这篇文章主要介绍了SQL Server 批量插入数据的完美解决方案,需要的朋友可以参考下
目录
一、Sql Server插入方案介绍
二、SqlBulkCopy封装代码
1.方法介绍
2.实现原理
3.完整代码
三、测试封装代码
1.测试代码
四、代码下载
一、Sql Server插入方案介绍
关于 SqlServer 批量插入的方式，有三种比较常用的插入方式，Insert、BatchInsert、SqlBulkCopy,下面我们对比以下三种方案的速度
1.普通的Insert插入方法
public static void Insert(IEnumerable<Person> persons)
{
using (var con = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User ID=sa;Password=8888;"))
{
con.Open();
foreach (var person in persons)
{
using (var com = new SqlCommand(
"INSERT INTO dbo.Person(Id,Name,Age,CreateTime,Sex)VALUES(@Id,@Name,@Age,@CreateTime,@Sex)",
con))
{
com.Parameters.AddRange(new[]
{
new SqlParameter("@Id", SqlDbType.BigInt) {Value = person.Id},
new SqlParameter("@Name", SqlDbType.VarChar, 64) {Value = person.Name},
new SqlParameter("@Age", SqlDbType.Int) {Value = person.Age},
new SqlParameter("@CreateTime", SqlDbType.DateTime)
{Value = person.CreateTime ?? (object) DBNull.Value},
new SqlParameter("@Sex", SqlDbType.Int) {Value = (int)person.Sex},
});
com.ExecuteNonQuery();
}
}
}
}
2.拼接BatchInsert插入语句
public static void BatchInsert(Person[] persons)
{
using (var con = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User ID=sa;Password=8888;"))
{
con.Open();
var pageCount = (persons.Length - 1) / 1000 + 1;
for (int i = 0; i < pageCount; i++)
{
var personList = persons.Skip(i * 1000).Take(1000).ToArray();
var values = personList.Select(p =>
$"({p.Id},'{p.Name}',{p.Age},{(p.CreateTime.HasValue ? $"'{p.CreateTime:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}'" : "NULL")},{(int) p.Sex})");
var insertSql =
$"INSERT INTO dbo.Person(Id,Name,Age,CreateTime,Sex)VALUES{string.Join(",", values)}";
using (var com = new SqlCommand(insertSql, con))
{
com.ExecuteNonQuery();
}
}
}
}
3.SqlBulkCopy插入方案
public static void BulkCopy(IEnumerable<Person> persons)
{
using (var con = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User ID=sa;Password=8888;"))
{
con.Open();
var table = new DataTable();
table.Columns.AddRange(new []
{
new DataColumn("Id", typeof(long)),
new DataColumn("Name", typeof(string)),
new DataColumn("Age", typeof(int)),
new DataColumn("CreateTime", typeof(DateTime)),
new DataColumn("Sex", typeof(int)),
});
foreach (var p in persons)
{
table.Rows.Add(new object[] {p.Id, p.Name, p.Age, p.CreateTime, (int) p.Sex});
}
using (var copy = new SqlBulkCopy(con))
{
copy.DestinationTableName = "Person";
copy.WriteToServer(table);
}
}
}
3.三种方案速度对比
两者插入效率对比，Insert明显比SqlBulkCopy要慢太多，大概20~40倍性能差距，下面我们将SqlBulkCopy封装一下，让批量插入更加方便
二、SqlBulkCopy封装代码
1.方法介绍
批量插入扩展方法签名
这个方法主要解决了两个问题：
免去了手动构建DataTable或者IDataReader接口实现类，手动构建的转换比较难以维护，如果修改字段就得把这些地方都进行修改，特别是还需要将枚举类型特殊处理，转换成他的基础类型（默认int）
不用亲自创建SqlBulkCopy对象，和配置数据库列的映射，和一些属性的配置
此方案也是在我公司中使用，以满足公司的批量插入数据的需求，例如第三方的对账数据此方法使用的是Expression动态生成数据转换函数，其效率和手写的原生代码差不多，和原生手写代码相比，多余的转换损失很小【最大的性能损失都是在值类型拆装箱上】
此方案和其他网上的方案有些不同的是：不是将List先转换成DataTable，然后写入SqlBulkCopy的，而是使用一个实现IDataReader的读取器包装List，每往SqlBulkCopy插入一行数据才会转换一行数据
IDataReader方案和DataTable方案相比优点
效率高：DataTable方案需要先完全转换后，才能交由SqlBulkCopy写入数据库，而IDataReader方案可以边转换边交给SqlBulkCopy写入数据库（例如：10万数据插入速度可提升30%）
占用内存少：DataTable方案需要先完全转换后，才能交由SqlBulkCopy写入数据库，需要占用大量内存，而IDataReader方案可以边转换边交给SqlBulkCopy写入数据库，无须占用过多内存
