如何高效地批量导入数据到SqlServer

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何高效地批量导入数据到SqlServer相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 2.SqlBulkCopy是个不错的选择，直接由DataTable可以导入到数据库，但要注意(1)列名与目标表一致(2)数据类型一致(3)空值容错处理，参考代码：///<summary///将<see cref="DataTable"/
的数据批量插入到数据库中。///</summary///<param name="dataTable"
要批量插入的
<see cref="DataTable"/。
</param///<param name="batchSize"
每批次写入的数据量。
</parampublicboolInsertBatchDataTable(DataTable dataTable,
stringtableName,
intbatchSize =10000)using(SqlConnection connection =newSqlConnection(myConnectionString))tryconnection.Open();//给表名加上前后导符using(varbulk =newSqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity,
null)DestinationTableName=tableName,
BatchSize=batchSize)//循环所有列，为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;finallyconnection.Close();
3.如果是数据量非常大，超过10W以上的数据，可以考虑生成.dtsx文件，然后由C#代码直接调用，效率还是不错的。本回答被提问者采纳

一招教你数据仓库如何高效批量导入与更新数据

摘要：GaussDB(DWS)支持的MERGE INTO功能，可以同时进行大数据量的更新与插入。对于数据仓库是一项非常重要的技术。

本文分享自华为云社区《一招教你如何高效批量导入与更新数据》，原文作者：acydy。

前言

如果有一张表，我们既想对它更新，又想对它插入应该如何操作？ 可以使用UPDATE和INSERT完成你的目标。

如果你的数据量很大，想尽快完成任务执行，可否有其他方案？那一定不要错过GaussDB(DWS)的MERGE INTO功能。

MERGE INTO 概念

MERGE INTO是SQL 2003引入的标准。

If a table T, as well as being updatable, is insertable-into, then rows can be inserted into it (subject to applicable Access Rules and Conformance Rules). The primary effect of an <insert statement> on T is to insert into T each of the zero or more rows contained in a specified table. The primary effect of a <merge statement> on T is to replace zero or more rows in T with specified rows and/or to insert into T zero or more specified rows, depending on the result of a <search condition> and on whether one or both of <merge when matched clause> and <merge when not matched clause> are specified.

一张表在一条语句里面既可以被更新，也可以被插入。是否被更新还是插入取决于search condition的结果和指定的merge when matched clause（当condition匹配时做什么操作）和merge when not matched clause（当condition不匹配时做什么操作）语法。

SQL 2008进行了扩展，可以使用多个MATCHED 和NOT MATCHED 。

MERGE has been extended to support multiple MATCHED and NOT MATCHED clauses, each accompanied by a search condition, that gives much greater flexibility in the coding of complex MERGE statements to handle update conflicts.

MERGE INTO 命令涉及到两张表。目标表：被插入或者更新的表。源表：用于跟目标表进行匹配的表，目标表的数据来源。

MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行UPDATE，无法匹配时对目标表执行INSERT。

使用场景：当业务中需要将一个表中大量数据添加到现有表时，使用MERGE INTO 可以高效地将数据导入，避免多次INSERT+UPDATE操作。

MERGE INTO 语法

GaussDB(DWS) MERGE INTO 语法如下：

MERGE INTO table_name [ [ AS ] alias ]
USING { { table_name | view_name } | subquery } [ [ AS ] alias ]
ON ( condition )
[
  WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET { column_name = { expression | DEFAULT } |
          ( column_name [, ...] ) = ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) } [, ...]
  [ WHERE condition ]
]
[
  WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT { DEFAULT VALUES |
  [ ( column_name [, ...] ) ] VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] [ WHERE condition ] }
];
  • INTO 指定目标表。
  • USING 指定源表。源表可以是普通表，也可以是子查询。
  • ON 关联条件，用于指定目标表和源表的关联条件。
  • WHEN MATCHED 当源表和目标表中数据可以匹配关联条件时，选择WHEN MATCHED子句执行UPDATE操作。
  • WHEN NOT MATCHED 当源表和目标表中数据无法匹配关联条件时，选择WHEN NOT MATCHED子句执行INSERT操作。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以缺省一个，不能指定多个。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 可以使用WHERE进行条件过滤。
    • WHEN MATCHED，WHEN NOT MATCHED 顺序可以交换。

