(转)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。

[c-sharp] view plain copy

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：

[c-sharp] view plain copy

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

[c-sharp] view plain copy

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

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：

[c-sharp] view plain copy

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. public static DataTable GetTableSchema()
32. {
33. DataTable dt = new DataTable();
34. dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{
35. new DataColumn("Id",typeof(int)),
36. new DataColumn("UserName",typeof(string)),
37. new DataColumn("Pwd",typeof(string))});
38. return dt;
39. }
40. static void Main(string[] args)
41. {
42. Stopwatch sw = new Stopwatch();
43. for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
44. {
45. DataTable dt = TableValued.GetTableSchema();
46. for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
47. {
48. DataRow r = dt.NewRow();
49. r[0] = count;
50. r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);
51. r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
52. dt.Rows.Add(r);
53. }
54. sw.Start();
55. TableValued.TableValuedToDB(dt);
56. sw.Stop();
57. Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));
58. }
59. Console.ReadLine();
60. }

耗时图如下：

比Bulk还快5秒。