SQL SERVER 批量数据插入方法

 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。

 --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：

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：

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：

比Bulk还快5秒。

 

如需转载，请注明此文原创自CSDN TJVictor专栏：http://blog.csdn.net/tjvictor/archive/2009/07/18/4360030.aspx