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sqlserver怎么批量刪除大量數(shù)據(jù)

刪除大量數(shù)據(jù)速度是正常的。

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如果表里面數(shù)據(jù)都不要了,可以直接truncate

如果表里面數(shù)據(jù)只有一小部分要得,可以把小的備份出來,然后truncate表,然后再把備份的數(shù)據(jù)導(dǎo)回來

如果只是刪除表中部分?jǐn)?shù)據(jù),可以寫成循環(huán)小批量刪除腳本;如果服務(wù)器性能好,百萬數(shù)據(jù)刪除還是很快的

mybatis-plus解決 sqlserver批量插入list報(bào)錯(cuò)

解決版本:3.0.6

原因分析:mybatis-plus默認(rèn)使用Jdbc3KeyGenerator進(jìn)行添加,但是sqlserver不支持批量返回id,所以會(huì)拋出如下異常

解決方案: 重寫默認(rèn)saveBatch和saveOrUpdateBatch(缺點(diǎn)是批量添加不能返回id,對(duì)于不需要返回id的場景適用)將Jdbc3KeyGenerator替換為NoKeyGenerator

第一步: 建立NoahSqlMethod(也可以不寫,但是項(xiàng)目盡量不出現(xiàn)魔法值)

第二步: 建立InsertBatch對(duì)象

第三步: 建立NoahSqlInjector對(duì)象

第四步: 重寫ServiceImpl超類為AbstractNoahServiceImpl

第五步: 將業(yè)務(wù)service繼承類改為AbstractNoahServiceImpl

第六步: 將SqlInjector注入系統(tǒng)中

如何在SQL Server中批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)

方案一、循環(huán)導(dǎo)入

實(shí)現(xiàn)方式是利用數(shù)據(jù)庫訪問類調(diào)用存儲(chǔ)過程,利用循環(huán)逐條插入。很明顯,這種方式效率并不高

方案二、使用Bulk插入

bulk方法主要思想是通過在客戶端把數(shù)據(jù)都緩存在Table中,然后利用SqlBulkCopy一次性把Table中的數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫,效率非常高

方案三:

利用SQLServer2008的新特性--表值參數(shù)(Table-Valued Parameter)。表值參數(shù)是SQLServer2008才有的一個(gè)新特性,使用這個(gè)新特性,我們可以把一個(gè)表類型作為參數(shù)傳遞到函數(shù)或存儲(chǔ)過程里。

方案四:

對(duì)于單列字段,可以把要插入的數(shù)據(jù)進(jìn)行字符串拼接,最后再在存儲(chǔ)過程中拆分成數(shù)組,然后逐條插入。查了一下存儲(chǔ)過程中參數(shù)的字符串的最大長度,然后除以字段的長度,算出一個(gè)值,很明顯是可以滿足要求的,只是這種方式跟第一種方式比起來,似乎沒什么提高,因?yàn)樵矶际且粯拥摹?/p>

方案五:

考慮異步創(chuàng)建、消息隊(duì)列等等。這種方案無論從設(shè)計(jì)上還是開發(fā)上,難度都是有的。

SQLSERVER數(shù)據(jù)庫中批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)的幾種方法

我們通過SQL腳本來插入數(shù)據(jù),常見如下四種方式。

方式一:一條一條插入,性能最差,不建議使用。

INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄1段',160);INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄2段',260);

......

方式二:insert bulk

語法如下:

BULK INSERT [ [ 'database_name'.][ 'owner' ].]{ 'table_name' FROM 'data_file' }

WITH ?(

[ BATCHSIZE [ = batch_size ] ],

[ CHECK_CONSTRAINTS ],

[ CODEPAGE [ = 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' ] ],

[ DATAFILETYPE [ = 'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' ] ],

[ FIELDTERMINATOR [ = 'field_terminator' ] ],

[ FIRSTROW [ = first_row ] ],

[ FIRE_TRIGGERS ],

[ FORMATFILE = 'format_file_path' ],

[ KEEPIDENTITY ],

[ KEEPNULLS ],

[ KILOBYTES_PER_BATCH [ = kilobytes_per_batch ] ],

[ LASTROW [ = last_row ] ],

[ MAXERRORS [ = max_errors ] ],

[ ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) ],

[ ROWS_PER_BATCH [ = rows_per_batch ] ],

[ ROWTERMINATOR [ = 'row_terminator' ] ],

[ TABLOCK ],

) ?

相關(guān)參數(shù)說明:

BULK INSERT

[ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ]

FROM 'data_file'

[ WITH

(

[ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] ? ?--BATCHSIZE指令來設(shè)置在單個(gè)事務(wù)中可以插入到表中的記錄的數(shù)量

[ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] ? ? --指定在大容量導(dǎo)入操作期間,必須檢查所有對(duì)目標(biāo)表或視圖的約束。若沒有 CHECK_CONSTRAINTS 選項(xiàng),則所有 CHECK 和 FOREIGN KEY 約束都將被忽略,并且在此操作之后表的約束將標(biāo)記為不可信。

[ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ] ?--指定該數(shù)據(jù)文件中數(shù)據(jù)的代碼頁

[ [ , ] DATAFILETYPE =

{ 'char' | 'native'| 'widechar' | 'widenative' } ] ?--指定 BULK INSERT 使用指定的數(shù)據(jù)文件類型值執(zhí)行導(dǎo)入操作。

