批量更新数据(BatchUpdate)
/// <summary> /// 批量更新数据,注意:如果有timestamp列,要移除 /// </summary> /// <param name="sourceTable">源数据</param> /// <param name="targetTableName">目标table</param> /// <param name="primaryKeyName">主键,根据主键来更新数据,不是自增长</param> /// <param name="identity">自增长列</param> /// <param name="columnsName">列名</param> /// <param name="limitWhere">条件</param> /// <param name="batchNum">批量更新的数量</param> /// <returns></returns> public Boolean BatchUpdate(DataTable sourceTable, string targetTableName, string primaryKeyName, string identity, string[] columnsName, string limitWhere, int batchNum) { if (string.IsNullOrEmpty(targetTableName)) return false; if (string.IsNullOrEmpty(primaryKeyName)) return false; if (columnsName == null || columnsName.Length <= 0) return false;
DataSet ds = new DataSet();
ds.Tables.Add(sourceTable);
ds.Tables[].TableName = targetTableName; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(strConn))
{
conn.Open(); using (SqlTransaction transaction = conn.BeginTransaction(IsolationLevel.ReadCommitted))//使用加强读写锁事务,避免脏读
{ try
{ foreach (DataRow row in ds.Tables[].Rows)
{
row.AcceptChanges();
row.SetModified();//所有行设置为可修改
} string cols = string.Join(",", columnsName);
cols = "[" + cols.Replace(",", "],[") + "]";
SqlCommand cmd = new SqlCommand(string.Format("SELECT {2} FROM {0} WHERE {1}", targetTableName, limitWhere, cols), conn);
cmd.Transaction = transaction;
SqlDataAdapter adapter = new SqlDataAdapter(cmd);
SqlCommandBuilder sqlCmdBuilder = new SqlCommandBuilder(adapter);
adapter.AcceptChangesDuringFill = false;
adapter.Fill(ds); string updateSQL = string.Empty;
SqlParameter[] paras = new SqlParameter[columnsName.Length]; for (int i = ; i < columnsName.Length; i++)
{ //去除自增长ID ,根据可控的自增Id进行更新 if (columnsName[i] != primaryKeyName && columnsName[i] != identity)
{
updateSQL += ("[" + columnsName[i] + "]" + "=@" + columnsName[i] + ",");
} if (sourceTable.Columns[i].DataType.Name == "Int32")
{
paras[i] = new SqlParameter("@" + columnsName[i], SqlDbType.Int, , columnsName[i]);
} else if (sourceTable.Columns[i].DataType.Name == "DateTime")
{
paras[i] = new SqlParameter("@" + columnsName[i], SqlDbType.DateTime, , columnsName[i]);
} else if (sourceTable.Columns[i].DataType.Name == "Double")
{
paras[i] = new SqlParameter("@" + columnsName[i], SqlDbType.Decimal, , columnsName[i]);
} else
{
paras[i] = new SqlParameter("@" + columnsName[i], SqlDbType.NVarChar, -, columnsName[i]);//-1表示大于4000的长度
}
} if (!string.IsNullOrEmpty(updateSQL))
{
updateSQL = updateSQL.Trim(',');
} string limitSql = ("[" + primaryKeyName + "]" + "=@" + primaryKeyName);
SqlCommand updateCmd = new SqlCommand(string.Format("UPDATE {0} SET {1} WHERE {2}", targetTableName, updateSQL, limitSql)); //设置不修改源Table
updateCmd.UpdatedRowSource = UpdateRowSource.None;
adapter.UpdateCommand = updateCmd;
adapter.UpdateCommand.Parameters.AddRange(paras);
updateCmd.Transaction = transaction;
adapter.UpdateCommand.CommandTimeout = ;//超时时间
adapter.UpdateBatchSize = batchNum;
adapter.Update(ds, targetTableName);
ds.AcceptChanges();
transaction.Commit(); return true;
} catch (Exception ex)
{
transaction.Rollback(); return false; throw ex;
} finally
{
conn.Close();
conn.Dispose();
}
}
}
}

批量更新数据(BatchUpdate)的更多相关文章

  1. mybatis学习之路----批量更新数据两种方法效率对比

    原文:https://blog.csdn.net/xu1916659422/article/details/77971696/ 上节探讨了批量新增数据,这节探讨批量更新数据两种写法的效率问题. 实现方 ...

