.NET:如何将大文件写入到数据库中

最近利用空闲时间自己在写一个文件备份工具，因为我磁盘上的很多文件很重要，例如很多PPT和讲义。所以需要经常备份，而且因为这些文件很多，所以需要增量备份。 我尝试用过windows自带的ntbackup工具，但感觉不是很爽。它不支持压缩备份，而且界面也有点复杂

最近利用空闲时间自己在写一个文件备份工具，因为我磁盘上的很多文件很重要，例如很多PPT和讲义。所以需要经常备份，而且因为这些文件很多，美国空间，所以需要增量备份。

我尝试用过windows自带的ntbackup工具，但感觉不是很爽。它不支持压缩备份，而且界面也有点复杂。

为了响应伟大领袖的“自力更生，丰衣足食”的号召，咱决定自己写一个工具，专门备份到数据库。支持压缩，支持加密，支持增量。

本文分享一下其中一些重点的技术细节

其中一个关键的技术就是将文件使用二进制的方式存放在数据库的varbinary(max)的字段中。该字段最大允许的长度为2GB。

对于一些小文件，我们可以一次性读取它的所有字节，香港虚拟主机，然后一次提交到数据库

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/// 这个方法演示了如何一次提交所有的字节。这样导致的结果是：应用程序立即需要申请等同于文件大小的内存
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static void SubmitFileByOnce() {
string file = @"F:\功夫熊猫.rmvb";//文件大小为519MB
byte[] buffer = File.ReadAllBytes(file);
using (SqlConnection conn = new SqlConnection("server=(local);database=demo;integrated security=true")) {
using (SqlCommand cmd = conn.CreateCommand())
{
cmd.CommandText = "INSERT INTO Files(FileName,FileContents) VALUES(@fileName,@fileContents)";
cmd.Parameters.AddRange(
new[]
{
new SqlParameter("@fileName",file),
new SqlParameter("@fileContents",buffer)
});

conn.Open();
cmd.ExecuteNonQuery();
conn.Close();
}
}
}

但是，上面的方法有几个问题，主要体现在如果文件比较大的话

1. 它需要一次性很大的内存，具体数据等同于文件大小。因为File.ReadAllBytes方法是将所有字节全部读入到内存。

2. 它会导致提交失败，就是因为数据太大了。数据库也会拒绝。

那么，我就对这个方法做了一下改进，将文件拆分为5MB一段，也就是说，此时每次申请的内存只有5MB。这就大大地提高了可用性。

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/// 这个方法是将文件切分为5MB的块，每次只是提交5MB，所以可能多次提交，但内存占用就比较小
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static void SubmitFileStepByStep() {
string file = @"F:\功夫熊猫.rmvb";//以这个文件为例，大小为519MB，香港服务器，一共需要的时间大约94秒。还是有点慢的，所以还可能需要进行压缩
FileStream fs = new FileStream(file, FileMode.Open);

byte[] buffer = new byte[5 * 1024 * 1024];
int readCount;
using (SqlConnection conn = new SqlConnection("server=(local);database=demo;integrated security=true"))
{
conn.Open();

while ((readCount = fs.Read(buffer, 0, buffer.Length)) > 0)
{

using (SqlCommand cmd = conn.CreateCommand())
{
cmd.CommandText = "INSERT INTO Files(FileName,FileContents) VALUES(@fileName,@fileContents)";
cmd.Parameters.AddRange(
new[]
{
new SqlParameter("@fileName",file),
new SqlParameter("@fileContents",buffer)
});

cmd.ExecuteNonQuery();
}

}

conn.Close();

}
}

这样的话，有一个后果就是一个文件，可能在数据库中会有多条记录。所以在读取的时候，我们需要对其进行合并