用途说明:

前些日子,公司要求做一个数据导入程序,要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储。于是在网上进行查找,发现了一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据。SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据。初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止快很多倍

MSDN摘要:Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上)。SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案。还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下 SqlBulkCopy 提供明显的性能优势。

使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据。但是,数据源不限于 SQL Server;可以使用任何数据源,只要数据可加载到 DataTable 实例或可使用IDataReader 实例读取数据。


  /// <summary>
        /// 
        /// </summary>
        /// <param name="connectionString">目标连接字符</param>
        /// <param name="TableName">目标表</param>
        /// <param name="dt">源数据</param>
        private void SqlBulkCopyByDatatable(string connectionString, string TableName, DataTable dt)
        {
            using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString))
            {
                using (SqlBulkCopy sqlbulkcopy =new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction))
                {
                    try
                    {
                        sqlbulkcopy.DestinationTableName = TableName;
                        for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
                        {
                            sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName);
                        }
                        sqlbulkcopy.WriteToServer(dt);
                    }
                    catch (System.Exception ex)
                    {
                        throw ex;
                    }
                }
            }
        }
 SqlBulkCopy使用使用用于自定义表类型作为存储过程参数,批量写入数据。
 
  如果,大家使用SQL Server 2008,它提供一个新的功能表变量(Table Parameters)可以将整个表数据汇集成一个参数传递给存储过程或SQL语句。它的注意性能开销是将数据汇集成参数(O(数据量))。
 
  现在,我们修改之前的代码,在SQL Server中定义我们的表变量,具体定义如下:
 -- =============================================
-- Author:        JKhuang
-- Create date: 08/16/2012
-- Description:    Declares a user table paramter.
-- =============================================
CREATE TYPE jk_users_bulk_insert AS TABLE (
    user_login varchar(60),
    user_pass varchar(64),
    user_nicename varchar(50),
    user_email varchar(100),
    user_url varchar(100),
    user_activation_key varchar(60),
    user_status int,
    display_name varchar(250)
)
 
  上面,我们定义了一个表参数jk_users_bulk_insert,接着我们定义一个存储过程接受表参数jk_users_bulk_insert,具体定义如下:
 -- =============================================
-- Author:        JKhuang
-- Create date: 08/16/2012
-- Description:    Creates a stored procedure, receive
-- a jk_users_bulk_insert argument.
-- =============================================
CREATE PROCEDURE sp_insert_jk_users 
@usersTable jk_users_bulk_insert READONLY 
AS
INSERT INTO jk_users (user_login, user_pass, user_nicename, user_email, user_url, 
user_activation_key, user_status, display_name, user_registered) 
SELECT user_login, user_pass, user_nicename, user_email, user_url, 
user_activation_key, user_status, display_name, GETDATE() 
FROM @usersTable 
  接下我们在客户端代码中,调用存储过程并且将表作为参数方式传递给存储过程。
 var sw = Stopwatch.StartNew();
using (var conn = new SqlConnection(ConfigurationManager.ConnectionStrings["SQLCONN2"].ToString()))
{
    conn.Open();
    //// Invokes the stored procedure.
    using (var cmd = new SqlCommand("sp_insert_jk_users", conn))
    {
        cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
        //// Adding a "structured" parameter allows you to insert tons of data with low overhead
        var param = new SqlParameter("@userTable", SqlDbType.Structured) { Value = dt };
        cmd.Parameters.Add(param);
        cmd.ExecuteNonQuery();
    }
}
sw.Stop(); 
  现在,我们重新执行写入操作发现写入效率与SqlBulkCopy相当。
///批量插入实例------------------------------------------------------------个人案例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Data;
using System.Data.Entity;
using System.Data.SqlClient;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks; namespace Impoort
{
class Program
{
public static PQMEntities db = new PQMEntities();
static void Main(string[] args)
{ var users = db.Database.SqlQueryForDataTatable("select * from Right_Users", null);
SqlBulkCopyByDatatable(db.Database.Connection.ConnectionString, "Right_UserTemp", users);
}
private static void SqlBulkCopyByDatatable(string connectionString, string TableName, DataTable dt)
{
using (SqlConnection conn = new SqlConnection())
{
using (SqlBulkCopy sqlbulkcopy = new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction))
{
try
{
sqlbulkcopy.DestinationTableName = TableName;
for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
{
sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName);
}
sqlbulkcopy.WriteToServer(dt);
}
catch (System.Exception ex)
{
throw ex;
}
}
}
} }
public static class a
{
public static DataTable SqlQueryForDataTatable(this Database db,
string sql,
SqlParameter[] parameters)
{ SqlConnection conn = new System.Data.SqlClient.SqlConnection();
conn.ConnectionString = db.Connection.ConnectionString;
if (conn.State != ConnectionState.Open)
{
conn.Open();
}
SqlCommand cmd = new SqlCommand();
cmd.Connection = conn;
cmd.CommandText = sql; if (parameters!=null&&parameters.Length > 0)
{
foreach (var item in parameters)
{
cmd.Parameters.Add(item);
}
} SqlDataAdapter adapter = new SqlDataAdapter(cmd);
DataTable table = new DataTable();
adapter.Fill(table);
return table;
}
} }

  

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