.Net Core导入千万级数据至Mysql

最近在工作中，涉及到一个数据迁移功能，从一个txt文本文件导入到MySQL功能。

数据迁移，在互联网企业可以说经常碰到，而且涉及到千万级、亿级的数据量是很常见的。大数据量迁移，这里面就涉及到一个问题：高性能的插入数据。

今天我们就来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据。

我们一起对比以下几种实现方法：

前期准备

订单测试表

CREATE TABLE `trade` (
  `id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',
  `trade_no` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'utf8_unicode_ci',
  UNIQUE INDEX `id` (`id`),
  INDEX `trade_no` (`trade_no`)
)
COMMENT='订单'
COLLATE='utf8_unicode_ci'
ENGINE=InnoDB;

测试环境

操作系统：Window 10 专业版

CPU：Inter(R) Core(TM) i7-8650U CPU @1.90GHZ 2.11 GHZ

内存：16G

MySQL版本：5.7.26

实现方法：

1、单条数据插入

这是最普通的方式，通过循环一条一条的导入数据，这个方式的缺点很明显就是每一次都需要连接一次数据库。

实现代码：

//开始时间
var startTime = DateTime.Now;
using (var conn = new MySqlConnection(connsql))
{
    conn.Open();
​
    //插入10万数据
    for (var i = 0; i < 100000; i++)
    {
        //插入
        var sql = string.Format("insert into trade(id,trade_no) values('{0}','{1}');",
            Guid.NewGuid().ToString(), "trade_" + (i + 1)
            );
        var sqlComm = new MySqlCommand();
        sqlComm.Connection = conn;
        sqlComm.CommandText = sql;
        sqlComm.ExecuteNonQuery();
        sqlComm.Dispose();
    }
​
    conn.Close();
}
​
//完成时间
var endTime = DateTime.Now;
​
//耗时
var spanTime = endTime - startTime;
Console.WriteLine("循环插入方式耗时：" + spanTime.Minutes + "分" + spanTime.Seconds + "秒" + spanTime.Milliseconds + "毫秒");

10万条测试耗时：

上面的例子，我们是批量导入10万条数据，需要连接10万次数据库。我们把SQL语句改为1000条拼接为1条，这样就能减少数据库连接，实现代码修改如下：

//开始时间
var startTime = DateTime.Now;
using (var conn = new MySqlConnection(connsql))
{
    conn.Open();
​
    //插入10万数据
    var sql = new StringBuilder();
    for (var i = 0; i < 100000; i++)
    {
        //插入
        sql.AppendFormat("insert into trade(id,trade_no) values('{0}','{1}');",
            Guid.NewGuid().ToString(), "trade_" + (i + 1)
            );
​
        //合并插入
        if (i % 1000 == 999)
        {
            var sqlComm = new MySqlCommand();
            sqlComm.Connection = conn;
            sqlComm.CommandText = sql.ToString();
            sqlComm.ExecuteNonQuery();
            sqlComm.Dispose();
            sql.Clear();
        }
    }
​
    conn.Close();
}
​
//完成时间
var endTime = DateTime.Now;
​
//耗时
var spanTime = endTime - startTime;
Console.WriteLine("循环插入方式耗时：" + spanTime.Minutes + "分" + spanTime.Seconds + "秒" + spanTime.Milliseconds + "毫秒");

10万条测试耗时：

通过优化后，原本需要10万次连接数据库，只需连接100次。从最终运行效果看，由于数据库是在同一台服务器，不涉及网络传输，性能提升不明显。

2、合并数据插入

在MySQL同样也支持，通过合并数据来实现批量数据导入。实现代码：

//开始时间
var startTime = DateTime.Now;
using (var conn = new MySqlConnection(connsql))
{
    conn.Open();
​
    //插入10万数据
    var sql = new StringBuilder();
    for (var i = 0; i < 100000; i++)
    {
        if (i % 1000 == 0)
        {
            sql.Append("insert into trade(id,trade_no) values");
        }
​
        //拼接
        sql.AppendFormat("('{0}','{1}'),", Guid.NewGuid().ToString(), "trade_" + (i + 1));
​
        //一次性插入1000条
        if (i % 1000 == 999)
        {
            var sqlComm = new MySqlCommand();
            sqlComm.Connection = conn;
            sqlComm.CommandText = sql.ToString().TrimEnd(',');
            sqlComm.ExecuteNonQuery();
            sqlComm.Dispose();
            sql.Clear();
        }
    }
        
​
    conn.Close();
}
​
//完成时间
var endTime = DateTime.Now;
​
//耗时
var spanTime = endTime - startTime;
Console.WriteLine("合并数据插入方式耗时：" + spanTime.Minutes + "分" + spanTime.Seconds + "秒" + spanTime.Milliseconds + "毫秒");

10万条测试耗时：

通过这种方式插入操作明显能够提高程序的插入效率。虽然第一种方法通过优化后，同样的可以减少数据库连接次数，但第二种方法：合并后日志量(MySQL的binlog和innodb的事务让日志)减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。同时也能减少SQL语句解析的次数，减少网络传输的IO。

3、MySqlBulkLoader插入

MySQLBulkLoader也称为LOAD DATA INFILE，它的原理是从文件读取数据。所以我们需要将我们的数据集保存到文件，然后再从文件里面读取。

实现代码：

//开始时间
var startTime = DateTime.Now;
using (var conn = new MySqlConnection(connsql))
{
    conn.Open();
    var table = new DataTable();
    table.Columns.Add("id", typeof(string));
    table.Columns.Add("trade_no", typeof(string));
​
    //生成10万数据
    for (var i = 0; i < 100000; i++)
    {
        if (i % 500000 == 0)
        {
            table.Rows.Clear();
        }
​
        //记录
        var row = table.NewRow();
        row[0] = Guid.NewGuid().ToString();
        row[1] = "trade_" + (i + 1);
        table.Rows.Add(row);
​
        //50万条一批次插入
        if (i % 500000 != 499999 && i < (100000 - 1))
        {
            continue;
        }
        Console.WriteLine("开始插入:" + i);
​
        //数据转换为csv格式
        var tradeCsv = DataTableToCsv(table);
        var tradeFilePath = System.AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "trade.csv";
        File.WriteAllText(tradeFilePath, tradeCsv);
​
        #region 保存至数据库
        var bulkCopy = new MySqlBulkLoader(conn)
        {
            FieldTerminator = ",",
            FieldQuotationCharacter = '"',
            EscapeCharacter = '"',
            LineTerminator = "\r\n",
            FileName = tradeFilePath,
            NumberOfLinesToSkip = 0,
            TableName = "trade"
        };
​
        bulkCopy.Columns.AddRange(table.Columns.Cast<DataColumn>().Select(colum => colum.ColumnName).ToList());
        bulkCopy.Load();
        #endregion
    }
​
    conn.Close();
}
​
//完成时间
var endTime = DateTime.Now;
​
//耗时
var spanTime = endTime - startTime;
Console.WriteLine("MySqlBulk方式耗时：" + spanTime.Minutes + "分" + spanTime.Seconds + "秒" + spanTime.Milliseconds + "毫秒");