SQLServer 批量插入数据的两种方法

MsSQL 2019-01-04

运行下面的脚本，建立测试数据库和表值参数。
<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="98833" class="copybut" id="copybut98833" onclick="doCopy('code98833')"> 代码如下:

<div class="codebody" id="code98833">
--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,
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：
<div class="codetitle"><a style="CURSOR: pointer" data="90547" class="copybut" id="copybut90547" onclick="doCopy('code90547')"> 代码如下:

<div class="codebody" id="code90547">
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：

使用Insert语句插入10万数据的耗时图

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：

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：

代码如下:

public static void TableValuedToDB(DataTable dt)
{
sqlConnection sqlConn = new sqlConnection(
ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);
const string TsqlStatement =
"insert into BulkTestTable (Id,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(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);
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：

使用表值参数插入100万数据的耗时图