCopy.WriteToServer(dt);  
14.     }  
15.     catch (Exception ex)  
16.     {  
17.         throw ex;  
18.     }  
19.     finally  
20.     {  
21.         sqlConn.Close();  
22.         if (bulkCopy != null)  
23.             bulkCopy.Close();  
24.     }  
25. }  
26.   
27. public static DataTable GetTableSchema()  
28. {  
29.     DataTable dt = new DataTable();  
30.     dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{  
31.         new DataColumn("Id",typeof(int)),  
32.         new DataColumn("UserName",typeof(string)),  
33.     new DataColumn("Pwd",typeof(string))});  
34.   
35.     return dt;  
36. }  
37.   
38. static void Main(string[] args)  
39. {  
40.     Stopwatch sw = new Stopwatch();  
41.     for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
42.     {  
43.         DataTable dt = Bulk.GetTableSchema();  
44.         for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
45.         {  
46.             DataRow r = dt.NewRow();  
47.             r[0] = count;  
48.             r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
49.             r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
50.             dt.Rows.Add(r);  
51.         }  
52.         sw.Start();  
53.         Bulk.BulkToDB(dt);  
54.         sw.Stop();  
55.         Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
56.     }  
57.   
58.     Console.ReadLine();  
59. }  

耗时图如下：

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：

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1. public static void TableValuedToDB(DataTable dt)  
2. {  
3.     SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(  
4.       ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);  
5.     const string TSqlStatement =  
6.      "insert into BulkTestTable (Id,UserName,Pwd)" +  
7.      " SELECT nc.Id, nc.UserName,nc.Pwd" +  
8.      " FROM @NewBulkTestTvp AS nc";  
9.     SqlCommand cmd = new SqlCommand(TSqlStatement, sqlConn);  
10.     SqlParameter catParam = cmd.Parameters.AddWithValue("@NewBulkTestTvp", dt);  
11.     catParam.SqlDbType = SqlDbType.Structured;  
12.     //表值参数的名字叫BulkUdt，在上面的建立测试环境的SQL中有。  
13.     catParam.TypeName = "dbo.BulkUdt";  
14.     try  
15.     {  
16.       sqlConn.Open();  
17.       if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)  
18.       {  
19.           cmd.ExecuteNonQuery();  
20.       }  
21.     }  
22.     catch (Exception ex)  
23.     {  
24.       throw ex;  
25.     }  
26.     finally  
27.     {  
28.       sqlConn.Close();  
29.     }  
30. }  
31.   
32. public static DataTable GetTableSchema()  
33. {  
34.     DataTable dt = new DataTable();  
35.     dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{  
36.       new DataColumn("Id",typeof(int)),  
37.       new DataColumn("UserName",typeof(string)),  
38.       new DataColumn("Pwd",typeof(string))});  
39.   
40.     return dt;  
41. }  
42.   
43. static void Main(string[] args)  
44. {  
45.     Stopwatch sw = new Stopwatch();  
46.     for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)  
47.     {  
48.         DataTable dt = TableValued.GetTableSchema();  
49.         for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)  
50.         {          
51.             DataRow r = dt.NewRow();  
52.             r[0] = count;  
53.             r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);  
54.             r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);  
55.             dt.Rows.Add(r);  
56.         }  
57.         sw.Start();  
58.         TableValued.TableValuedToDB(dt);  
59.         sw.Stop();  
60.         Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));  
61.     }  
62.   
63.     Console.ReadLine();  
64. }  

耗时图如下：

比Bulk还快5秒。