京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据量高效导入数据库(以excel导入sqlserver为例)
最近正在做一个项目,要把excel中的数据导入到sqlserver数据库中,首先想到的就是insert,采用连接Excel对象的Microsoft.ACE.OLEDB.12.0接口引擎连接到excel,然后读取到DataTable中然后每次读取一个Row,insert到数据库表里,但是效率低的让人可怕,一旦数据量过大,卡的要死,我们测试数据是有24万条,文件大小14,249,487
字节(大概14MB),后来经过一番研究发现了SqlBulkCopy,至于SqlBulkCopy的详细介绍就不说了,都是文字描述,微软的直接MSDN就可以了,但是效率确实比insert效率高很多,这里我们就直接上代码吧:
[html] view plain copy
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Data.OleDb;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
namespace 读取excel到datagridview
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
}
/// <summary>
/// 选择文件,并且读取excel中sheet
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="e"></param>
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
try
{
//获取Excel文件路径和名称
OpenFileDialog odXls = new OpenFileDialog();
// 指定相应的打开文档的目录
odXls.InitialDirectory = "C://";
// 设置文件格式
odXls.Filter = "Excel files (*.xls)|*.xls|Excel files (*.xlsx)|*.xlsx";
odXls.FilterIndex = 2;
odXls.RestoreDirectory = true;
if (odXls.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
txtFilePath.Text = odXls.FileName;
OleDbConnection oledbConn = null;
string sConnString = "provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;data source=" + odXls.FileName + ";Extended Properties=Excel 12.0;Persist Security Info=False";
oledbConn = new OleDbConnection(sConnString);
oledbConn.Open();
DataTable dt = oledbConn.GetOleDbSchemaTable(OleDbSchemaGuid.Tables, new object[] { null, null, null, "TABLE" });
combox1.Items.Clear();
foreach (DataRow dr in dt.Rows)
{
//MessageBox.Show((String)dr["TABLE_NAME"]);
combox1.Items.Add((String)dr["TABLE_NAME"]);
}
if (combox1.Items.Count > 0)
combox1.SelectedIndex = 0;
}
}
catch (Exception Ex)
{
MessageBox.Show(Ex.Message);
richTextBox1.Text = Ex.Message;
}
}
/// <summary>
/// 读取文件具体内容
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="e"></param>
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
string connectionString = @"Data Source=702-01;Initial Catalog=DBUser;Integrated Security=True";
OleDbConnection ole = null;
OleDbDataAdapter da = null;
DataTable dt = null;
string strConn = "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;"
+ "Data Source=" + txtFilePath.Text.Trim() + ";"
+ "Extended Properties=Excel 12.0";
string sTableName = combox1.Text.Trim();
string strExcel = "select * from [" + sTableName + "]";
try
{
ole = new OleDbConnection(strConn);
ole.Open();
da = new OleDbDataAdapter(strExcel, ole);
dt = new DataTable();
da.Fill(dt);
using (System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy bcp = new System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy(connectionString))
{
//bcp.SqlRowsCopied += new System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventHandler(bcp_SqlRowsCopied);
//bcp.SqlRowsCopied += new System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventHandler(bcp_SqlRowsCopied);
bcp.BatchSize = 1000;//每次传输的行数
// bcp.NotifyAfter = 1000;//进度提示的行数
bcp.DestinationTableName = "tb_bigdata";//目标表
bcp.WriteToServer(dt);
MessageBox.Show("导入完成!");
}
//为datagridview设置数据源
this.xlsExpData.DataSource = dt;
//设置每一列显示数据模式为AllCells
//for (int i = 0; i < dt.Columns.Count; i++)
//{
// xlsExpData.Columns[i].AutoSizeMode = DataGridViewAutoSizeColumnMode.AllCells;
//}
ole.Close();
}
catch (Exception Ex)
{
MessageBox.Show(Ex.Message);
}
finally
{
if (ole != null)
ole.Close();
}
}
//进度显示
void bcp_SqlRowsCopied(object sender, System.Data.SqlClient.SqlRowsCopiedEventArgs e)
{
this.Text = e.RowsCopied.ToString();
this.Update();
}
}
}
这里我们经过多次测试,将24万条数据导入到sqlserver中,因为目前手边没有可以测试的服务器就临时使用自己的计算机当做服务器进行测试,这里是我的电脑配置:

平均导入时间在20秒左右,上下不差1秒,执行时间和BatchSize设置也有关系,如果设置为100,则需要35秒左右,如果是真正的服务器的话相信执行时间会大大缩短,大家都知道服务器的处理事务能力比普通计算机要强大很多。
当然在本地使用时,效率是比insert高的,但是也有很多限制比如:
1、导入时会有排它意向锁,易死锁。
2、数据只能从服务器本地导入到本地服务器上的数据库中,无法从客户端将数据导入到远程服务器上等等
那么可能大家会担心了,这样也不行啊,客户端不能导入到远程服务器上很不方便的,那么我又研究了一种实现的方式,就是采用数据适配器,DataSet实现数据导入,我们可以将数据文件先导入到DataTable或者DataSet中,然后提交回数据库,这样也实现了数据导入,这样就不会有上边的限制了,至于具体代码就不说了,相信大家应该都会,就是ADO.NET所谓基本对象的应用,如果真的有需要具体代码的可以联系我,但是导入过程中会瞬间部分内存占用,但是占用的内存应该没啥问题,不会有什么影响。
所以我们可以视情况而定,具体选择哪种导入方式,灵活运用,提高工作效率,当然这里由于自身能力原因,暂时只研究了这几种方式,一定还有效率更高的导入方式,这里我会继续研究,如果有新进展一定及时更新,如果有需要请关注或者私信我,大家一起学习,一起进步,希望会帮助到大家。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05