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SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比

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公司技术背景：数据库访问类（xxx.DataBase.Dll）调用存储过程实现数据库的访问。

技术方案一：

压缩时间下程序员写出的第一个版本，仅仅为了完成任务，没有从程序上做任何优化，实现方式是利用数据库访问类调用存储过程，利用循环逐条插入。很明显，这种方式效率并不高，于是有了前面的两位同事讨论效率低的问题。

技术方案二：

由于是考虑到大数据量的批量插入，于是我想到了ADO.NET2.0的一个新的特性：SqlBulkCopy。有关这个的性能，很早之前我是亲自做过性能测试的，效率非常高。这也是我向公司同事推荐的技术方案。

技术方案三：

利用SQLServer2008的新特性–表值参数（Table-Valued Parameter）。表值参数是SQLServer2008才有的一个新特性，使用这个新特性，我们可以把一个表类型作为参数传递到函数或存储过程里。不过，它也有一个特点：表值参数在插入数目少于 1000 的行时具有很好的执行性能。

技术方案四：

对于单列字段，可以把要插入的数据进行字符串拼接，最后再在存储过程中拆分成数组，然后逐条插入。查了一下存储过程中参数的字符串的最大长度，然后除以字段的长度，算出一个值，很明显是可以满足要求的，只是这种方式跟第一种方式比起来，似乎没什么提高，因为原理都是一样的。

技术方案五：

考虑异步创建、消息队列等等。这种方案无论从设计上还是开发上，难度都是有的。

技术方案一肯定是要被否掉的了，剩下的就是在技术方案二跟技术方案三之间做一个抉择，鉴于公司目前的情况，技术方案四跟技术方案五就先不考虑了。

接下来，为了让大家对表值参数的创建跟调用有更感性的认识，我将写的更详细些，文章可能也会稍长些，不关注细节的朋友们可以选择跳跃式的阅读方式。

再说一下测试方案吧，测试总共分三组，一组是插入数量小于1000的，另外两组是插入数据量大于1000的（这里我们分别取10000跟1000000），每组测试又分10次，取平均值。怎么做都明白了，Let’s go!

1.创建表。


为了简单，表中只有一个字段，如下图所示：


SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比


2.创建表值参数类型


我们打开查询分析器，然后在查询分析器中执行下列代码：

Create Type PassportTableType as Table

(

PassportKey nvarchar(50)


)

执行成功以后，我们打开企业管理器，按顺序依次展开下列节点–数据库、展开可编程性、类型、用户自定义表类型，就可以看到我们创建好的表值类型了如下图所示：


SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比


说明我们创建表值类型成功了。


3.编写存储过程


存储过程的代码为：

复制代码 代码如下:

USE [TestInsert]
GO
/****** Object: StoredProcedure [dbo].[CreatePassportWithTVP] Script Date: 03/02/2010 00:14:45 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
— =============================================
— Author:    <Kevin>
— Create date: <2010-3-1>
— Description:    <创建通行证>
— =============================================
Create PROCEDURE [dbo].[CreatePassportWithTVP]
@TVP PassportTableType readonly
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
Insert into Passport(PassportKey) select PassportKey from @TVP
END


可能在查询分析器中，智能提示会提示表值类型有问题，会出现红色下划线（见下图），不用理会，继续运行我们的代码，完成存储过程的创建
SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比 
4.编写代码调用存储过程。

三种数据库的插入方式代码如下，由于时间比较紧，代码可能不那么易读，特别代码我加了些注释。

复制代码 代码如下:

