/// <summary>
/// Sqlbulkcopies the specified SMS.批量插入到数据库
/// </summary>
/// <param name="data">list类型数据.</param>
/// <param name="sqlconn">数据库连接字符串.</param>
private void SqlbulkcopyPipeLines(List<CPipe> data, SqlConnection sqlconn, string prjId, string modid)
{
#region 待处理数据初始化处理
List<PropertyInfo> pList = new List<PropertyInfo>();//创建属性的集合
DataTable dtLoad = new DataTable();
//把所有的public属性加入到集合 并添加DataTable的列
// Array.ForEach<PropertyInfo>(typeof(CJunc).GetProperties(), p => { pList.Add(p); dt.Columns.Add(p.Name, p.PropertyType); }); //获得反射的入口(typeof()) //要对 array 的每个元素执行的 System.Action。 dtLoad.Columns.Add("ProjectID", typeof(int));
dtLoad.Columns.Add("ModelID", typeof(int));
dtLoad.Columns.Add("ID", typeof(string));
dtLoad.Columns.Add("Node1", typeof(string));
dtLoad.Columns.Add("Node2", typeof(string));
dtLoad.Columns.Add("Length", typeof(decimal));
dtLoad.Columns.Add("Diameter", typeof(decimal));
dtLoad.Columns.Add("Roughness", typeof(decimal));
dtLoad.Columns.Add("MinorLoss", typeof(string));
dtLoad.Columns.Add("Status", typeof(string));
dtLoad.Columns.Add("Comment", typeof(string)); foreach (var item in data)
{
DataRow row = dtLoad.NewRow(); //创建一个DataRow实例
// pList.ForEach(p => row[p.Name] = p.GetValue(item, null)); //给row 赋值
// [ProjectID] ,[ModelID] ,[ID] ,[Node1] ,[Node2] ,[Length] ,[Diameter] ,[Roughness],[MinorLoss],[Status] ,[Comment]
// insert_pipesData(db_do, prjId, modid, PipeLines[i].ID, PipeLines[i].Node1, PipeLines[i].Node2, PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_MLOSS_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_STATUS_INDEX], PipeLines[i].Data[CGlobalConst.COMMENT_INDEX]); row["ProjectID"] = prjId;
row["ModelID"] = modid;
row["ID"] = item.ID;
row["Node1"] = item.Node1;
row["Node2"] = item.Node2; /*
if (item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX].Trim().Length == 0) { row["Length"] = 0; Console.WriteLine("Length为空:" + item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX]); }
if (IsNumeric(item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX])) { row["Length"] = item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX]; }
else { row["Length"] = 0; Console.WriteLine("Length非数字:" + item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX]); } if (item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX].Trim().Length == 0) { row["Diameter"] = 0; Console.WriteLine("Diameter为空:" + item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX]); }
if (IsNumeric(item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX])) { row["Diameter"] = item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX]; }
else { row["Diameter"] = 0; Console.WriteLine("Diameter非数字:" + item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX]); } if (item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX].Trim().Length == 0) { row["Roughness"] = 0; Console.WriteLine("Roughness为空:" + item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX]); }
if (IsNumeric(item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX])) { row["Roughness"] = item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX]; }
else { row["Roughness"] = 0; Console.WriteLine("Roughness非数字:" + item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX]); }
*/ row["Length"] = item.Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX];
row["Diameter"] = item.Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX];
row["Roughness"] = item.Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX];
row["MinorLoss"] = item.Data[CPipe.PIPE_MLOSS_INDEX];
row["Status"] = item.Data[CPipe.PIPE_STATUS_INDEX];
row["Comment"] = item.Data[CGlobalConst.COMMENT_INDEX]; dtLoad.Rows.Add(row); //加入到DataTable
}
#endregion
#region 批量插入数据库 SqlBulkCopy声明及参数设置
try
{
// SqlBulkCopy xx = new SqlBulkCopy(sqlconn,
// SqlBulkCopy bulk = new SqlBulkCopy(sqlconn.ToString(), SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction)
// { DestinationTableName = "ENG_FailSendSMS" /*设置数据库目标表名称*/, BatchSize = dt.Rows.Count /*每一批次中的行数*/ };
// SqlBulkCopy xxx =new SqlBulkCopy(sqlconn,
SqlBulkCopy bulk = new SqlBulkCopy(sqlconn, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction, null) { DestinationTableName = "T_PIPES" /*设置数据库目标表名称*/, BatchSize = dtLoad.Rows.Count /*每一批次中的行数*/ }; bulk.ColumnMappings.Add("ProjectID", "ProjectID"); //设置数据源中的列和目标表中的列之间的映射关系
bulk.ColumnMappings.Add("ModelID", "ModelID");//ColumnMappings.Add("源数据表列名称", "目标表数据列名称");
bulk.ColumnMappings.Add("ID", "ID");
bulk.ColumnMappings.Add("Node1", "Node1");
bulk.ColumnMappings.Add("Node2", "Node2");
bulk.ColumnMappings.Add("Length", "Length");
bulk.ColumnMappings.Add("Diameter", "Diameter");
bulk.ColumnMappings.Add("Roughness", "Roughness");
bulk.ColumnMappings.Add("MinorLoss", "MinorLoss");
bulk.ColumnMappings.Add("Status", "Status");
bulk.ColumnMappings.Add("Comment", "Comment"); // insert_pipesData(db_do, prjId, modid, PipeLines[i].ID, PipeLines[i].Node1, PipeLines[i].Node2, PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_LEN_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_DIAM_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_ROUGH_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_MLOSS_INDEX], PipeLines[i].Data[CPipe.PIPE_STATUS_INDEX], PipeLines[i].Data[CGlobalConst.COMMENT_INDEX]); // void insert_pipesData(WaterNetObjectDB db_do, string prjId, string modid, string id, string node1, string node2, string len, string diam, string rough, string mloss, string status, string comment)
// {
// string sql;
// sql = "insert into T_PIPES values(" + prjId + "," + modid + ",'" + id + "','" + node1 + "','" + node2 + "'," + len + "," + diam + "," + rough + ",'" + mloss + "','" + status + "','" + comment + "') ";
// db_do.nonQuerySql(sql);
// } // [ProjectID] ,[ModelID] ,[ID] ,[Node1] ,[Node2] ,[Length] ,[Diameter] ,[Roughness],[MinorLoss],[Status] ,[Comment]
#endregion
bulk.WriteToServer(dtLoad);
if (bulk != null)
{
bulk.Close();
}
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message.ToString());
}
}

