极限挑战—C#+ODP 100万条数据导入Oracle数据库仅用不到1秒

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链接地址：http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html

要：在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据，这对快速批量导入的实现有重要意义。

.Net程序中可以通过ODP调用特性，对Oracle数据库进行操作，今天来讲一下数据批量插入的功能，所用技术不高不深，相信很多朋友都接触过，小弟班门弄斧了，呵呵。这篇文章是上篇文章的续集，因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法，所以这次继续挑战与挖掘新方法，虽然是Oracle，但仍具有一定收藏意义。

上一次文章中提及的试验：

极限挑战—C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码)

http://kb.cnblogs.com/page/73491/

这个试验是针对SQL SERVER数据库的，宿主环境也是.Net，有兴趣的朋友可以将这两个试验对比一下，为日后工作批量导数提供支持。

另外，一些朋友对上次试验环境有些异议，认为应该对数据库和服务器做优化或设置，以体现试验最终的时间结果。这个固然会影响试验的时间结果，但考虑到在试验环境中，对数据库优化的标准与优化程度不便统一与定量，试验结果也不易说明其影响源，所以这次试验依然以标准数据库建库后的配置为主，试验所在服务器硬件环境与上次试验保持一致。实验目的在于挖掘、对比宿主程序中的数据批量操作方法。

有新方法提升性能时间指标的朋友，欢迎互相切磋，互相提高，嘴上功夫就免了。。。

好了正文开始。

● 普通肉垫式

什么叫批量插入呢，就是一次性插入一批数据，我们可以把这批数据理解为一个大的数组，而这些全部只通过一个SQL来实现，而在传统方式下，需要调用很多次的SQL才可以完成，这就是著名的“数组绑定”的功能。我们先来看一下传统方式下，插入多行记录的操作方式：

代码//设置一个数据库的连接串， string connectStr = "User Id=scott;Password=tiger;Data Source="; OracleConnection conn = new OracleConnection(connectStr); OracleCommand command = new OracleCommand(); command.Connection = conn; conn.Open(); Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); //通过循环写入大量的数据，这种方法显然是肉垫 for (int i = 0; i < recc; i++) { string sql = "insert into dept values(" + i.ToString() + "," + i.ToString() + "," + i.ToString() + ")"; command.CommandText = sql; command.ExecuteNonQuery(); } sw.Stop(); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("普通插入:" + recc.ToString() + "所占时间:" + sw.ElapsedMilliseconds.ToString());

我们先准备好程序，但是先不做时间的测定，因为在后面我们会用多次循环的方式来计算所占用的时间。

● 使用ODP特性

看上面的程序，大家都很熟悉，因为它没有用到任何ODP的特性，而紧接着我们就要来介绍一个神奇的程序了，我们看一下代码，为了更直观，我把所有的注释及说明直接写在代码里：

代码

以上代码略显冗长，但是加上注释后基本也就表达清楚了。

好了，到目前为止，两种方式的插入操作程序已经完成，就剩下对比了。我在主函数处写了一个小函数，循环多次对两个方法进行调用，并且同时记录下时间，对比函数如下：

for (int i = 1; i <= 50; i++) { Truncate(); OrdinaryInsert(i * 1000); Truncate(); BatchInsert(i * 1000); }

当数据量达到100万级别时，所用时间依然令人满意，最快一次达到890毫秒，一般为1秒左右。

经过试验，得出一组数据，可以看出两种方式在效率方面惊人的差距（占用时间的单位为毫秒），部分数据如下：

记录数	标准	批处理
1000	1545	29
2000	3514	20
3000	3749	113
4000	5737	40
5000	6820	52
6000	9469	72
7000	10226	69
8000	15280	123
9000	11475	83
10000	14536	121
11000	15705	130
12000	16548	145
13000	18765	125
14000	20393	116
15000	22181	159