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实战手记：让百万级数据瞬间导入SQL Server
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想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间，用时越短工作效率越高，也充分的能够证明自己的实力。实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库，然后用于各种程序计算，本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例。
本实验将使用5中方法完成这个过程，并详细记录各种方法所耗费的时间。所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000、SQL Server 2008，分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Server 2008中，实验环境是DELL 2850双2.0GCPU，2G内存的服务器。感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间。
好了，下面我们分别使用基本的Insert 语句、使用BULK INSERT语句、在多线程中使用BULK INSERT、使用SqlBulkCopy类、在多线程中使用SqlBulkCopy类五种方法，挑战4秒极限。还要有一点需要进行说明，本实验中执行SQL语句的地方使用了IsLine FrameWork框架中的DataProvider模块，这个模块只是对SQL配置的读取和封装，并不会对最终结果有本质性的影响，关于IsLine FrameWork框架方面的知识，请参考“IsLine FrameWork”框架系列文章。
数据库方面使用SQL Server 2000与SQL Server 2008，表名TableB，字段名称为Value1，数据库名可以在App.config中修改，默认为test。
方法一.使用基本的Insert 语句
这种方法是最基本的方法，大多数人一开始都会想到这种方法。但是Insert语句似乎并不适合大批量的操作，是不是这样呢?
本方法中将100万数据分为10个批次，每个批次10万条，每10万条1个事务，分10次导入数据库。
-->基本语句:
Insert Into TableB (Value1) values (‘”+i+”’); 说明：语句中的i是宿主程序中的一个累加变量，用于填充数据库字段中的值。
SQL Server 2000 耗时：901599
SQL Server 2008耗时：497638
方法二.使用BULK INSERT语句
这个类的效果，在本实验中可以说是最令人满意的了，它的使用最简便、灵活，速度很快。
“BULK INSERT”语句似乎不是很常用， Aicken听说Oracle中有一种可以将外部文件映射为Oracle临时表，然后直接将临时表中的数据导入Oracle其他表中的方法，这种方法的速度非常令人满意，SQL SERVER的BULK INSERT是不是同样令人满意呢?
--> 基本语句：
BULK INSERT TableB FROM '
c:\\sql.txt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',',ROWTER
/.,mbMINATOR='|',BATCHSIZE = 100000)
说明：“c:\\sql.txt”是一个预先生成的包含100条数据的文件，这些数据以“|”符号分隔，每10万条数据一个事务。
SQL Server 2000耗时：4009
SQL Server 2008耗时：10722
方法三.在多线程中使用BULK INSERT
在方法二的基础上，将100万条数据分五个线程，每个线程负责20万条数据，每5万条一个事物，五个线程同时启动，看看这样的效果吧。
SQL Server 2000耗时：21099
SQL Server 2008耗时：10997
方法四.使用SqlBulkCopy类
这种方法速度也很快，但是要依赖内存，对于几千万条、多字段的复杂数据，可能在内存方面会有较大的消耗，不过可以使用64位解决方案处理这个问题。
几千万条、多字段的数据的情况一般在一些业务场景中会遇到，比如计算全球消费者某个业务周期消费额时，要先获得主数据库表中的会员消费记录快照，并将快照储存至临时表中，然后供计算程序使用这些数据。并且有些时候消费者的消费数据并不在一台数据库服务器中，而是来自多个国家的多台服务器，这样我们就必须借助内存或外存设备中转这些数据，然后清洗、合并、检测，最后导入专用表供计算程序使用。
基本语句：
using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy sqlBC
= new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(conn))
{ sqlBC.BatchSize = 100000; sqlBC.BulkCopyTimeout
= 60; sqlBC.DestinationTableName = "dbo.TableB";
sqlBC.ColumnMappings.Add("valueA", "Value1");
sqlBC.WriteToServer(dt); }
说明：
BatchSize = 100000; 指示每10万条一个事务并提交
BulkCopyTimeout = 60; 指示60秒按超时处理
DestinationTableName = "dbo.TableB"; 指示将数据导入TableB表
ColumnMappings.Add("valueA", "Value1"); 指示将内存中valueA字段与TableB中的Value1字段匹配
WriteToServer(dt);写入数据库。其中dt是预先构建好的DataTable，其中包含valueA字段。
SQL Server 2000耗时：4989
SQL Server 2008耗时：10412
方法五.在多线程中使用SqlBulkCopy类
基于方法四，将100万条数据分五个线程，每个线程负责20万条数据，每5万条一个事物，五个线程同时启动，看看这样的效果吧。
SQL 2000耗时：7682
SQL 2008耗时：10870
结果
几天的时间终于把这个实验给完成了，比较令人失望的是SQL SERVER 2008导入数据的性能似乎并不想我们想象的那样优秀。
本实验将使用5中方法完成这个过程，并详细记录各种方法所耗费的时间。所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000、SQL Server 2008，分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Server 2008中，实验环境是DELL 2850双2.0GCPU，2G内存的服务器。感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间。
好了，下面我们分别使用基本的Insert 语句、使用BULK INSERT语句、在多线程中使用BULK INSERT、使用SqlBulkCopy类、在多线程中使用SqlBulkCopy类五种方法，挑战4秒极限。还要有一点需要进行说明，本实验中执行SQL语句的地方使用了IsLine FrameWork框架中的DataProvider模块，这个模块只是对SQL配置的读取和封装，并不会对最终结果有本质性的影响，关于IsLine FrameWork框架方面的知识，请参考“IsLine FrameWork”框架系列文章。
数据库方面使用SQL Server 2000与SQL Server 2008，表名TableB，字段名称为Value1，数据库名可以在App.config中修改，默认为test。
方法一.使用基本的Insert 语句
这种方法是最基本的方法，大多数人一开始都会想到这种方法。但是Insert语句似乎并不适合大批量的操作，是不是这样呢?
