.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® Core™ 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"``);

10万条测试耗时：

​

**注意：**MySQL数据库配置需开启：**允许文件导入。**配置如下：

secure_file_priv=

性能测试对比

针对上面三种方法，分别测试10万、20万、100万、1000万条数据记录，最终性能入如下：

​

最后

通过测试数据看，随着数据量的增大，MySqlBulkLoader的方式表现依旧良好，其他方式性能下降比较明显。MySqlBulkLoader的方式完全可以满足我们的需求。

作者：编程乐趣
出处：https://www.cnblogs.com/chingho/p/14789466.html