强大：因为是边写入边转换，而且EnumerableReader传入的是一个迭代器，可以实现持续插入数据的效果
2.实现原理
① 实体Model与表映射
数据库表代码
CREATE TABLE [dbo].[Person](
[Id] [BIGINT] NOT NULL,
[Name] [VARCHAR](64) NOT NULL,
[Age] [INT] NOT NULL,
[CreateTime] [DATETIME] NULL,
[Sex] [INT] NOT NULL,
PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[Id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
实体类代码
public class Person
{
public long Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public int Age { get; set; }
public DateTime? CreateTime { get; set; }
public Gender Sex { get; set; }
}
public enum Gender
{
Man = 0,
Woman = 1
}
创建字段映射【如果没有此字段映射会导致数据填错位置，如果类型不对还会导致报错】【因为：没有此字段映射默认是按照列序号对应插入的】
创建映射使用的SqlBulkCopy类型的ColumnMappings属性来完成，数据列与数据库中列的映射
//创建批量插入对象
using (var copy = new SqlBulkCopy(connection, options, externalTransaction))
{
foreach (var column in ModelToDataTable<TModel>.Columns)
{
//创建字段映射
copy.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
}
}
② 实体转换成数据行
将数据转换成数据行采用的是：反射+Expression来完成
其中反射是用于获取编写Expression所需程序类，属性等信息
其中Expression是用于生成高效转换函数其中ModelToDataTable类型利用了静态泛型类特性，实现泛型参数的缓存效果
在ModelToDataTable的静态构造函数中，生成转换函数，获取需要转换的属性信息，并存入静态只读字段中，完成缓存
③ 使用IDataReader插入数据的重载
EnumerableReader是实现了IDataReader接口的读取类，用于将模型对象，在迭代器中读取出来，并转换成数据行，可供SqlBulkCopy读取
SqlBulkCopy只会调用三个方法：GetOrdinal、Read、GetValue其中GetOrdinal只会在首行读取每个列所代表序号【需要填写：SqlBulkCopy类型的ColumnMappings属性】
其中Read方法是迭代到下一行，并调用ModelToDataTable.ToRowData.Invoke()来将模型对象转换成数据行object[]其中GetValue方法是获取当前行指定下标位置的值
3.完整代码
扩展方法类
public static class SqlConnectionExtension
{
/// <summary>
/// 批量复制
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel">插入的模型对象</typeparam>
/// <param name="source">需要批量插入的数据源</param>
/// <param name="connection">数据库连接对象</param>
/// <param name="tableName">插入表名称【为NULL默认为实体名称】</param>
/// <param name="bulkCopyTimeout">插入超时时间</param>
/// <param name="batchSize">写入数据库一批数量【如果为0代表全部一次性插入】最合适数量【这取决于您的环境，尤其是行数和网络延迟。就个人而言，我将从BatchSize属性设置为1000行开始，然后看看其性能如何。如果可行，那么我将使行数加倍（例如增加到2000、4000等），直到性能下降或超时。否则，如果超时发生在1000，那么我将行数减少一半（例如500），直到它起作用为止。】</param>
/// <param name="options">批量复制参数</param>
/// <param name="externalTransaction">执行的事务对象</param>
/// <returns>插入数量</returns>
public static int BulkCopy<TModel>(this SqlConnection connection,
IEnumerable<TModel> source,
string tableName = null,
int bulkCopyTimeout = 30,
int batchSize = 0,
SqlBulkCopyOptions options = SqlBulkCopyOptions.Default,
SqlTransaction externalTransaction = null)
{
//创建读取器
using (var reader = new EnumerableReader<TModel>(source))
{
//创建批量插入对象
using (var copy = new SqlBulkCopy(connection, options, externalTransaction))
{
//插入的表
copy.DestinationTableName = tableName ?? typeof(TModel).Name;
//写入数据库一批数量
copy.BatchSize = batchSize;
//超时时间
copy.BulkCopyTimeout = bulkCopyTimeout;
//创建字段映射【如果没有此字段映射会导致数据填错位置，如果类型不对还会导致报错】【因为：没有此字段映射默认是按照列序号对应插入的】
foreach (var column in ModelToDataTable<TModel>.Columns)
{
//创建字段映射
copy.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
}
//将数据批量写入数据库
copy.WriteToServer(reader);
//返回插入数据数量
return reader.Depth;
}
}
}
/// <summary>
/// 批量复制-异步
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel">插入的模型对象</typeparam>
/// <param name="source">需要批量插入的数据源</param>
