.NET批量大数据插入性能分析及比较(1.准备工作)

最近公司内训中，学员有DataTable中批量大 数据 插入 数据 库的业务需求。 所以做了一个简单的Demo， 分析 比较 下。 测试环境 OS：Windows 7 旗舰版 CPU：Intel(R) Pentium(R) Dual CPU E2180 @2.00GHz RAM：2.00GB 数据 插入 使用了以下几种方式 1. 逐条

最近公司内训中，学员有DataTable中批量大数据插入数据库的业务需求。

所以做了一个简单的Demo，分析比较下。

测试环境

OS：Windows 7 旗舰版
CPU：Intel(R) Pentium(R) Dual CPU E2180 @2.00GHz
RAM：2.00GB

数据插入使用了以下几种方式

1. 逐条数据插入
2. 拼接sql语句批量插入
3. 拼接sql语句并使用Transaction
4. 拼接sql语句并使用SqlTransaction
5. 使用DataAdapter
6. 使用TransactionScope及SqlBulkCopy
7. 使用表值参数

数据库使用SQL Server，脚本如下

create table TestTable
(
Id int
,Name nvarchar(20)
)

程序中生成测试DataTable结构和测试数据的类如下

public class Tools { public static DataTable MakeDataTable() { DataTable table = new DataTable(); //生成DataTable的模式(schema) table.Columns.Add("Id", Type.GetType("System.Int32")); table.Columns.Add("Name", Type.GetType("System.String")); //设置主键 table.PrimaryKey = new DataColumn[] { table.Columns["ID"] }; table.Columns["Id"].AutoIncrement = true; table.Columns["Id"].AutoIncrementSeed = 1; table.Columns["Id"].ReadOnly = true; return table; } public static void MakeData(DataTable table, int count) { if (table == null) return; if (count <= 0) return; DataRow row = null; for (int i = 1; i <= count; i++) { //创建一个新的DataRow对象(生成一个新行) row = table.NewRow(); row["Name"] = "Test" + i.ToString(); //添加新的DataRow table.Rows.Add(row); } } }

测试程序使用Windows Form，界面如下

使用Log4net记录日志，默认插入记录数为40000条，每次插入1条，可在界面修改，使用System.Diagnostics.StopWatch记录插入时间，每次测试后删除原表重建

窗体代码如下：

public delegate bool InsertHandler(DataTable table, int batchSize); public partial class FrmBatch : Form { private Stopwatch _watch = new Stopwatch(); public FrmBatch() { InitializeComponent(); } private void FrmBatch_Load(object sender, EventArgs e) { txtRecordCount.Text = "40000"; txtBatchSize.Text = "1"; } //逐条<strong>数据</strong><strong>插入</strong> private void btnInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteInsert, "Use SqlServer Insert"); } //拼接sql语句<strong>插入</strong> private void btnBatchInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteBatchInsert, "Use SqlServer Batch Insert"); } //拼接sql语句并使用Transaction private void btnTransactionInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteTransactionInsert, "Use SqlServer Batch Transaction Insert"); } //拼接sql语句并使用SqlTransaction private void btnSqlTransactionInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteSqlTransactionInsert, "Use SqlServer Batch SqlTransaction Insert"); } //使用DataAdapter private void btnDataAdapterInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteDataAdapterInsert, "Use SqlServer DataAdapter Insert"); } //使用TransactionScope private void btnTransactionScopeInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteTransactionScopeInsert, "Use SqlServer TransactionScope Insert"); } //使用表值参数 private void btnTableTypeInsert_Click(object sender, EventArgs e) { Insert(DbOperation.ExecuteTableTypeInsert, "Use SqlServer TableType Insert"); } private DataTable InitDataTable() { DataTable table = Tools.MakeDataTable(); int count = 0; if (int.TryParse(txtRecordCount.Text.Trim(), out count)) { Tools.MakeData(table, count); //MessageBox.Show("Data Init OK"); } return table; } public void Insert(InsertHandler handler, string msg) { DataTable table = InitDataTable(); if (table == null) { MessageBox.Show("DataTable is null"); return; } int recordCount = table.Rows.Count; if (recordCount <= 0) { MessageBox.Show("No Data"); return; } int batchSize = 0; int.TryParse(txtBatchSize.Text.Trim(), out batchSize); if (batchSize <= 0) { MessageBox.Show("batchSize <= 0"); return; } bool result = false; _watch.Reset(); _watch.Start(); result = handler(table, batchSize); _watch.Stop(); string log = string.Format("{0};RecordCount:{1};BatchSize:{2};Time:{3};", msg, recordCount, batchSize, _watch.ElapsedMilliseconds); LogHelper.Info(log); MessageBox.Show(result.ToString()); } }

全文链接:

.NET批量大数据插入性能分析及比较(1.准备工作)

.NET批量大数据插入性能分析及比较(2.普通插入与拼接sql批量插入)

.NET批量大数据插入性能分析及比较(3.使用事务)

.NET批量大数据插入性能分析及比较(4.使用DataAdapter批量插入)

.NET批量大数据插入性能分析及比较(5.使用SqlBulkCopy)

.NET批量大数据插入性能分析及比较(6.使用表值参数)