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Comment puis-je optimiser l'insertion de DataTable dans une base de données pour une vitesse maximale ?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonoriginal
2025-01-08 00:00:39144parcourir

How Can I Optimize DataTable Insertion into a Database for Maximum Speed?

Accélération des importations de DataTable vers une base de données : meilleures pratiques

L'importation de grands ensembles de données depuis des DataTables vers des bases de données nécessite des techniques efficaces pour minimiser le temps de traitement. Bien que l'insertion ligne par ligne à l'aide de boucles foreach soit une approche courante, elle est inefficace pour des ensembles de données volumineux.

Une solution supérieure est SqlBulkCopy, offrant des performances considérablement améliorées sans nécessiter de procédures stockées.

La mise en œuvre SqlBulkCopy est relativement simple. Commencez par créer une connexion à la base de données, en utilisant SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity pour préserver les colonnes d'identité.

Ensuite, mappez les colonnes DataTable aux colonnes de la table de base de données correspondantes à l'aide de la propriété ColumnMappings.

Enfin, spécifiez la table de destination et utilisez la méthode WriteToServer pour transférer les données DataTable.

Voici un exemple de code illustrant SqlBulkCopy l'utilisation :

<code class="language-csharp">using (var bulkCopy = new SqlBulkCopy(_connection.ConnectionString, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity))
{
    // Map columns between DataTable and SQL table
    foreach (DataColumn col in table.Columns)
    {
        bulkCopy.ColumnMappings.Add(col.ColumnName, col.ColumnName);
    }

    bulkCopy.BulkCopyTimeout = 600; // Increased timeout for large datasets
    bulkCopy.DestinationTableName = destinationTableName;
    bulkCopy.WriteToServer(table);
}</code>

L'utilisation de SqlBulkCopy améliore considérablement la vitesse d'insertion des données, conduisant à des performances optimales lors du traitement de grands DataTables. N'oubliez pas d'ajuster BulkCopyTimeout si nécessaire pour les ensembles de données exceptionnellement volumineux.

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