高效能，大数据量存储方案SqlBulkCopy

前些日子，公司要求做一个数据导入程序，要求将Excel数据，大批量的导入到数据库中，尽量少的访问数据库，高性能的对数据库进行存储。于是在网上进行查找，发现了一个比较好的解决方案，就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据。SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效，就像这个方法的名字一样，可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中，而不需要一次一次的向数据库Insert数据。初次实验，百万级别的数据表，也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中，其速度，比传统的Insert方法不止快很多倍。下面，我将用代码，介绍其用法。

/// <summary>

/// LaborReport Data Import To Database

/// </summary>

/// <param name="laborReport">laborReport data table</param>

/// <param name="laborReportDetail">laborReportDetail data table</param>

public void LaborReportInsert(DataTable laborReport, DataTable laborReportDetail)

{

using (SqlConnection conn = new SqlConnection(this.Connection))

{

if (conn.State != ConnectionState.Open)

conn.Open(); 

using (SqlBulkCopy sqlBCLaborReport = new SqlBulkCopy(conn))

{

sqlBCLaborReport.BatchSize = laborReport.Rows.Count;

sqlBCLaborReport.BulkCopyTimeout = 60;

sqlBCLaborReport.DestinationTableName = "LaborReport";

sqlBCLaborReport.WriteToServer(laborReport);

}

using (SqlBulkCopy sqlBCLaborReportDetails = new SqlBulkCopy(conn))

{

sqlBCLaborReportDetails.BatchSize = laborReportDetail.Rows.Count;

sqlBCLaborReportDetails.BulkCopyTimeout = 60;

sqlBCLaborReportDetails.DestinationTableName = "LaborReportDetails";

sqlBCLaborReportDetails.WriteToServer(laborReportDetail);

}

if (conn.State != ConnectionState.Closed)

conn.Close();

}

}

上边的示例代码，将内存中的两个DataTable 数据一次性的存入数据库中，只要内存中的数据表格的结构跟数据库中的表格结构一样，就可以了，如果数据库中包含自增列字段，我们可以不需要在内存表中定义，当数据保存到数据库中的时候，自增列会自动生成数据的。

//数据批量导入sqlserver,创建实例 

System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy?sqlbulk?=?new?System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(System.Configuration.ConfigurationManager.ConnectionStrings["connstr"].ToString());

//?目标数据库表 名 

sqlbulk.DestinationTableName?=?"tablename"; 

//?数据集字段索 引与数据库字段索引映射 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(0,?5); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(1,?4); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(2,?7); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(3,?1); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(4,?10); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(5,?6); 

sqlbulk.ColumnMappings.Add(6,?2); 

//?导入 

sqlbulk.WriteToServer(sqldb); 

sqlbulk.Close();