我想很多人都知道，在oracle里面，存儲(chǔ)過程里面可以傳入數(shù)組（如int[]），也就是說，可以傳多條記錄到數(shù)據(jù)，從而一起更新。減少數(shù)據(jù)庫的請(qǐng)求次數(shù)。
但SqlServer呢？bulk Insert這個(gè)很多人都知道，我也知道，但可惜，我從來沒用過，只有導(dǎo)數(shù)據(jù)的時(shí)候才會(huì)考慮，但導(dǎo)數(shù)據(jù)DTS不是更方便嗎？
手頭的一個(gè)項(xiàng)目，有幾個(gè)功能，每次需要更新N（N1000）條記錄，記錄不多，但如果每次只更新一條，循環(huán)insert，那每個(gè)功能需要N次請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫，如果有1000個(gè)并發(fā)，那數(shù)據(jù)庫除了做你這個(gè)事情，其他的活不用干了。所以，需要盡量減少數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求，做到一次更新所有的記錄。
幸好，SqlServer給我們提供了一個(gè)新功能，利用XML（2000好像是沒有這個(gè)功能的）。
先來假定一個(gè)這樣的需求：用戶更新一個(gè)book，同時(shí)需要更新N個(gè)章節(jié)。
一般的思路是這樣，先更新book，然后循環(huán)章節(jié)數(shù)，N次更新數(shù)據(jù)的章節(jié)表。大家可以看下這個(gè)性能。
那我們用XML試試
利用XML更新的存儲(chǔ)過程
復(fù)制代碼 代碼如下:
Create PROCEDURE UP_Book_Insert
(
@BookId INT,
@ChapterXml XML
)
AS
BEGIN
CREATE TABLE #table
(
ChapterId INT,
ChapterName VARCHAR(255),
Price INT
);
INSERT #table
SELECT *
FROM (
SELECT X.C.value('Id[1]', 'int') AS ChapterId,
X.C.value('Name[1]', 'varchar(255)') AS ChapterName,
X.C.value('Price[1]','int') AS Price
FROM @ChapterXml.nodes('Chapter') AS X(C) --注意：這里的X(C)命名空間是需要的
) t;
INSERT INTO tbChapter(BookId,ChapterId,ChapterName,Price)
SELECT @BookId,ChapterId,ChapterName,Price from #table;
END
其實(shí)，在存儲(chǔ)過程里面可以把臨時(shí)表去掉的。
然后我們執(zhí)行下看看
執(zhí)行存儲(chǔ)過程
復(fù)制代碼 代碼如下:
exec UP_Book_Insert 10000,'Chapter>Id>268/Id>Name>第268章/Name>Price>100/Price>/Chapter>Chapter>Id>273/Id>Name>第273章/Name>Price>100/Price>/Chapter>Chapter>Id>275/Id>Name>第275章/Name>Price>100/Price>/Chapter>'
怎么樣？不錯(cuò)吧。只需要在存儲(chǔ)過程里面對(duì)XML格式進(jìn)行解析。
而在c#里面，XML格式可以傳入DbType.String類型就可以了。
再寫一個(gè)函數(shù)來生成XML格式的字符串
生成XML格式的函數(shù)
復(fù)制代碼 代碼如下:
public static string FormatXmlInfo(ListChapterInfo> list)
{
if (list==null||list.Count=0)
{
return String.Empty;
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
foreach (ChapterInfo info in list)
{
sb.AppendFormat("Chapter>Id>{0}/Id>Name>{1}/Name>Price>{2}/Price>/Chapter>", info.ChapterId, info.ChapterName, info.Price);
}
return sb.ToString();
}
好了，完成了。
性能具體怎么樣，還沒進(jìn)行測(cè)試，但肯定的一點(diǎn)是，比多次請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫，或者在存儲(chǔ)過程里面循環(huán)分割字符串效率要高。
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