C# 使用SqlBulkCopy类批量复制大数据

特别注意  sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName);

插入的时候列的顺序可以不一致，但名称和数据类型最好要保存一致。不一致时候，也能进行正确的转换，除了比如DataTime数据类型，不能插入一个无效的string时间字符串。

本文转载：http://zhoufoxcn.blog.51cto.com/792419/166052

参考http://www.cnblogs.com/scottckt/archive/2011/02/16/1955862.html

几种数据库的大数据批量插入

http://www.cnblogs.com/netuml/p/3719298.html

 

这篇文章不错通过xml配置映射关系：http://www.cnblogs.com/pengyq/archive/2009/12/04/1616997.html

 用途说明：

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

 

       MSDN摘要:Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具，用于将数据从一个表移动到另一个表（表既可以在同一个服务器上，也可以在不同服务器上）。SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案。还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法（例如 INSERT 语句），但相比之下 SqlBulkCopy 提供明显的性能优势。

使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据。但是，数据源不限于 SQL Server；可以使用任何数据源，只要数据可加载到 DataTable 实例或可使用 IDataReader 实例读取数据。

 

  /// <summary>
        /// 
        /// </summary>
        /// <param name="connectionString">目标连接字符</param>
        /// <param name="TableName">目标表</param>
        /// <param name="dt">源数据</param>
        private void SqlBulkCopyByDatatable(string connectionString, string TableName, DataTable dt)
        {
            using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString))
            {
                using (SqlBulkCopy sqlbulkcopy =new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction))
                {
                    try
                    {
                        sqlbulkcopy.DestinationTableName = TableName;
                        for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
                        {
                            sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName);
                        }
                        sqlbulkcopy.WriteToServer(dt);
                    }
                    catch (System.Exception ex)
                    {
                        throw ex;
                    }
                }
            }
        }

 

 

　SqlBulkCopy使用使用用于自定义表类型作为存储过程参数，批量写入数据。
 
　　如果，大家使用SQL Server 2008，它提供一个新的功能表变量（Table Parameters）可以将整个表数据汇集成一个参数传递给存储过程或SQL语句。它的注意性能开销是将数据汇集成参数(O(数据量))。
 
　　现在，我们修改之前的代码，在SQL Server中定义我们的表变量，具体定义如下：
 -- =============================================
-- Author:        JKhuang
-- Create date: 08/16/2012
-- Description:    Declares a user table paramter.
-- =============================================
CREATE TYPE jk_users_bulk_insert AS TABLE (
    user_login varchar(60),
    user_pass varchar(64),
    user_nicename varchar(50),
    user_email varchar(100),
    user_url varchar(100),
    user_activation_key varchar(60),
    user_status int,
    display_name varchar(250)
)
 
　　上面，我们定义了一个表参数jk_users_bulk_insert，接着我们定义一个存储过程接受表参数jk_users_bulk_insert，具体定义如下：
 -- =============================================
-- Author:        JKhuang
-- Create date: 08/16/2012
-- Description:    Creates a stored procedure, receive
-- a jk_users_bulk_insert argument.
-- =============================================
CREATE PROCEDURE sp_insert_jk_users 
@usersTable jk_users_bulk_insert READONLY 
AS
INSERT INTO jk_users (user_login, user_pass, user_nicename, user_email, user_url, 
user_activation_key, user_status, display_name, user_registered) 
SELECT user_login, user_pass, user_nicename, user_email, user_url, 
user_activation_key, user_status, display_name, GETDATE() 
FROM @usersTable 
　　接下我们在客户端代码中，调用存储过程并且将表作为参数方式传递给存储过程。
 var sw = Stopwatch.StartNew();
using (var conn = new SqlConnection(ConfigurationManager.ConnectionStrings["SQLCONN2"].ToString()))
{
    conn.Open();
    //// Invokes the stored procedure.
    using (var cmd = new SqlCommand("sp_insert_jk_users", conn))
    {
        cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
        //// Adding a "structured" parameter allows you to insert tons of data with low overhead
        var param = new SqlParameter("@userTable", SqlDbType.Structured) { Value = dt };
        cmd.Parameters.Add(param);
        cmd.ExecuteNonQuery();
    }
}
sw.Stop(); 
　　现在，我们重新执行写入操作发现写入效率与SqlBulkCopy相当。