


Wie fügt man mit C# effizient mehrere parametrisierte Zeilen in eine Datenbank ein?
Optimieren von Datenbankeinfügungen in C#: Ein einzelner parametrisierter Abfrageansatz
Das einzelne Einfügen zahlreicher Zeilen in eine Datenbank ist ineffizient. Dieser Artikel demonstriert eine leistungsstarke Methode, die eine einzelne parametrisierte Abfrage in C# verwendet, um eine Masseneinfügung zu erreichen.
Der Schlüssel liegt in der Nutzung gespeicherter Prozeduren und Tabellenwertparameter. Dieser Ansatz umfasst drei Hauptschritte:
-
Definieren eines Tabellentyps:
Erstellen Sie einen benutzerdefinierten SQL Server-Tabellentyp, um die Struktur Ihrer Daten zu definieren, indem Sie Spaltennamen und Datentypen angeben.
-
Erstellen einer gespeicherten Prozedur:
Entwickeln Sie eine gespeicherte Prozedur, die Ihren benutzerdefinierten Tabellentyp als schreibgeschützten Tabellenwertparameter akzeptiert. Durch dieses Verfahren werden die Daten dann in Ihre Zieldatenbanktabelle eingefügt. Denken Sie daran, dass Tabellenwertparameter sein müssen
READONLY
. -
Implementierung des C#-Codes:
In Ihrer C#-Anwendung:
- Erstellen Sie ein
DataTable
-Objekt, das die Struktur Ihres benutzerdefinierten Tabellentyps widerspiegelt. - Füllen Sie dieses
DataTable
mit den Daten aus, die Sie einfügen möchten. - Führen Sie die gespeicherte Prozedur aus und übergeben Sie
DataTable
als Tabellenwertparameter.
- Erstellen Sie ein
Hier ist ein Beispiel, das diesen Prozess veranschaulicht:
Tabellentyp (SQL):
CREATE TYPE MyTableType AS TABLE ( Col1 INT, Col2 VARCHAR(20) ) GO
Gespeicherte Prozedur (SQL):
CREATE PROCEDURE MyProcedure (@MyTable MyTableType READONLY) AS BEGIN INSERT INTO MyTable (Col1, Col2) SELECT Col1, Col2 FROM @MyTable; END; GO
C#-Code:
using System.Data; using System.Data.SqlClient; // ... other code ... DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("Col1", typeof(int)); dt.Columns.Add("Col2", typeof(string)); // Populate dt with your data here... e.g., //DataRow row = dt.NewRow(); //row["Col1"] = 1; //row["Col2"] = "Value1"; //dt.Rows.Add(row); using (SqlConnection con = new SqlConnection("ConnectionString")) { using (SqlCommand cmd = new SqlCommand("MyProcedure", con)) { cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure; cmd.Parameters.AddWithValue("@MyTable", dt); //AddWithValue handles type inference con.Open(); cmd.ExecuteNonQuery(); } }
Diese Methode verbessert die Effizienz beim Einfügen in die Datenbank erheblich, indem die Anzahl der Datenbank-Roundtrips reduziert wird, was zu einer schnelleren und skalierbareren Datenverarbeitung führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie fügt man mit C# effizient mehrere parametrisierte Zeilen in eine Datenbank ein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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