using System;
using System.Diagnostics;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using com.DataAccess;
namespace ConsoleAppInsertTest
{
class Program
{
static string connectionString = SqlHelper.ConnectionStringLocalTransaction; //数据库连接字符串
static int count = 1000000; //插入的条数
static void Main(string[] args)
{
//long commonInsertRunTime = CommonInsert();
//Console.WriteLine(string.Format(“普通方式插入{1}条数据所用的时间是{0}毫秒”, commonInsertRunTime, count));
long sqlBulkCopyInsertRunTime = SqlBulkCopyInsert();
Console.WriteLine(string.Format(“使用SqlBulkCopy插入{1}条数据所用的时间是{0}毫秒”, sqlBulkCopyInsertRunTime, count));
long TVPInsertRunTime = TVPInsert();
Console.WriteLine(string.Format(“使用表值方式（TVP）插入{1}条数据所用的时间是{0}毫秒”, TVPInsertRunTime, count));
}
/// <summary>
/// 普通调用存储过程插入数据
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static long CommonInsert()
{
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
string passportKey;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
passportKey = Guid.NewGuid().ToString();
SqlParameter[] sqlParameter = { new SqlParameter(“@passport”, passportKey) };
SqlHelper.ExecuteNonQuery(connectionString, CommandType.StoredProcedure, “CreatePassport”, sqlParameter);
}
stopwatch.Stop();
return stopwatch.ElapsedMilliseconds;
}
/// <summary>
/// 使用SqlBulkCopy方式插入数据
/// </summary>
/// <param name=”dataTable”></param>
/// <returns></returns>
private static long SqlBulkCopyInsert()
{
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
DataTable dataTable = GetTableSchema();
string passportKey;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
passportKey = Guid.NewGuid().ToString();
DataRow dataRow = dataTable.NewRow();
dataRow[0] = passportKey;
dataTable.Rows.Add(dataRow);
}
SqlBulkCopy sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(connectionString);
sqlBulkCopy.DestinationTableName = “Passport”;
sqlBulkCopy.BatchSize = dataTable.Rows.Count;
SqlConnection sqlConnection = new SqlConnection(connectionString);
sqlConnection.Open();
if (dataTable!=null && dataTable.Rows.Count!=0)
{
sqlBulkCopy.WriteToServer(dataTable);
}
sqlBulkCopy.Close();
sqlConnection.Close();
stopwatch.Stop();
return stopwatch.ElapsedMilliseconds;
}
private static long TVPInsert()
{
Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
DataTable dataTable = GetTableSchema();
string passportKey;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
passportKey = Guid.NewGuid().ToString();
DataRow dataRow = dataTable.NewRow();
dataRow[0] = passportKey;
dataTable.Rows.Add(dataRow);
}
SqlParameter[] sqlParameter = { new SqlParameter(“@TVP”, dataTable) };
SqlHelper.ExecuteNonQuery(connectionString, CommandType.StoredProcedure, “CreatePassportWithTVP”, sqlParameter);
stopwatch.Stop();
return stopwatch.ElapsedMilliseconds;
}
private static DataTable GetTableSchema()
{
DataTable dataTable = new DataTable();
dataTable.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn(“PassportKey”) });
return dataTable;
}
}
}



比较神秘的代码其实就下面这两行，该代码是将一个dataTable做为参数传给了我们的存储过程。简单吧。

SqlParameter[] sqlParameter = { new SqlParameter(“@TVP“, dataTable) };


SqlHelper.ExecuteNonQuery(connectionString, CommandType.StoredProcedure, “CreatePassportWithTVP“, sqlParameter);
5.测试并记录测试结果
第一组测试，插入记录数1000
SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比
第二组测试，插入记录数10000
SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比
第三组测试，插入记录数1000000
SQL批量插入数据几种方案的性能详细对比

通过以上测试方案，不难发现，技术方案二的优势还是蛮高的。无论是从通用性还是从性能上考虑，都应该是
优先被选择的，还有一点，它的技术复杂度要比技术方案三要简单一些，

设想我们把所有表都创建一遍表值类型，工作量还是有的。因此，我依然坚持我开始时的决定，
向公司推荐使用第二种技术方案。

写到此，本文就算完了，但是对新技术的钻研仍然还在不断继续。要做的东西还是挺多的。

为了方便大家学习和交流，代码文件已经打包并上传了，欢迎共同学习探讨。
代码下载
作者：深山老林
出处：http://wlb.cnblogs.com/

原创文章，作者：1402239773，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/233774.html

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