实战应用

首先创建好下面几张表，用于执行MREGE INTO 操作。

gaussdb=# CREATE TABLE dst (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# CREATE TABLE dst_data (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# CREATE TABLE src (
  product_id INT,
  product_name VARCHAR(20),
  category VARCHAR(20),
  total INT
) DISTRIBUTE BY HASH(product_id);

gaussdb=# INSERT INTO dst_data VALUES(1601,'lamaze','toys',100),(1600,'play gym','toys',100),(1502,'olympus','electrncs',100),(1501,'vivitar','electrnc',100),(1666,'harry potter','dvd',100);
gaussdb=# INSERT INTO src VALUES(1700,'wait interface','books',200),(1666,'harry potter','toys',200),(1601,'lamaze','toys',200),(1502,'olympus camera','electrncs',200);
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;

同时指定WHEN MATCHED 与WHEN NOT MATCHED

  • 查看计划，看下MERGE INTO是如何执行的。

MERGE INTO转化成JOIN将两个表进行关联处理，关联条件就是ON后指定的条件。

gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
 
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
-----+--------------------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
   4 |          ->  Hash Left Join (5, 6)
   5 |             ->  Seq Scan on src y
   6 |             ->  Hash
   7 |                ->  Seq Scan on dst x

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   4 --Hash Left Join (5, 6)
         Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)

为什么这里转化成了LEFT JOIN？

由于需要在目标表与源表匹配时更新目标表，不匹配时向目标表插入数据。也就是源表的一部分数据用于更新目标表，另一部分用于向目标表插入。与LEFT JOIN语义是相似的。

   5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
   6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
   7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id
  • 执行MERGE INTO，查看结果。

两张表在product_id是1502，1601，1666时可以关联，所以这三条记录被更新。src表product_id是1700时未匹配，插入此条记录。其他未修改。

gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id | product_name | category  | total
------------+--------------+-----------+-------
       1501 | vivitar      | electrnc  |   100
       1502 | olympus      | electrncs |   100
       1600 | play gym     | toys      |   100       
       1601 | lamaze       | toys      |   100
       1666 | harry potter | dvd       |   100      
(5 rows)

gaussdb=# SELECT * FROM src ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1502 | olympus camera | electrncs |   200
       1601 | lamaze         | toys      |   200       
       1666 | harry potter   | toys      |   200
       1700 | wait interface | books     |   200       
(4 rows)

gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 4
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus camera | electrncs |   200  -- 更新
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   200  -- 更新
       1666 | harry potter   | toys      |   200  -- 更新
       1700 | wait interface | books     |   200  -- 插入
(6 rows)
  • 查看具体UPDATE、INSERT个数

可以通过EXPLAIN PERFORMANCE或者EXPLAIN ANALYZE查看UPDATE、INSERT各自个数。（这里仅显示必要部分）

在Predicate Information部分可以看到总共插入一条，更新三条。

在Datanode Information部分可以看到每个节点的信息。datanode1上更新2条，datanode2上插入一条，更新1条。

gaussdb=# EXPLAIN PERFORMANCE
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
 
  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   2 --Merge on public.dst x
         Merge Inserted: 1
         Merge Updated: 3
 
                      Datanode Information (identified by plan id)
 ---------------------------------------------------------------------------------------
   2 --Merge on public.dst x
         datanode1 (Tuple Inserted 0, Tuple Updated 2)
         datanode2 (Tuple Inserted 1, Tuple Updated 1)

省略WHEN NOT MATCHED 部分。

  • 这里由于没有WHEN NOT MATCHED部分，在两个表不匹配时不需要执行任何操作，也就不需要源表这部分的数据，所有只需要inner join即可。
gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |             operation
 ----+-----------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Hash Join (4,5)
   4 |          ->  Seq Scan on dst x
   5 |          ->  Hash
   6 |             ->  Seq Scan on src y

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   3 --Hash Join (4,5)
         Hash Cond: (x.product_id = y.product_id)
(13 rows)
  • 执行后查看结果。MERGE INTO只操作了3条数据。
gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
MERGE 3
gaussdb=# SELECT * FROM dst;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus camera | electrncs |   200  -- 更新
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   200  -- 更新
       1666 | harry potter   | toys      |   200  -- 更新
(5 rows)

省略WHEN NOT MATCHED

  • 只有在不匹配时进行插入。结果中没有数据被更新。
gaussdb=# EXPLAIN (COSTS off)
MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------
  id |                operation
 ----+-----------------------------------------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)
   2 |    ->  Merge on dst x
   3 |       ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
   4 |          ->  Hash Left Join (5, 6)
   5 |             ->  Seq Scan on src y
   6 |             ->  Hash
   7 |                ->  Seq Scan on dst x