[ [ , ] FIELDTERMINATOR = 'field_terminator' ] ?--標(biāo)識(shí)分隔內(nèi)容的符號(hào)

[ [ , ] FIRSTROW = first_row ] ? ?--指定要加載的第一行的行號(hào)。默認(rèn)值是指定數(shù)據(jù)文件中的第一行

[ [ , ] FIRE_TRIGGERS ] ? ? --是否啟動(dòng)觸發(fā)器

[ [ , ] FORMATFILE = 'format_file_path' ]

[ [ , ] KEEPIDENTITY ] ? --指定導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件中的標(biāo)識(shí)值用于標(biāo)識(shí)列

[ [ , ] KEEPNULLS ] ? ?--指定在大容量導(dǎo)入操作期間空列應(yīng)保留一個(gè)空值,而不插入用于列的任何默認(rèn)值

[ [ , ] KILOBYTES_PER_BATCH = kilobytes_per_batch ]

[ [ , ] LASTROW = last_row ] ? --指定要加載的最后一行的行號(hào)

[ [ , ] MAXERRORS = max_errors ] ? --指定允許在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的最多語法錯(cuò)誤數(shù),超過該數(shù)量后將取消大容量導(dǎo)入操作。

[ [ , ] ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) ] ?--指定數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)如何排序

[ [ , ] ROWS_PER_BATCH = rows_per_batch ]

[ [ , ] ROWTERMINATOR = 'row_terminator' ] ? --標(biāo)識(shí)分隔行的符號(hào)

[ [ , ] TABLOCK ] ? ? --指定為大容量導(dǎo)入操作持續(xù)時(shí)間獲取一個(gè)表級(jí)鎖

[ [ , ] ERRORFILE = 'file_name' ] ? --指定用于收集格式有誤且不能轉(zhuǎn)換為 OLE DB 行集的行的文件。

)] ?

方式三:INSERT INTO xx select...

INSERT INTO Product(Id,Name,Price) SELECT NEWID(),'牛欄1段',160

UNION ALL

SELECT NEWID(),'牛欄2段',180 UNION ALL......

方式四:拼接SQL

INSERT INTO Product(Id,Name,Price) VALUES(newid(),'牛欄1段',160)

,(newid(),'牛欄2段',260)

......

請問SQL如何實(shí)現(xiàn)批量查詢

好像解決辦法有點(diǎn)愚蠢,但是確實(shí)可以這么用

先把那1000多個(gè)號(hào)碼導(dǎo)出成文本

然后在sqlserver里建一張表

create

table

shenfenzheng

(shengfenzheng_id

varchar(18));

然后把導(dǎo)出的文本用UE編輯成

insert

into

shenfenzheng

values

('xxxxxxxxxxxxxxxxxx');

insert

into

shenfenzheng

values

('yyyyyyyyyyyyyyyyyy');

.

.

.

共1000條

然后在sqlserver里執(zhí)行上述語句,記得后邊一定要帶分號(hào)

然后寫個(gè)查詢

select

*

from

工資表

where

身份證號(hào)

in(select

shenfenzheng_id

from

shenfenzheng);

得到的就是你想要的結(jié)果

---------補(bǔ)充---------

你所說的用戶是指客戶端程序的用戶,和數(shù)據(jù)庫用戶關(guān)系應(yīng)該不大,各個(gè)客戶端應(yīng)該在程序里都有連接數(shù)據(jù)庫的文件,也就是實(shí)際操作的用戶連接數(shù)據(jù)庫時(shí)用的都是數(shù)據(jù)庫同一個(gè)用戶,所以不用在每個(gè)用戶下都建臨時(shí)表

如何高效地批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)到SqlServer

2.SqlBulkCopy是個(gè)不錯(cuò)的選擇,直接由DataTable可以導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫,但要注意(1)列名與目標(biāo)表一致(2)數(shù)據(jù)類型一致(3)空值容錯(cuò)處理,參考代碼:///summary///將see cref="DataTable"/

的數(shù)據(jù)批量插入到數(shù)據(jù)庫中。////summary///param name="dataTable"

要批量插入的

see cref="DataTable"/。

/param///param name="batchSize"

每批次寫入的數(shù)據(jù)量。

/parampublicboolInsertBatchDataTable(DataTable dataTable,

stringtableName,

intbatchSize =10000){using(SqlConnection connection =newSqlConnection(myConnectionString)){try{connection.Open();//給表名加上前后導(dǎo)符using(varbulk =newSqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity,

null){DestinationTableName=tableName,

BatchSize=batchSize}){//循環(huán)所有列,為bulk添加映射//dataTable.EachColumn(c = bulk.ColumnMappings.Add(c.ColumnName, c.ColumnName), c = !c.AutoIncrement);foreach(DataColumn dcindataTable.Columns){bulk.ColumnMappings.Add(dc.ColumnName, dc.ColumnName);}bulk.WriteToServer(dataTable);

bulk.Close();}returntrue;}catch(Exception exp){returnfalse;}finally{connection.Close();}}}

3.如果是數(shù)據(jù)量非常大,超過10W以上的數(shù)據(jù),可以考慮生成.dtsx文件,然后由C#代碼直接調(diào)用,效率還是不錯(cuò)的。


文章標(biāo)題:sqlserver批量,sqlserver批量注釋
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