对于海量数据的插入和更新,ADO.NET确实不如JDBC做到好,JDBC有统一的模型来进行批操作.使用起来
非常方便:
 PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("insert or update arg1,args2....");
 然后你就可以
 for(int i=0;i<1000000000000000;i++){
  ps.setXXX(realArg);
  .....
  ps.addBatch();
  if(i%500==0){ //假设五百条提交一次
   ps.executeBatch();
   //clear Parame Batch
  }
 }
 ps.executeBatch();
 
这样的操作不仅带来极度大的性能,而且非常方便.按说,ADO.NET中,要实现这样的功能,应该直接在Command接口中
或DataAdapter接口中提供Addbat和CommitBat的API,但ADO.NET的却并没有这样简单地实现,而是要求开发者通过
复杂的变通方法.
 对于大量的插入操作,可以利用一个空的DataTable加入要插入的行,达到一定数量提交后清空该表就行了,
实现起来并不算复杂:

 

DateTime begin = DateTime.Now;
string connectionString = ......;
using(SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)){
    conn.Open();
    SqlDataAdapter sd = new SqlDataAdapter();
    sd.SelectCommand = new SqlCommand("select devid,data_time,data_value from CurrentTest", conn);
    sd.InsertCommand = new SqlCommand("insert into CurrentTest (devid,data_time,data_value) "
                    + " values (@devid,@data_time,@data_value);", conn);
    sd.InsertCommand.Parameters.Add("@devid", SqlDbType.Char, 18, "devid");
    sd.InsertCommand.Parameters.Add("@data_time", SqlDbType.Char, 19, "data_time");
    sd.InsertCommand.Parameters.Add("@data_value", SqlDbType.Int, 8, "data_value");
    sd.InsertCommand.UpdatedRowSource = UpdateRowSource.None;
    sd.UpdateBatchSize = 0;

    DataSet dataset = new DataSet();
    sd.Fill(dataset);
    Random r = new Random(1000);
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        object[] row = {"DEVID"+i,DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"),r.Next(1,1000) };
        dataset.Tables[0].Rows.Add(row);
        if (i % 300 == 0) {
            sd.Update(dataset.Tables[0]);
            dataset.Tables[0].Clear();
        }
    }
    sd.Update(dataset.Tables[0]);
    dataset.Tables[0].Clear();
    sd.Dispose();
    dataset.Dispose();
    conn.Close();
   
}
TimeSpan ts = DateTime.Now - begin;
MessageBox.Show("ts = " + ts.TotalMilliseconds);

 

对于这个测试我插入10万条数据用时28秒.性能还算可圈可点.但是对于批量更新,搜遍全球的例子,都是把记录Fill到DataSet中然后牧举rows
来更新,就我这个小数据量的测试而言,把10万条数据Fill到DataSet中已经不能工作,如果是百万,千万如何操作?难道一定先把要批操作的记录
先获取到DataSet中?也就是我要更新哪些记录就要选查询这些记录?

 于是我仍然利用一个空的DataTable来加入要更新的记录:

 sd.SelectCommand = new SqlCommand("select devid,data_time,data_value from CurrentTest where 1=0", conn);
 //1=0的条件保证取一个空表.
 sd.UpdateCommand = new SqlCommand("update CurrentTest set data_time = @data_time,data_value = @data_value where devid = @devid", conn);
        sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@data_time", SqlDbType.Char, 19, "data_time");
        sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@data_value", SqlDbType.Int, 4, "data_value");
        sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@devid", SqlDbType.Char, 20, "devid");
        sd.UpdateCommand.UpdatedRowSource = UpdateRowSource.None;
        sd.UpdateBatchSize = 0;

 for(int i=0;i<300;i++){
  ..............................
  dataset.Tables[0].Rows.Add(row);
 }
 sd.Update(dataset.Tables[0]);
 先更新300条试试,如果成功再循环更新所有记录,但提示插入操作需要InsertCommand,因为一个空表然后Add Row操作,这时RowState是Added,

如果这时Update到数据库,执行的就是插入操作而无法更新. 改成:
 for(int i=0;i<300;i++){
  ..............................

 row = {填入初始化的值};
  dataset.Tables[0].Rows.Add(row);
 }
 dataset.AcceptChanges();
 for(int i=0;i<300;i++){
  ..............................
  dataset.Tables[0].Rows[i][x] = "xxxxxxx";
  ..............................
 }
 sd.Update(dataset.Tables[0]);
 先在DataTable中插入数据,然后用AcceptChanges(),修改RowState为UnChanged,再修改表中数据希望改变UnChanged状态,即将

DataTable从Current状态改为Original,然后再对DataTable的Row进行更新,就能使

Update成功.但这样做确实不方便.


 调整思路,先从数据库中取200条(批更新的Size大小),直接得到一个Original的DataTable.

 sd.SelectCommand = new SqlCommand("select top 200 devid,data_time,data_value from CurrentTest", conn);
 DataSet dataset = new DataSet();
        sd.Fill(dataset);
 用这200个空间来放要更新的其它数据看看:
 
                    for (int i = 0; i < 100; i++)
                    {
                        dataset.Tables[0].Rows[i].BeginEdit();
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["data_time"] = "2222-22-22 22:22:22";
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["data_value"] = 100;
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["devid"] = "DEVID"+(i+10000);//更新DEVID10000到DEVID10200的记录
                        dataset.Tables[0].Rows[i].EndEdit();
                    }
                    sd.Update(dataset.Tables[0]);
 OK,成功,哈哈.把要更新的数据不断往这个空间填,填满就提交,这样更新100000条数据只要几个循环就行了.


                   

 

DateTime begin = DateTime.Now;
            string connectionString = "";
            using(SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)){
                conn.Open();

                SqlDataAdapter sd = new SqlDataAdapter();
                sd.SelectCommand = new SqlCommand("select top 200 devid,data_time,data_value from CurrentTest", conn);

                DataSet dataset = new DataSet();
                sd.Fill(dataset);
                Random r = new Random(1000);

                sd.UpdateCommand = new SqlCommand("update CurrentTest "
                                + " set data_time = @data_time,data_value = @data_value where devid = @devid", conn);
                sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@data_time", SqlDbType.Char, 19, "data_time");
                sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@data_value", SqlDbType.Int, 4, "data_value");
                sd.UpdateCommand.Parameters.Add("@devid", SqlDbType.Char, 20, "devid");
                sd.UpdateCommand.UpdatedRowSource = UpdateRowSource.None;
                sd.UpdateBatchSize = 0;
                for (int count = 0; count < 100000;)
                {

                    for (int i = 0; i < 200; i++,count++)
                    {
                        dataset.Tables[0].Rows[i].BeginEdit();
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["data_time"] = "2222-22-22 22:22:22";
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["data_value"] = 100;
                        dataset.Tables[0].Rows[i]["devid"] = "DEVID"+count;
                        dataset.Tables[0].Rows[i].EndEdit();
                    }
                    sd.Update(dataset.Tables[0]);
                }
  

                dataset.Tables[0].Clear();
                sd.Dispose();
                dataset.Dispose