  Predicate Information (identified by plan id)
 ------------------------------------------------
   4 --Hash Left Join (5, 6)
         Hash Cond: (y.product_id = x.product_id)
(14 rows)

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total);
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100  -- 未修改
       1502 | olympus        | electrncs |   100  -- 未修改
       1600 | play gym       | toys      |   100  -- 未修改
       1601 | lamaze         | toys      |   100  -- 未修改
       1666 | harry potter   | dvd       |   100  -- 未修改
       1700 | wait interface | books     |   200  -- 插入
(6 rows)

WHERE过滤条件

语义是在进行更新或者插入前判断当前行是否满足过滤条件，如果不满足，就不进行更新或者插入。如果对于字段不想被更新，需要指定过滤条件。

下面例子在两表可关联时，只会更新product_name = 'olympus’的行。在两表无法关联时且源表的product_id != 1700时才会进行插入。

gaussdb=# truncate dst;
gaussdb=# INSERT INTO dst SELECT * FROM dst_data;
gaussdb=# MERGE INTO dst x
USING src y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total
  WHERE x.product_name = 'olympus'
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total) WHERE y.product_id != 1700;
MERGE 1
gaussdb=# SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
SELECT * FROM dst ORDER BY 1;
 product_id |  product_name  | category  | total
------------+----------------+-----------+-------
       1501 | vivitar        | electrnc  |   100
       1502 | olympus camera | electrncs |   200
       1600 | play gym       | toys      |   100
       1601 | lamaze         | toys      |   100
       1666 | harry potter   | dvd       |   100
(5 rows)

子查询

在USING部分可以使用子查询，进行更复杂的关联操作。

  • 对源表进行聚合操作的结果再与目标表匹配
MERGE INTO dst x
USING (
  SELECT product_id, product_name, category, sum(total) AS total FROM src group by product_id, product_name, category
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);
  • 多个表UNION后的结果再与目标表匹配
MERGE INTO dst x
USING (
  SELECT 1501 AS product_id, 'vivitar 35mm' AS product_name, 'electrncs' AS category, 100 AS total UNION ALL
  SELECT 1666 AS product_id, 'harry potter' AS product_name, 'dvd' AS category, 100 AS total
) y
ON x.product_id = y.product_id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = x.product_name, category = x.category, total = x.total
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (y.product_id, y.product_name, y.category, y.total + 200);

存储过程

gaussdb=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE store_procedure1()
AS
BEGIN
  MERGE INTO dst x
  USING src y
  ON x.product_id = y.product_id
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET product_name = y.product_name, category = y.category, total = y.total;
END;
/

CREATE PROCEDURE
gaussdb=# CALL store_procedure1();

MERGE INTO背后原理

上文提到了MREGE INTO转化成LEFT JOIN或者INNER JOIN将目标表和源表进行关联。那么如何知道某一行要进行更新还是插入？

通过EXPLAIN VERBOSE查看算子的输出。扫描两张表时都输出了ctid列。那么ctid列有什么作用呢？

   5 --Seq Scan on public.src y
         Output: y.product_id, y.product_name, y.category, y.total, y.ctid
         Distribute Key: y.product_id
   6 --Hash
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
   7 --Seq Scan on public.dst x
         Output: x.product_id, x.product_name, x.category, x.total, x.ctid, x.xc_node_id
         Distribute Key: x.product_id

ctid标识了这一行在存储上具体位置，知道了这个位置就可以对这个位置的数据进行更新。GaussDB(DWS)作为MPP分布式数据库，还需要知道节点的信息(xc_node_id)。UPDATE操作需要这两个值。

在MREGE INTO这里ctid还另有妙用。当目标表匹配时需要更新，这是就保留本行ctid值。如果无法匹配，插入即可。就不需要ctid，此时可认识ctid值是NULL。根据LEFT JOIN输出的ctid结果是否为NULL，最终决定本行该被更新还是插入。

这样在两张表做完JOIN操作后，根据JOIN后输出的ctid列，更新或者插入某一行。

注意事项

使用MERGE INTO时要注意匹配条件是否合适。如果不注意，容易造成数据被非预期更新，可能整张表被更新。

总结

GAUSSDB(DWS)提供了高效的数据导入的功能MERGE INTO，对于数据仓库是一项非常关键的功能。可以使用MERGE INTO 同时更新和插入一张表，在数据量非常大的情况下也能很快完成地数据导入。


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