本方法中将100万数据分为10个批次，每个批次10万条，每10万条1个事务，分10次导入数据库。
-->基本语句:
Insert Into TableB (Value1) values (‘”+i+”’); 说明：语句中的i是宿主程序中的一个累加变量，用于填充数据库字段中的值。
SQL Server 2000 耗时：901599
SQL Server 2008耗时：497638
方法二.使用BULK INSERT语句
这个类的效果，在本实验中可以说是最令人满意的了，它的使用最简便、灵活，速度很快。
“BULK INSERT”语句似乎不是很常用， Aicken听说Oracle中有一种可以将外部文件映射为Oracle临时表，然后直接将临时表中的数据导入Oracle其他表中的方法，这种方法的速度非常令人满意，SQL SERVER的BULK INSERT是不是同样令人满意呢?
--> 基本语句：
BULK INSERT TableB FROM '
c:\\sql.txt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',',ROWTER
/.,mbMINATOR='|',BATCHSIZE = 100000)
说明：“c:\\sql.txt”是一个预先生成的包含100条数据的文件，这些数据以“|”符号分隔，每10万条数据一个事务。
SQL Server 2000耗时：4009
SQL Server 2008耗时：10722
方法三.在多线程中使用BULK INSERT
在方法二的基础上，将100万条数据分五个线程，每个线程负责20万条数据，每5万条一个事物，五个线程同时启动，看看这样的效果吧。
SQL Server 2000耗时：21099
SQL Server 2008耗时：10997
方法四.使用SqlBulkCopy类
这种方法速度也很快，但是要依赖内存，对于几千万条、多字段的复杂数据，可能在内存方面会有较大的消耗，不过可以使用64位解决方案处理这个问题。
几千万条、多字段的数据的情况一般在一些业务场景中会遇到，比如计算全球消费者某个业务周期消费额时，要先获得主数据库表中的会员消费记录快照，并将快照储存至临时表中，然后供计算程序使用这些数据。并且有些时候消费者的消费数据并不在一台数据库服务器中，而是来自多个国家的多台服务器，这样我们就必须借助内存或外存设备中转这些数据，然后清洗、合并、检测，最后导入专用表供计算程序使用。
基本语句：
using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy sqlBC
= new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(conn))
{ sqlBC.BatchSize = 100000; sqlBC.BulkCopyTimeout
= 60; sqlBC.DestinationTableName = "dbo.TableB";
sqlBC.ColumnMappings.Add("valueA", "Value1");
sqlBC.WriteToServer(dt); }
说明：
BatchSize = 100000; 指示每10万条一个事务并提交
BulkCopyTimeout = 60; 指示60秒按超时处理
DestinationTableName = "dbo.TableB"; 指示将数据导入TableB表
ColumnMappings.Add("valueA", "Value1"); 指示将内存中valueA字段与TableB中的Value1字段匹配
WriteToServer(dt);写入数据库。其中dt是预先构建好的DataTable，其中包含valueA字段。
SQL Server 2000耗时：4989
SQL Server 2008耗时：10412
方法五.在多线程中使用SqlBulkCopy类
基于方法四，将100万条数据分五个线程，每个线程负责20万条数据，每5万条一个事物，五个线程同时启动，看看这样的效果吧。
SQL 2000耗时：7682
SQL 2008耗时：10870
结果
几天的时间终于把这个实验给完成了，比较令人失望的是SQL SERVER 2008导入数据的性能似乎并不想我们想象的那样优秀。