如何高效将.Net Core导入千万级数据到MySQL数据库？

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目录+前期准备+订单测试表+测试环境+实现方法：

1.单条数据插入

2.合并数据插入

3.MySqlBulkLoader插入

性能测试对比+最新+最近在工中，涉及到一个数据迁移功能，从txt文本文件导入数据。

目录

• 前期准备
• 订单测试表
• 测试环境
• 实现方法：
• 1、单条数据插入
• 2、合并数据插入
• 3、MySqlBulkLoader插入
• 性能测试对比
• 最后

​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(R) Core(TM) 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：

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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：

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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：

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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：

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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：

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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。

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