/// <param name="connection">数据库连接对象</param>
/// <param name="tableName">插入表名称【为NULL默认为实体名称】</param>
/// <param name="bulkCopyTimeout">插入超时时间</param>
/// <param name="batchSize">写入数据库一批数量【如果为0代表全部一次性插入】最合适数量【这取决于您的环境，尤其是行数和网络延迟。就个人而言，我将从BatchSize属性设置为1000行开始，然后看看其性能如何。如果可行，那么我将使行数加倍（例如增加到2000、4000等），直到性能下降或超时。否则，如果超时发生在1000，那么我将行数减少一半（例如500），直到它起作用为止。】</param>
/// <param name="options">批量复制参数</param>
/// <param name="externalTransaction">执行的事务对象</param>
/// <returns>插入数量</returns>
public static async Task<int> BulkCopyAsync<TModel>(this SqlConnection connection,
IEnumerable<TModel> source,
string tableName = null,
int bulkCopyTimeout = 30,
int batchSize = 0,
SqlBulkCopyOptions options = SqlBulkCopyOptions.Default,
SqlTransaction externalTransaction = null)
{
//创建读取器
using (var reader = new EnumerableReader<TModel>(source))
{
//创建批量插入对象
using (var copy = new SqlBulkCopy(connection, options, externalTransaction))
{
//插入的表
copy.DestinationTableName = tableName ?? typeof(TModel).Name;
//写入数据库一批数量
copy.BatchSize = batchSize;
//超时时间
copy.BulkCopyTimeout = bulkCopyTimeout;
//创建字段映射【如果没有此字段映射会导致数据填错位置，如果类型不对还会导致报错】【因为：没有此字段映射默认是按照列序号对应插入的】
foreach (var column in ModelToDataTable<TModel>.Columns)
{
//创建字段映射
copy.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
}
//将数据批量写入数据库
await copy.WriteToServerAsync(reader);
//返回插入数据数量
return reader.Depth;
}
}
}
}
封装的迭代器数据读取器
/// <summary>
/// 迭代器数据读取器
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel">模型类型</typeparam>
public class EnumerableReader<TModel> : IDataReader
{
/// <summary>
/// 实例化迭代器读取对象
/// </summary>
/// <param name="source">模型源</param>
public EnumerableReader(IEnumerable<TModel> source)
{
_source = source ?? throw new ArgumentNullException(nameof(source));
_enumerable = source.GetEnumerator();
}
private readonly IEnumerable<TModel> _source;
private readonly IEnumerator<TModel> _enumerable;
private object[] _currentDataRow = Array.Empty<object>();
private int _depth;
private bool _release;
public void Dispose()
{
_release = true;
_enumerable.Dispose();
}
public int GetValues(object[] values)
{
if (values == null) throw new ArgumentNullException(nameof(values));
var length = Math.Min(_currentDataRow.Length, values.Length);
Array.Copy(_currentDataRow, values, length);
return length;
}
public int GetOrdinal(string name)
{
for (int i = 0; i < ModelToDataTable<TModel>.Columns.Count; i++)
{
if (ModelToDataTable<TModel>.Columns[i].ColumnName == name) return i;
}
return -1;
}
public long GetBytes(int ordinal, long dataIndex, byte[] buffer, int bufferIndex, int length)
{
if (dataIndex < 0) throw new Exception($"起始下标不能小于0！");
if (bufferIndex < 0) throw new Exception("目标缓冲区起始下标不能小于0！");
if (length < 0) throw new Exception("读取长度不能小于0！");
var numArray = (byte[])GetValue(ordinal);
if (buffer == null) return numArray.Length;
if (buffer.Length <= bufferIndex) throw new Exception("目标缓冲区起始下标不能大于目标缓冲区范围！");
var freeLength = Math.Min(numArray.Length - bufferIndex, length);
if (freeLength <= 0) return 0;
Array.Copy(numArray, dataIndex, buffer, bufferIndex, length);
return freeLength;
}
public long GetChars(int ordinal, long dataIndex, char[] buffer, int bufferIndex, int length)
