200 万行のデータを SQL Server データベースに効率的にバッチ挿入します
大量のデータを SQL Server データベースに挿入する場合、挿入プロセスを最適化することが重要です。この記事では、200万行のデータを効率的に挿入する最適な方法を包括的に紹介します。
SqlBulkCopy を使用する
SqlBulkCopy クラスは一括挿入に最適です。データを .NET DataTable または IEnumerable
実装手順
SqlBulkCopy を効果的に使用するには、次の手順に従います。
- SQL Server への接続を確立します。
- ターゲット テーブル名と必要なオプション (トリガーなど) を指定して、SqlBulkCopy インスタンスを作成します。
- 接続を開きます。
- データを転送するには WriteToServer() メソッドを使用します。
- 接続を閉じます。
以下は C# の例です:
using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connString)) { SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.TableLock | SqlBulkCopyOptions.FireTriggers, null); bulkCopy.DestinationTableName = tableName; connection.Open(); bulkCopy.WriteToServer(dataTable); connection.Close(); }
その他の方法
データセットがテキスト ファイルに保存されている場合は、それを DataSet に読み取り、OpenXML 機能を使用して XML に変換することを検討してください。この XML は、一括挿入のためにデータベースに渡すことができます。ただし、このアプローチでは、特に大規模なデータ セットの場合、大量のメモリ リソースが必要になる可能性があります。
メモリに関する考慮事項
200 万行のデータをロードおよび挿入すると、システムのメモリに負荷がかかる可能性があることに注意してください。必要に応じて、十分なメモリ容量を持つサーバーの使用を検討するか、データ ストリーミングや増分挿入などの他のソリューションを検討してください。
以上がSQL Server に 200 万行を効率的に挿入するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。


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