关于事物与性能的测试

在网上找了很多关于sql优化的方法，在一个存储过程中修改大量数据库数据时（比如需要很多insert，update，delete语句）使用事物就是一种优化，但是网上得来总觉浅，觉知此事要实践，于是我就自己做了一个关于事物的测试：

这是sql代码
--如果不存在就创建数据库
if not exists(select 1 from sys.databases where name='dbtest')
begin
    create database dbtest
end
go
--创建完之后就切换数据库（中间用go定义批量）
use dbtest
go
--创建测试表
if not exists (select top 1 1 from sys.tables where name='test_trantest')
begin
    create table test_trantest
    (
        id int primary key identity(1,1),
        t1 varchar(100),
        t2 varchar(100),
        t3 varchar(100),
        t4 varchar(100)
    )
end
go
--测试开始之添加测试

--不开事物
declare @i int ,
        @j datetime ,
        @k int
select @i=0,@j=0,@k=0,@j=GETDATE()
--插入数据
while(@i<10000)
begin
    insert into test_trantest values('测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)))
    set @i=@i+1
end
select '不开事物添加10000条数据耗时:'+cast(DATEDIFF(MS,@j,GETDATE()) as varchar(100))+' 毫秒'
go
--开事物
declare @i int ,
        @j datetime ,
        @k int
select @i=0,@j=GETDATE()
begin tran
--插入数据
while(@i<10000)
begin
    insert into test_trantest values('测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)),'测试数据'+CAST(@i as varchar(20)))
    set @i=@i+1
end
commit tran
select '开事物添加10000条数据耗时:'+cast(DATEDIFF(MS,@j,GETDATE()) as varchar(100))+' 毫秒'  
go

结果如下：

可以看到使用事物修改大量数据要比不适用事物快很多，那么为什么呢？

原来是每执行一个sql语句都会自动开启和提交事物，而当执行的语句过多就会频繁的开启关闭事物，于是造成了不必要的重复操作，也就降低了效率。所以遇到上述情况可以手动开启和处理事物已达到优化的效果。

结果：在多sql语句时手动处理事物比不处理快。