{
if (dataIndex < 0) throw new Exception($"起始下标不能小于0！");
if (bufferIndex < 0) throw new Exception("目标缓冲区起始下标不能小于0！");
if (length < 0) throw new Exception("读取长度不能小于0！");
var numArray = (char[])GetValue(ordinal);
if (buffer == null) return numArray.Length;
if (buffer.Length <= bufferIndex) throw new Exception("目标缓冲区起始下标不能大于目标缓冲区范围！");
var freeLength = Math.Min(numArray.Length - bufferIndex, length);
if (freeLength <= 0) return 0;
Array.Copy(numArray, dataIndex, buffer, bufferIndex, length);
return freeLength;
}
public bool IsDBNull(int i)
{
var value = GetValue(i);
return value == null || value is DBNull;
}
public bool NextResult()
{
//移动到下一个元素
if (!_enumerable.MoveNext()) return false;
//行层+1
Interlocked.Increment(ref _depth);
//得到数据行
_currentDataRow = ModelToDataTable<TModel>.ToRowData.Invoke(_enumerable.Current);
return true;
}
public byte GetByte(int i) => (byte)GetValue(i);
public string GetName(int i) => ModelToDataTable<TModel>.Columns[i].ColumnName;
public string GetDataTypeName(int i) => ModelToDataTable<TModel>.Columns[i].DataType.Name;
public Type GetFieldType(int i) => ModelToDataTable<TModel>.Columns[i].DataType;
public object GetValue(int i) => _currentDataRow[i];
public bool GetBoolean(int i) => (bool)GetValue(i);
public char GetChar(int i) => (char)GetValue(i);
public Guid GetGuid(int i) => (Guid)GetValue(i);
public short GetInt16(int i) => (short)GetValue(i);
public int GetInt32(int i) => (int)GetValue(i);
public long GetInt64(int i) => (long)GetValue(i);
public float GetFloat(int i) => (float)GetValue(i);
public double GetDouble(int i) => (double)GetValue(i);
public string GetString(int i) => (string)GetValue(i);
public decimal GetDecimal(int i) => (decimal)GetValue(i);
public DateTime GetDateTime(int i) => (DateTime)GetValue(i);
public IDataReader GetData(int i) => throw new NotSupportedException();
public int FieldCount => ModelToDataTable<TModel>.Columns.Count;
public object this[int i] => GetValue(i);
public object this[string name] => GetValue(GetOrdinal(name));
public void Close() => Dispose();
public DataTable GetSchemaTable() => ModelToDataTable<TModel>.ToDataTable(_source);
public bool Read() => NextResult();
public int Depth => _depth;
public bool IsClosed => _release;
public int RecordsAffected => 0;
}
模型对象转数据行工具类
/// <summary>
/// 对象转换成DataTable转换类
/// </summary>
/// <typeparam name="TModel">泛型类型</typeparam>
public static class ModelToDataTable<TModel>
{
static ModelToDataTable()
{
//如果需要剔除某些列可以修改这段代码
var propertyList = typeof(TModel).GetProperties().Where(w => w.CanRead).ToArray();
Columns = new ReadOnlyCollection<DataColumn>(propertyList
.Select(pr => new DataColumn(pr.Name, GetDataType(pr.PropertyType))).ToArray());
//生成对象转数据行委托
ToRowData = BuildToRowDataDelegation(typeof(TModel), propertyList);
}
/// <summary>
/// 构建转换成数据行委托
/// </summary>
/// <param name="type">传入类型</param>
/// <param name="propertyList">转换的属性</param>
/// <returns>转换数据行委托</returns>
private static Func<TModel, object[]> BuildToRowDataDelegation(Type type, PropertyInfo[] propertyList)
{
var source = Expression.Parameter(type);
