大数据量高效导入数据库(以excel导入sqlserver为例)
最近正在做一个项目,要把excel中的数据导入到sqlserver数据库中,首先想到的就是insert,采用连接Excel对象的Microsoft.ACE.OLEDB.12.0接口引擎连接到excel,然后读取到DataTable中然后每次读取一个Row,insert到数据库表里,但是效率低的让人可怕,一旦数据量过大,卡的要死,我们测试数据是有24万条,文件大小14,249,487
字节(大概14MB),后来经过一番研究发现了SqlBulkCopy,至于SqlBulkCopy的详细介绍就不说了,都是文字描述,微软的直接MSDN就可以了,但是效率确实比insert效率高很多,这里我们就直接上代码吧:
[html] view plain copy
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Data.OleDb;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
namespace 读取excel到datagridview
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
}
/// <summary>
/// 选择文件,并且读取excel中sheet
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="e"></param>
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
//获取Excel文件路径和名称
OpenFileDialog odXls = new OpenFileDialog();
// 指定相应的打开文档的目录
odXls.InitialDirectory = "C://";
// 设置文件格式
odXls.Filter = "Excel files (*.xls)|*.xls|Excel files (*.xlsx)|*.xlsx";
odXls.FilterIndex = 2;
odXls.RestoreDirectory = true;
if (odXls.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
txtFilePath.Text = odXls.FileName;
OleDbConnection oledbConn = null;
string sConnString = "provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;data source=" + odXls.FileName + ";Extended Properties=Excel 12.0;Persist Security Info=False";
oledbConn = new OleDbConnection(sConnString);
oledbConn.Open();
DataTable dt = oledbConn.GetOleDbSchemaTable(OleDbSchemaGuid.Tables, new object[] { null, null, null, "TABLE" });
combox1.Items.Clear();
foreach (DataRow dr in dt.Rows)
{
//MessageBox.Show((String)dr["TABLE_NAME"]);
combox1.Items.Add((String)dr["TABLE_NAME"]);
}
if (combox1.Items.Count > 0)
combox1.SelectedIndex = 0;
}
}
catch (Exception Ex)
{
MessageBox.Show(Ex.Message);
richTextBox1.Text = Ex.Message;
}
}
/// <summary>
/// 读取文件具体内容
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="e"></param>
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
string connectionString = @"Data Source=702-01;Initial Catalog=DBUser;Integrated Security=True";
OleDbConnection ole = null;
OleDbDataAdapter da = null;
DataTable dt = null;
string strConn = "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;"
+ "Data Source=" + txtFilePath.Text.Trim() + ";"
+ "Extended Properties=Excel 12.0";
string sTableName = combox1.Text.Trim();
string strExcel = "select * from [" + sTableName + "]";
try
{
ole = new OleDbConnection(strConn);
ole.Open();
da = new OleDbDataAdapter(strExcel, ole);
dt = new DataTable();
da.Fill(dt);
using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy bcp = new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(connectionString))
{
//bcp.SqlRowsCopied += new System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventHandler(bcp_SqlRowsCopied);
//bcp.SqlRowsCopied += new System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventHandler(bcp_SqlRowsCopied);
bcp.BatchSize = 1000;//每次传输的行数
// bcp.NotifyAfter = 1000;//进度提示的行数
bcp.DestinationTableName = "tb_bigdata";//目标表
bcp.WriteToServer(dt);
MessageBox.Show("导入完成!");
}
//为datagridview设置数据源
this.xlsExpData.DataSource = dt;
//设置每一列显示数据模式为AllCells
//for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
//{
// xlsExpData.Columns[i].AutoSizeMode = DataGridViewAutoSizeColumnMode.AllCells;
//}
ole.Close();
}
catch (Exception Ex)
{
MessageBox.Show(Ex.Message);
}
finally
{
if (ole != null)
ole.Close();
}
}
//进度显示
void bcp_SqlRowsCopied(object sender, System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventArgs e)
{
this.Text = e.RowsCopied.ToString();
this.Update();
}
}
}
这里我们经过多次测试,将24万条数据导入到sqlserver中,因为目前手边没有可以测试的服务器就临时使用自己的计算机当做服务器进行测试,这里是我的电脑配置:
平均导入时间在20秒左右,上下不差1秒,执行时间和BatchSize设置也有关系,如果设置为100,则需要35秒左右,如果是真正的服务器的话相信执行时间会大大缩短,大家都知道服务器的处理事务能力比普通计算机要强大很多。
当然在本地使用时,效率是比insert高的,但是也有很多限制比如:
1、导入时会有排它意向锁,易死锁。
2、数据只能从服务器本地导入到本地服务器上的数据库中,无法从客户端将数据导入到远程服务器上等等
那么可能大家会担心了,这样也不行啊,客户端不能导入到远程服务器上很不方便的,那么我又研究了一种实现的方式,就是采用数据适配器,DataSet实现数据导入,我们可以将数据文件先导入到DataTable或者DataSet中,然后提交回数据库,这样也实现了数据导入,这样就不会有上边的限制了,至于具体代码就不说了,相信大家应该都会,就是ADO.NET所谓基本对象的应用,如果真的有需要具体代码的可以联系我,但是导入过程中会瞬间部分内存占用,但是占用的内存应该没啥问题,不会有什么影响。
所以我们可以视情况而定,具体选择哪种导入方式,灵活运用,提高工作效率,当然这里由于自身能力原因,暂时只研究了这几种方式,一定还有效率更高的导入方式,这里我会继续研究,如果有新进展一定及时更新,如果有需要请关注或者私信我,大家一起学习,一起进步,希望会帮助到大家。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31