ADO.NET批量插入数据方法比较

技术方案一：

利用数据库访问类调用存储过程，利用循环逐条插入。很明显，这种方式效率并不高。

技术方案二：

由于是考虑到大数据量的批量插入，于是想到了ADO.NET2.0的一个新的特性：SqlBulkCopy。有关这个的性能，很早之前我亲自做过性能测试，效率非常高。这也是我推荐的技术方案。

技术方案三：

利用SQLServer2008的新特性--表值参数（Table-Valued Parameter）。表值参数是SQLServer2008才有的一个新特性，使用这个新特性，我们可以把一个表类型作为参数传递到函数或存储过程里。不过，它也有一个特点：表值参数在插入数目少于 1000 的行时具有很好的执行性能。

技术方案四：

对于单列字段，可以把要插入的数据进行字符串拼接，最后再在存储过程中拆分成数组，然后逐条插入。查了一下存储过程中参数的字符串的最大长度，然后除以字段的长度，算出一个值，很明显是可以满足要求的，只是这种方式跟第一种方式比起来，似乎没什么提高，因为原理都是一样的。

技术方案五：

考虑异步创建、消息队列等等。这种方案无论从设计上还是开发上，难度都是有的。

优势对比：

方案一的效率最低，需要多次更新数据库，方案四与方案一原理相同，只是将处理放到了存储过程中，且在参数传入前后需进行拼接和拆分，操作比较麻烦。用SQL2008数据库时推荐使用方案四。

对比方案一、二、三，技术方案二的优势还是蛮高的。无论是从通用性还是从性能上考虑，都应该是优先被选择的，另外它的技术复杂度要比技术方案三要简单一些，设想我们把所有表都创建一遍表值类型，工作量还是很大。

因此推荐大家使用第二种技术方案。

 

c#批量插入数据到数据库【支持事务操作】

1 #region 批量插入数据到数据库
2 DateTime startTime;
3 private bool SqlBulkCopy(DataTable dt)
4 {
5
6 try
7 {
8 startTime = DateTime.Now;
9 // 数据批量导入sqlserver,创建实例 SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction采用事务 复制失败自动回滚
10 System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy sqlbulk = new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(System.Configuration.ConfigurationSettings.AppSettings[ " ConStr " ], SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction);
11 sqlbulk.SqlRowsCopied +=
12 new SqlRowsCopiedEventHandler(OnRowsCopied); // 订阅复制完成后的方法,参数是 sqlbulk.NotifyAfter的值
13 sqlbulk.NotifyAfter = dt.Rows.Count;
14
15 // 目标数据库表名
16 sqlbulk.DestinationTableName = " T_TempUpLoadTC " ;
17 // 数据集字段索引与数据库字段索引映射
18 sqlbulk.ColumnMappings.Add( 0 , " userName " );
19 sqlbulk.ColumnMappings.Add( 1 , " JiFenCount " );
20 // 导入
21 sqlbulk.WriteToServer(dt);
22 sqlbulk.Close();
23 return true ;
24 }
25 catch (Exception ex)
26 {
27 throw new Exception(ex.Message);
28 }
29 finally
30 {
31 dt.Dispose();
32 }
33 }
34
35
36 // 复制完成后的处理事件
37 private void OnRowsCopied( object sender, SqlRowsCopiedEventArgs args)
38 {
39 lblCounter.Text += args.RowsCopied.ToString() + " 条记录已导入 " ;
40 TimeSpan copyTime = DateTime.Now - startTime;
41 lblCounter.Text += "   花费时间: " + copyTime.Seconds.ToString() + " . " +
42 copyTime.Milliseconds.ToString() + " 秒 " ;
43 }
44 #endregion
45