#批量插入数据到

    先创建一个用来测试的数据库和表，为了让插入数据更快，表中主键采用的是GUID，表中没有创建任何索引。GUID必然是比自增长要快的，因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少。而如果存在索引的情况下，每次插入记录都会进行索引重建，这是非常耗性能的。如果表中无可避免的存在索引，我们可以通过先删除索引，然后批量插入，最后再重建索引的方式来提高效率。

我们通过SQL脚本来插入数据，常见如下四种方式。

方式一：一条一条插入，性能最差，不建议使用。

方式二：insert bulk

语法如下：

相关参数说明：

方式三：INSERT INTO xx select...

‍INSERT INTO Product(Id,Name,Price)   

方式四：拼接SQL

‍INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES   

(newid(),'牛栏1段',160)   

,(newid(),'牛栏2段',260)   

......

在C#中通过ADO.NET来实现批量操作存在四种与之对应的方式。

运行结果如下：我们会发现插入100w条记录，预计需要50分钟时间，每插入一条记

录大概需要3毫秒左右。

运行结果如下：

插入100w条记录才8s多，是不是很溜。

打开Sqlserver Profiler跟踪，会发现执行的是如下语句：

从sqlserver 2008起开始支持TVPs。创建缓存表ProductTemp ，执行如下SQL。

执行完成之后，会发现在数据库CarSYS下面多了一张缓存表ProductTemp

可见插入100w条记录共花费了11秒多。

此种方法在C#中有限制，一次性只能批量插入1000条，所以就得分段进行插入。

运行结果如下：

    我们可以看到大概花费了10分钟。虽然在方式一的基础上，性能有了较大的提升，但是显然还是不够快。

总结：大数据批量插入方式一和方式四尽量避免使用，而方式二和方式三都是非常高效的批量插入数据方式。其都是通过构建DataTable的方式插入的，而我们知道DataTable是存在内存中的，所以当数据量特别特别大，大到内存中无法一次性存储的时候，可以分段插入。

    比如需要插入9千万条数据，可以分成9段进行插入，一次插入1千万条。而在for循环中直接进行数据库操作，我们是应该尽量避免的。每一次数据库的连接、打开和关闭都是比较耗时的，虽然在C#中存在数据库连接池，也就是当我们使用using或者conn.Close()，进行释放连接时，其实并没有真正关闭数据库连接，它只是让连接以类似于休眠的方式存在，当再次操作的时候，会从连接池中找一个休眠状态的连接，唤醒它，这样可以有效的提高并发能力，减少连接损耗。而连接池中的连接数，我们都是可以配置的。

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