  2. 批量更新数据小心SQL触发器的陷阱

    批量更新数据时候,Inserted和Deleted临时表也是批量的,但触发器只会调用执行一次!两个概念千万不要弄混淆! 错误的理解:例如:创建在A表上创建了一个Update触发器,里面写的是Updat ...

  3. Neo4j 第五篇:批量更新数据

    相比图形数据的查询,Neo4j更新图形数据的速度较慢,通常情况下,Neo4j更新数据的工作流程是:每次数据更新都会执行一次数据库连接,打开一个事务,在事务中更新数据.当数据量非常大时,这种做法非常耗时 ...

  4. SQL批量更新数据

    SQL批量更新数据 step1:导入Excel数据, 具体见百度.注意点:一列中含有float型数据和文本数据的时候,导入要将Excel中的表格属性改成文本,或在数字项目前加个单引号.   step2 ...

  5. mysql 常用命令,连接数据库,查看建表语句,批量导入数据,批量更新数据,连接查询

    1. 1)MySQL 连接本地数据库,从cmd中进入mysql命令编辑器: root root分别为用户名和密码 mysql -uroot -proot 2)MySQL 连接本地数据库,用户名为“ro ...

  6. mysql下的将多个字段名的值复制到另一个字段名中(批量更新数据)字符串拼接cancat实战例子

    mysql下的将多个字段名的值复制到另一个字段名中(批量更新数据)mysql字符串拼接cancat实战例子: mysql update set 多个字段相加,如果是数字相加可以直接用+号(注:hund ...

  7. FreeSql (十四)批量更新数据

    FreeSql支持丰富的更新数据方法,支持单条或批量更新,在特定的数据库执行还可以返回更新后的记录值. var connstr = "Data Source=127.0.0.1;Port=3 ...

  8. SqlServer 利用游标批量更新数据

    SqlServer 利用游标批量更新数据 Intro 游标在有时候会很有用,在更新一部分不多的数据时,可以很方便的更新数据,不需要再写一个小工具来做了,直接写 SQL 就可以了 Sample 下面来看 ...

  9. MongoDB的批量查询条件进行批量更新数据

    今天遇到这样一个场景:在Java中批量更新MongoDB数据,不过每次更新的条件有不一样,那如何有效地进行更新操作呢? 刚开始的时候,我是想到循环批量更新操作,即每一种查询条件进行一次批量更新过程,这 ...

随机推荐

  1. ruby之基础语法

    ruby语法之哈希 =>相当于python的字典 ruby语法之数组 =>相当于python的列表 举例: gitaly= Hash.new #建立新Hash类型 gitaly['firs ...

  2. Spring data jpa persistence .xml 配置文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><persistence xmlns="http://j ...

  3. linux IPC 消息队列(二)

    我在网上想找多进程之间的通信方式,发现有人写的消息队列很好,搬过来: common.h #ifndef __COMMON_H_ #define __COMMON_H_ #include <std ...

  4. POJ 2251 Dungeon Master(dfs)

    Description You are trapped in a 3D dungeon and need to find the quickest way out! The dungeon is co ...

  5. jekins—持续集成

    json转换为Python的字典形式 Martin fowler:通过自动化的构建,编译-发布-自动化测试,尽早的发现集成的错误 持续集成的要素: 统一的代码库 自动构建编译 自动测试(单元测试) 每 ...

  6. Django2.0中得url路由path得用法

    Django2.0中,url得匹配规则更新了,在django1.0中,url是用正则表达式书写得,相对来说比较繁琐一些,在django2.0中进行了升级优化,改为了path from django.u ...

  7. Linux命令之解压

    Linux命令之解压 使用tar命令解压.zip文件的时候,遇到如下异常, tar -xzvf guangwang.zip gzip: stdin has more than one entry--r ...

  8. 用 Flask 来写个轻博客 (13) — M(V)C_WTForms 服务端表单检验

    目录 目录 前文列表 WTForms WTF 的基础使用 常用的字段类型 fieldsDateField fieldsIntegerField fieldsFloatField fieldsStrin ...

  9. java获取字符串编码和转换字符串编码

    public class EncodingUtil { // 这里可以提供更多地编码格式,另外由于部分编码格式是一致的所以会返回 第一个匹配的编码格式 GBK 和 GB2312 public stat ...

  10. IO Processing

    Types of IO IRP Buffer Management 首先区分一下page的内存与nonpaged的内存,内存如果用页管理,就难免面对被swap out的命运:但是如果用nonpaged ...