c# 把List<T>转成DataTable对象,批量导入Sqlserver库的更多相关文章

  1. 封装一个ExcelHelper,方便将Excel直接转成Datatable对象

    public class ExcelHelper { /// <summary> /// Excel转换成DataTable /// </summary> /// <pa ...

  2. [Json] C#ConvertJson|List转成Json|对象|集合|DataSet|DataTable|DataReader转成Json (转载)

    点击下载 ConvertJson.rar 本类实现了 C#ConvertJson|List转成Json|对象|集合|DataSet|DataTable|DataReader转成Json|等功能大家先预 ...

  3. 将list<对象>转换成DataTable,把DataTable转换成参数传入存储过程实现批量插入数据

    领导让在存储过程中批量添加数据,找出效率最高的,我看到后台代码后,发现可以将list<对象>转换成DataTable,把DataTable转换成参数传入存储过程实现批量插入数据,知道还有其 ...

  4. 简单的反射 把datatable 转换成list对象

    /// <summary> /// 把datatable 转换成list对象 /// </summary> /// <typeparam name="T&quo ...

  5. DataTable转化成实体对象

    /// <summary> /// The data extension. /// </summary> public static class DataExtension { ...

  6. SQLBulkCopy使用实例--读取Excel写入数据库/将 Excel 文件转成 DataTable

    MS 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 ...

  7. .Net中List<T> 泛型转成DataTable、DataSet

    在开发过程过程中有时候需要将List<T>泛型转换成DataTable.DataSet,可以利用反射机制将DataTable的字段与自定义类型的公开属性互相赋值. 1.List<T& ...

  8. 带复杂表头合并单元格的HtmlTable转换成DataTable并导出Excel

    步骤: 一.前台JS取HtmlTable数据,根据设定的分隔符把数据拼接起来 <!--导出Excel--> <script type="text/javascript&qu ...

  9. DataSet与DataTable对象

    DataSet与DataTable对象 摘自:http://www.cnblogs.com/fttbfttb/articles/1509662.html DataSet对象 DataSet是ADO.N ...

随机推荐

  1. AngularJS 控制器属性

    <!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content=&q ...

  2. MySQL表结构(含数据类型、字段备注注释)导出成Excel

    方法一: 1.用的是Navicat Premium,可以换成任意图形化客户端 SELECT COLUMN_NAME 列名, COLUMN_TYPE 数据类型, DATA_TYPE 字段类型, CHAR ...

  3. poj 2186 Popular Cows :求能被有多少点是能被所有点到达的点 tarjan O(E)

    /** problem: http://poj.org/problem?id=2186 当出度为0的点(可能是缩点后的点)只有一个时就存在被所有牛崇拜的牛 因为如果存在有两个及以上出度为0的点的话,他 ...

  4. 爬虫——Selenium与PhantomJS

    Selenium Selenium是一个Web的自动化测试工具,最初是为网站自动化测试而开发的,类型像我们玩游戏用的按键精灵,可以按指定的命令自动操作,不同的是Selenium可以直接运行在浏览器上, ...

  5. 浅谈Linux下mv和cp命令的区别

    1.功能上的区别 mv:用户可以使用该命令为文件或目录重命名或将文件由一个目录移入另一个目录中. cp: 该命令的功能是将给出的文件或目录拷贝到另一文件或目录中. 2.从inode角度来区分 mv:会 ...

  6. 云监控自定义HTTP状态码说明

    您在使用站点监控时,返回的6XX状态码均为云监控自定义HTTP状态码,具体含义如下表所示: 状态码      含义     备注  610  HTTP连接超时      监测点探测您的网站时出现连接超 ...

  7. idea中注解配置一对多,多对一,双向多对一映射(不详细)

    一对多 package cn.pojo; import javax.persistence.*; import java.io.Serializable; import java.util.Set; ...

  8. npm cnpm npx nvm 傻傻分不清

    用过 npm cnpm吗?知道 npx nvm 吗? 唔~ npm npm 的全称是 Node Package Manager 是 JavaScript 世界的包管理工具,并且是 Node.js 平台 ...

  9. webBrowser 应用编程函数总结

    /*============================说明部分================================= 实现一下函数需包含头文件 #include <Winine ...

  10. 微信小程序终于审核过了

    终于,我做的微信小程序审核结束了,虽然被退回来两次,但是第三次还是审核通过了! 加油骚年,相信自己!! 有什么问题可以评论告诉我!!