var items = propertyList.Select(property => ConvertBindPropertyToData(source, property));
var array = Expression.NewArrayInit(typeof(object), items);
var lambda = Expression.Lambda<Func<TModel, object[]>>(array, source);
return lambda.Compile();
}
/// <summary>
/// 将属性转换成数据
/// </summary>
/// <param name="source">源变量</param>
/// <param name="property">属性信息</param>
/// <returns>获取属性数据表达式</returns>
private static Expression ConvertBindPropertyToData(ParameterExpression source, PropertyInfo property)
{
var propertyType = property.PropertyType;
var expression = (Expression)Expression.Property(source, property);
if (propertyType.IsEnum)
expression = Expression.Convert(expression, propertyType.GetEnumUnderlyingType());
return Expression.Convert(expression, typeof(object));
}
/// <summary>
/// 获取数据类型
/// </summary>
/// <param name="type">属性类型</param>
/// <returns>数据类型</returns>
private static Type GetDataType(Type type)
{
//枚举默认转换成对应的值类型
if (type.IsEnum)
return type.GetEnumUnderlyingType();
//可空类型
if (type.IsGenericType && type.GetGenericTypeDefinition() == typeof(Nullable<>))
return GetDataType(type.GetGenericArguments().First());
return type;
}
/// <summary>
/// 列集合
/// </summary>
public static IReadOnlyList<DataColumn> Columns { get; }
/// <summary>
/// 对象转数据行委托
/// </summary>
public static Func<TModel, object[]> ToRowData { get; }
/// <summary>
/// 集合转换成DataTable
/// </summary>
/// <param name="source">集合</param>
/// <param name="tableName">表名称</param>
/// <returns>转换完成的DataTable</returns>
public static DataTable ToDataTable(IEnumerable<TModel> source, string tableName = "TempTable")
{
//创建表对象
var table = new DataTable(tableName);
//设置列
foreach (var dataColumn in Columns)
{
table.Columns.Add(new DataColumn(dataColumn.ColumnName, dataColumn.DataType));
}
//循环转换每一行数据
foreach (var item in source)
{
table.Rows.Add(ToRowData.Invoke(item));
}
//返回表对象
return table;
}
}
三、测试封装代码
1.测试代码
创表代码
CREATE TABLE [dbo].[Person](
[Id] [BIGINT] NOT NULL,
[Name] [VARCHAR](64) NOT NULL,
[Age] [INT] NOT NULL,
[CreateTime] [DATETIME] NULL,
[Sex] [INT] NOT NULL,
PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[Id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
实体类代码
定义的实体的属性名称需要和SqlServer列名称类型对应
public class Person
{
public long Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public int Age { get; set; }
public DateTime? CreateTime { get; set; }
public Gender Sex { get; set; }
}
public enum Gender
{
Man = 0,
Woman = 1
}
测试方法
//生成10万条数据
var persons = new Person[100000];
var random = new Random();
for (int i = 0; i < persons.Length; i++)
{
persons[i] = new Person
{
Id = i + 1,
Name = "张三" + i,
Age = random.Next(1, 128),
Sex = (Gender)random.Next(2),
CreateTime = random.Next(2) == 0 ? null : (DateTime?) DateTime.Now.AddSeconds(i)
};
}
//创建数据库连接
using (var conn = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User ID=sa;Password=8888;"))
{
conn.Open();
var sw = Stopwatch.StartNew();
//批量插入数据
var qty = conn.BulkCopy(persons);
sw.Stop();
Console.WriteLine(sw.Elapsed.TotalMilliseconds + "ms");
}
执行批量插入结果
226.4767ms
请按任意键继续. . .
四、代码下载
GitHub代码地址：https://github.com/liu-zhen-liang/PackagingComponentsSet/tree/main/SqlBulkCopyComponents