表值 参数 (Table-valued Parameter)是SQL Server 2008增加的新特性,可以将DataTable做为 参数 传递给存储过程。 数据 库执行脚本如下 CREATE TYPE TestType AS TABLE ( Id int NOT NULL ,Name nvarchar(20) NOT NULL ) CREATE PROC InsertData @rows TestT
表值参数(Table-valued Parameter)是SQL Server 2008增加的新特性,可以将DataTable做为参数传递给存储过程。
数据库执行脚本如下
CREATE TYPE TestType AS TABLE
(
Id int NOT NULL
,Name nvarchar(20) NOT NULL
)
CREATE PROC InsertData
@rows TestType READONLY
as
begin
set nocount on
insert into TestTable(Id, Name)
select Id, Name from @rows
end
代码如下:
结果如下:
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:10;Time:15312;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:20;Time:7806;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:50;Time:3767;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:100;Time:2217;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:200;Time:1743;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:400;Time:1575;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:500;Time:1566;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:600;Time:1374;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:700;Time:1286;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:800;Time:1463;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:1000;Time:1272;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:2000;Time:1069;
Use SqlServer TableType Insert;RecordCount:40000;BatchSize:4000;Time:1001;
从时间上来看,似乎并不必前面的案例强,但批处理量得增加,写性能在持续提高,而且实际上程序中花费了大量的时间在创建DataTable及填充其数据上面,如果传递给函数的就是一个DataTable集合,相信使用表值参数的表现会更好。
但考虑到需要为插入的表创建类型,创建存储过程,个人认为其通用性不是很好
全文链接:
.NET批量大数据插入性能分析及比较(1.准备工作)
.NET批量大数据插入性能分析及比较(2.普通插入与拼接sql批量插入)
.NET批量大数据插入性能分析及比较(3.使用事务)
.NET批量大数据插入性能分析及比较(4.使用DataAdapter批量插入)
.NET批量大数据插入性能分析及比较(5.使用SqlBulkCopy)
.NET批量大数据插入性能分析及比较(6.使用表值参数)

mysqlhandlesconcurrencyusing amixofrow-levelandtable-levellocking、主にthroughnodb'srow-levellocking.comparedtootherrdbms、mysqlのsapproachiseformanyusecasesecasesbutmayfaceChallengeswithdeadlockdlacklikeRisikErisikErikErikErikErikErikErikErikErikErikErikErikErikErikErikeを使用してください

mysqlhandlestransactionsefectivectivelivationtivelivational supportingingacidpropertiessimilArtopostgreslesclandoracle.1)mysqluseSesrepeatable-readededededededededededefaultisolation level

MySQLデータ型は、数値、日付と時刻、文字列、バイナリ、空間型に分割されます。正しいタイプを選択すると、データベースのパフォーマンスとデータストレージを最適化できます。

ベストプラクティスには以下が含まれます。1)データ構造とMySQL処理方法の理解、2)適切なインデックス作成、3)SELECT*、4)適切な結合タイプの使用、5)サブQueriesを使用して、5)慎重に使用します。これらのプラクティスは、MySQLクエリを高速であるだけでなく、保守性、スケーラビリティ、リソース効率もすることができます。

mysqlisbetterforspeedandsimplicity、適切なforwebapplications; postgresqlexcelsincomplexdatascenararios withobustfeatures.mysqlisidealforquickprojectsandread-havytasks、whilepostgressqlessqlispreredforforivationsRedictrictiontrictdateinitegriTinitegriTiontegriTioniitaintegrategrisioniationegrisioniaty

MySQLは、非同期、半同期、およびグループ複製の3つのモードを介してデータの複製を処理します。 1)非同期の複製パフォーマンスは高くなりますが、データが失われる可能性があります。 2)半同期複製により、データセキュリティが向上しますが、遅延が増加します。 3)グループレプリケーションは、高可用性要件に適したマルチマスターレプリケーションとフェールオーバーをサポートします。

説明ステートメントは、SQLクエリのパフォーマンスを分析および改善するために使用できます。 1.説明ステートメントを実行して、クエリプランを表示します。 2。出力結果を分析し、アクセスの種類、インデックスの使用量に注意し、順序を結合します。 3.分析結果に基づいてインデックスを作成または調整し、結合操作を最適化し、フルテーブルスキャンを回避してクエリ効率を向上させます。

論理バックアップにMySQLDUMPとホットバックアップにMySQLenterPriseBackupを使用することは、MySQLデータベースをバックアップする効果的な方法です。 1. mysqldumpを使用してデータベースをバックアップします:mysqldump-uroot-pmydatabase> mydatabase_backup.sql。 2。ホットバックアップにmysqlenterprisebackupを使用:mysqlbackup - user = root-password = password - backup-dir =/path/to/backupbackup。回復するときは、対応する寿命を使用します


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