Question

像数据库一次性插入10w条数据，怎么插入效率快啊！

谢谢了哈

Answer 1

1. 在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句，但是如果想要批量插入一堆数据的话，循环使用Insert不仅效率低，而且会导致SQL一系统性能问题

2.  下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法：Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters)。

3. bulk方法主要思想是通过在客户端把数据都缓存在Table中，然后利用SqlBulkCopy一次性把Table中的数据插入到数据库

4. 代码如下：

5. public static void BulkToDB(DataTable dt)
   {
   SqlConnection sqlConn = new SqlConnection(
   ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString);
   SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(sqlConn);
   bulkCopy.DestinationTableName = "BulkTestTable";
   bulkCopy.BatchSize = dt.Rows.Count;
   try
   {
   sqlConn.Open();
       if (dt != null && dt.Rows.Count != 0)
       bulkCopy.WriteToServer(dt);
   }
   catch (Exception ex)
   {
   throw ex;
   }
   finally
   {
   sqlConn.Close();
   if (bulkCopy != null)
   bulkCopy.Close();
   }
   }
   public static DataTable GetTableSchema()
   {
   DataTable dt = new DataTable();
   dt.Columns.AddRange(new DataColumn[]{
   new DataColumn("Id",typeof(int)),
   new DataColumn("UserName",typeof(string)),
       new DataColumn("Pwd",typeof(string))});
   
   return dt;
   }
   static void Main(string[] args)
   {
   Stopwatch sw = new Stopwatch();
   for (int multiply = 0; multiply < 10; multiply++)
   {
   DataTable dt = Bulk.GetTableSchema();
   for (int count = multiply * 100000; count < (multiply + 1) * 100000; count++)
   {
   DataRow r = dt.NewRow();
   r[0] = count;
   r[1] = string.Format("User-{0}", count * multiply);
   r[2] = string.Format("Pwd-{0}", count * multiply);
   dt.Rows.Add(r);
   }
   sw.Start();
   Bulk.BulkToDB(dt);
   sw.Stop();
   Console.WriteLine(string.Format("Elapsed Time is {0} Milliseconds", sw.ElapsedMilliseconds));
   }
   Console.ReadLine();
   }

Answer 2

我回答过这样的问题，楼主可参看我的回答
http://zhidao.baidu.com/question/339410943.html
如果是100000条这样的大数据量可以每次批量更新3000条，这样数据库是可以承受的。
再给你一个批量3000的代码如下：
Map map = null;
String data1= "";
String data2 = "";
String sql = insert into biao values(?,?);
PreparedStatement preStmt = conn.prepareStatement(sql);
for(i = 0;i<dataList.size();i++){
map = dataList.get(i);
data1=map.get("data1");
data2 = map.get("data2");
preStmt.setString(1,data1);
preStmt.setString(2, data2);
preStmt.addBatch();
if(i%3000==0){
preStmt.executeBatch();
preStmt.clearBatch();
}

}