運行下面的腳本，建立測試數(shù)據(jù)庫和表值參數(shù)。
復制代碼 代碼如下:
--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))
下面我們使用最簡單的Insert語句來插入100萬條數(shù)據(jù)，代碼如下：
復制代碼 代碼如下:
Stopwatch sw = new Stopwatch();
SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);//連接數(shù)據(jù)庫
SqlCommand sqlComm = new SqlCommand();
sqlComm.CommandText = string.Format("insert into BulkTestTable(Id,UserName,Pwd)values(@p0,@p1,@p2)");//參數(shù)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
{
//循環(huán)插入100萬條數(shù)據(jù)，每次插入10萬條，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10萬條數(shù)據(jù)后，顯示此次插入所用時間
Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));
}
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
finally
{
sqlConn.Close();
}
Console.ReadLine();
耗時圖如下：
由于運行過慢，才插入10萬條就耗時72390 milliseconds，所以我就手動強行停止了。
下面看一下使用Bulk插入的情況：
bulk方法主要思想是通過在客戶端把數(shù)據(jù)都緩存在Table中，然后利用SqlBulkCopy一次性把Table中的數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫
代碼如下：
復制代碼 代碼如下:
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();
}
耗時圖如下：
可見，使用Bulk后，效率和性能明顯上升。使用Insert插入10萬數(shù)據(jù)耗時72390，而現(xiàn)在使用Bulk插入100萬數(shù)據(jù)才耗時17583。
最后再看看使用表值參數(shù)的效率，會另你大為驚訝的。
表值參數(shù)是SQL Server 2008新特性，簡稱TVPs。對于表值參數(shù)不熟悉的朋友，可以參考最新的book online，我也會另外寫一篇關(guān)于表值參數(shù)的博客，不過此次不對表值參數(shù)的概念做過多的介紹。言歸正傳，看代碼：
復制代碼 代碼如下:
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;
//表值參數(shù)的名字叫BulkUdt，在上面的建立測試環(huán)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();
}
耗時圖如下：
比Bulk還快5秒。
此文原創(chuàng)自CSDN TJVictor
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