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SQL Server 批量插入数据的完美解决方案

admin MsSQL 2022-02-09 18:26:05 SQL   Server   批量插入数据   SQL   Server   批量插入"
目录

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 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 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

方案 数量 时间
Insert 1千条 145.4351ms
BatchInsert 1千条 103.9061ms
SqlBulkCopy 1千条 7.021ms
Insert 1万条 1501.326ms
BatchInsert 1万条 850.6274ms
SqlBulkCopy 1万条 30.5129ms
Insert 10万条 13875.4934ms
BatchInsert 10万条 8278.9056ms
SqlBulkCopy 10万条 314.8402ms

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

方法 方法参数 介绍
BulkCopy 同步的批量插入方法
SqlConnection connection sql server 连接对象
IEnumerable source 需要批量插入的数据源
string tableName = null 插入表名称【为NULL默认为实体名称】
int bulkCopyTimeout = 30 批量插入超时时间
int batchSize = 0 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。】
SqlBulkCopyOptions options = SqlBulkCopyOptions.Default 批量复制参数
SqlTransaction externalTransaction = null 执行的事务对象
BulkCopyAsync 异步的批量插入方法
SqlConnection connection sql server 连接对象
IEnumerable source 需要批量插入的数据源
string tableName = null 插入表名称【为NULL默认为实体名称】
int bulkCopyTimeout = 30 批量插入超时时间
int batchSize = 0 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。】
SqlBulkCopyOptions options = SqlBulkCopyOptions.Default 批量复制参数
SqlTransaction externalTransaction = null 执行的事务对象

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.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
  {
    /// 
    /// 批量复制
    /// 
    /// 插入的模型对象
    /// 需要批量插入的数据源
    /// 数据库连接对象
    /// 插入表名称【为NULL默认为实体名称】
    /// 插入超时时间
    /// 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。】
    /// 批量复制参数
    /// 执行的事务对象
    /// 插入数量
    public static int BulkCopy(this SqlConnection connection,
      IEnumerable 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(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.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;
        }
      }
    }

    /// 
    /// 批量复制-异步
    /// 
    /// 插入的模型对象
    /// 需要批量插入的数据源
    /// 数据库连接对象
    /// 插入表名称【为NULL默认为实体名称】
    /// 插入超时时间
    /// 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。】
    /// 批量复制参数
    /// 执行的事务对象
    /// 插入数量
    public static async Task BulkCopyAsync(this SqlConnection connection,
      IEnumerable 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(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.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

 /// 
  /// 迭代器数据读取器
  /// 
  /// 模型类型
  public class EnumerableReader : IDataReader
  {
    /// 
    /// 实例化迭代器读取对象
    /// 
    /// 模型源
    public EnumerableReader(IEnumerable source)
    {
      _source = source ?? throw new ArgumentNullException(nameof(source));
      _enumerable = source.GetEnumerator();
    }

    private readonly IEnumerable _source;
    private readonly IEnumerator _enumerable;
    private object[] _currentDataRow = Array.Empty();
    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.Columns.Count; i++)
      {
        if (ModelToDataTable.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.ToRowData.Invoke(_enumerable.Current);
      return true;
    }

    public byte GetByte(int i) => (byte)GetValue(i);
    public string GetName(int i) => ModelToDataTable.Columns[i].ColumnName;
    public string GetDataTypeName(int i) => ModelToDataTable.Columns[i].DataType.Name;
    public Type GetFieldType(int i) => ModelToDataTable.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.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.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



/// 
  /// 对象转换成DataTable转换类
  /// 
  /// 泛型类型
  public static class ModelToDataTable
  {
    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(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);
    }

    /// 
    /// 构建转换成数据行委托
    /// 
    /// 传入类型
    /// 转换的属性
    /// 转换数据行委托
    private static Func 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>(array, source);
      return lambda.Compile();
    }

    /// 
    /// 将属性转换成数据
    /// 
    /// 源变量
    /// 属性信息
    /// 获取属性数据表达式
    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));
    }

    /// 
    /// 获取数据类型
    /// 
    /// 属性类型
    /// 数据类型
    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;
    }

    /// 
    /// 列集合
    /// 
    public static IReadOnlyList Columns { get; }

    /// 
    /// 对象转数据行委托
    /// 
    public static Func ToRowData { get; }

    /// 
    /// 集合转换成DataTable
    /// 
    /// 集合
    /// 表名称
    /// 转换完成的DataTable
    public static DataTable ToDataTable(IEnumerable 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
 
        
        
  

        

        

          

        

        

          
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