BULKINSERT 是SQLSERVER中提供的一条大数据量导入的命令,它运用DTS(SSIS)导入原理,可以从本地或远程服务器上批量导入数据库或文件数据。批量插入是一个独立的操作,优点是效率非常高。缺点是出现问题后不可以回滚。 BULKINSERT是用来将外部文件以一种特定
BULK INSERT是SQLSERVER中提供的一条大数据量导入的命令,它运用DTS(SSIS)导入原理,可以从本地或远程服务器上批量导入数据库或文件数据。批量插入是一个独立的操作,优点是效率非常高。缺点是出现问题后不可以回滚。
BULK INSERT是用来将外部文件以一种特定的格式加载到数据库表的T-SQL命令。该命令使开发人员能够直接将数据加载到数据库表中,而不需要使用类似于Integration Services这样的外部程序。虽然BULK INSERT不允许包含任何复杂的逻辑或转换,但能够提供与格式化相关的选项,并告诉我们导入是如何实现的。BULK INSERT有一个使用限制,就是只能将数据导入SQL Server。
插入数据下面的例子能让我们更好的理解如何使用BULK INSERT命令。首先,我们来创建一个名为Sales的表,我们将要把来自文本文件的数据插入到这个表中。
本地数据操作:
当我们使用BULK INSERT命令来插入数据时,创建的表有无触发器需要不同的配置,我们分别举例来看:
【A没有触发器的表】
CREATE TABLE [dbo].[Sales]
(
[SaleID] [int],
[Product] [varchar](10) NULL,
[SaleDate] [datetime] NULL,
[SalePrice] [money] NULL
)
【B有触发器的表】
还是在上面表的基础上,我们创建触发器,用来打印插入到表中的记录的数量。
CREATE TRIGGER tr_Sales
ON Sales
FOR INSERT
AS
BEGIN
PRINT CAST(@@ROWCOUNT AS VARCHAR(5)) ' rows Inserted.'
END
这里我们选择文本文件作为源数据文件,文本文件中的值通过逗号分割开。该文件包含1000条记录,而且其字段和Sales表的字段直接关联。由于该文本文件中的值是由逗号分割开的,我们只需要指定FIELDTERMINATOR即可。注意,当下面这条语句运行时,我们刚刚创建的触发器并没有启动:
A:没有触发器的操作
BULK INSERT Sales FROM 'C:UsersAdministratorDesktopSales.txt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',')
B:有触发器的操作
当我们要的数据量非常大时,有时候就需要启动触发器。下面的脚本使用了FIRE_TRIGGERS选项来指明在目标表上的任何触发器都应当启动:
BULK INSERT Sales FROM 'C:UsersAdministratorDesktopSales.txt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',', FIRE_TRIGGERS)
C:举一反三
我们可以使用BATCHSIZE指令来设置在单个事务中可以插入到表中的记录的数量。假如文件中共有1000条记录。在前一个例子中,所有的1000条记录都在同一个事务中被插入到目标表里。下面的例子,我们将BATCHSIZE参数设置为2,也就是说要对该表执行500次独立的插入事务。这也意味着启动500次触发器,所以将有500打印指令输出到屏幕上。
BULK INSERT Sales FROM 'c:Salestxt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',', FIRE_TRIGGERS, BATCHSIZE = 2)
远程数据操作:
BULK INSERT不仅仅可以应用于SQL Server 2005的本地映射驱动器。下面的语句将告诉我们如何从名为FileServer的远程服务器的D盘中将SalesText文件的数据导入。
BULK INSERT Sales FROM 'FileServerD$:Sales.txt' WITH (FIELDTERMINATOR = ',')
有时候,我们在执行导入操作以前,最好能先查看一下将要输入的数据。下面的语句在使用BULK命令时,使用了OPENROWSET函数,以便从SalesText文本文件中读取源数据。该语句同时还需要使用一个格式文件(此处没有列出文件的具体内容)来表明该文本文件中的数据格式。
SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK 'c:SalesText.txt' ,
FORMATFILE='C:SalesFormat.Xml'
) AS mytable;
GO

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

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选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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