1.C#如何在海量数据下的项目项目高效读取写入MySQL
2..NET ORM 跨服库查询 MySql、Oracle、源码SqlServer等相互联表

C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL

        前提

       由于工作的原因，经常需要对海量数据进行处理，职位做的项目项目数据爬虫相关，动辄千万级别的源码bbi均线源码数据，单表几十个G都是开源都是家常便饭。 主要开发语言是职位C#，数据库使用的项目项目是MySQL。

       最常见的源码操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理，开源 完毕后再插入数据库中。职位 简而言之就 select -> process -> insert三个步骤。项目项目 对于数据量小的源码情况下（百万级别 or 几百兆)可能最多1个小时就处理完了。但是开源对于千万级数据可能几天，甚至更多。 那么问题来了，如何优化

       （数据库的thinkphp 路由源码一览，有图有真相）

       第一步 解决读取的问题

       跟数据库打交道的方式有很多，我来列举下吧：

       1. 重武器-坦克大炮使用重型ORM框架，比如EF,NHibernat 这样的框架。

       2. 轻武器-AK 使用Dapper,PetaPoco之类，单cs文件。灵活高效，使用简单。居家越货必备（我更喜欢PetaPoco :)）

       3. 冷兵器？匕首？使用原生的Connection、Command。 然后写原生的SQL语句。

       分析：

       重武器在我们这里肯定直接被PASS， 他们应该被用在大型项目中。

       轻武器Dapper,PetaPoco 看过源码你会发现用到了反射，虽然使用IL和缓存技术，但是还是会影响读取效率，PASS

       好吧那就只有使用匕首，原生SQL走起，豆瓣app 源码 利用DataReader 进行高效读取，并且使用索引取数据（更快），而不是列名。

       大概的代码如下：

       using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))

       {

        conn.Open();

        //此处设置读取的超时，不然在海量数据时很容易超时

        var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);

        c.ExecuteNonQuery();

        MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();

        rcmd.Connection = conn;

        rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';

        //设置命令的执行超时

        rcmd.CommandTimeout = ;

        var myData = rcmd.ExecuteReader();

        while (myData.Read())

        {

        var f1= myData.GetInt(0);

        var f2= myData.GetString(1);

        //这里做数据处理....

        }

       }

       哈哈，怎么样，代码非常原始，还是使用索引来取数据，很容易出错。 当然一切为了性能咱都忍了

       第二步 数据处理

       其实这一步，根据你的业务需要，代码肯定不一， 不过无非是一些字符串处理，类型转换的操作，这时候就是考验你的C#基础功底的时候了。 以及如何高效编写正则表达式。。赞赏 社区源码

       具体代码也没法写啊 ，先看完CLR via C# 在来跟我讨论吧 ，O(∩_∩)O哈哈哈~ 跳过。。

       第三部 数据插入

       如何批量插入才最高效呢？ 有同学会说， 使用事务啊，BeginTransaction, 然后EndTransaction。 恩，这个的确可以提高插入效率。 但是还有更加高效的方法，那就是合并insert语句。

       那么怎么合并呢？

       insert into table (f1,f2) values(1,'sss'),values(2,'bbbb'),values(3,'cccc');

       就是把values后面的全部用逗号，链接起来，然后一次性执行 。

       当然不能一次性提交个MB的SQL执行，MySQL服务器对每次执行命令的长度是有限制的。 通过 MySQL服务器端的databus源码下载max_allowed_packet 属性可以查看， 默认是1MB

       咱们来看看伪代码吧

        //使用StringBuilder高效拼接字符串

        var sqlBuilder = new StringBuilder();

        //添加insert 语句的头

        string sqlHeader = 'insert into table1 (`f1`,`f2`) values';

        sqlBuilder.Append(sqlHeader);

        using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))

        {

        conn.Open();

        //此处设置读取的超时，不然在海量数据时很容易超时

        var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);

        c.ExecuteNonQuery();

        MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();

        rcmd.Connection = conn;

        rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';

        //设置命令的执行超时

        rcmd.CommandTimeout = ;

        var myData = rcmd.ExecuteReader();

        while (myData.Read())

        {

        var f1 = myData.GetInt(0);

        var f2 = myData.GetString(1);

        //这里做数据处理....

        sqlBuilder.AppendFormat('({ 0},'{ 1}'),', f1,AddSlash(f2));

        if (sqlBuilder.Length >= * )//当然这里的1MB length的字符串并不等于 1MB的Packet。。我知道：）

        {

        insertCmd.Execute(sqlBuilder.Remove(sqlBuilder.Length-1,1).ToString())//移除逗号，然后执行

        sqlBuilder.Clear();//清空

        sqlBuilder.Append(sqlHeader);//在加上insert 头

        }

        }

       }

       好了，到这里 大概的优化后的高效查询、插入就完成了。

       结语

       总结下来，无非2个关键技术点，DataReader、SQL合并，都是一些老的技术啦。

       其实，上面的代码只能称得上 高效 ， 但是， 却非常的不优雅。。甚至难看。。

       那那么问题来了？ 如何进行重构呢？ 通过重构抽象出一个可用的类，而不必关心字符串拼接这些乱七八糟的东西，支持多线程合并写入，最大限度提高写入IO， 我们在下一篇文章中再来谈谈。

       您可能感兴趣的文章:C#使用SqlDataAdapter对象获取数据的方法C#使用SQL Dataset数据集代码实例C#使用SQL DataReader访问数据的优点和实例C# 操作PostgreSQL 数据库的示例代码C#实现连接SQL Server数据库并执行SQL语句的方法C#连接到sql server数据库的实例代码C#实现Excel表数据导入Sql Server数据库中的方法详解C#批量插入数据到Sqlserver中的四种方式C#在MySQL大量数据下的高效读取、写入详解c#几种数据库的大数据批量插入（SqlServer、Oracle、SQLite和MySql）C#操作SQLite数据库之读写数据库的方法C#操作SQLite数据库方法小结(创建,连接,插入,查询,删除等)C#简单访问SQLite数据库的方法(安装,连接,查询等)C#使用SQL DataAdapter数据适配代码实例

.NET ORM 跨服库查询 MySql、Oracle、SqlServer等相互联表

       SqlSugar ORM 的发展与重构

       在年，SqlSugar ORM经历了一年半的停更，主要是因为底层架构的影响，导致了技术上的瓶颈和遗留问题的累积。团队选择在那段时间内不进行更新，以避免对现有用户产生不必要的影响。这期间，团队努力保持与用户的沟通，鼓励那些热爱SqlSugar的用户寻找其他框架，同时留下了一批对SqlSugar有深厚情谊，愿意共同完善框架的用户。

       经过一年半的筹备，SqlSugar ORM在年正式开始重构，每过一个月就进行一部分的更新，并添加新的功能。最终，在大量努力和优化后，重构工作得以完成。现在，SqlSugar ORM可以实现多库架构，底层兼容性增强，例如事务处理无需引用外部DLL，底层语法支持多库操作。

       SqlSugar ORM支持跨服务器、跨库联表查询，并提供了一整套实现方式，包括一对一、一对多、多对多等查询模式。通过特性实现多库查询，或手动指定数据库进行查询，以满足不同场景的需求。

       重构后的SqlSugar ORM在性能方面同样得到保障，无论是单库查询还是多库查询，其性能一致，因为使用了一套统一的算法。其原理在于一次性获取所需数据，然后在内存中分配置，以便进行高效的数据读取。

       如今，SqlSugar ORM取得了显著的成绩。在企业认可方面，job使用SqlSugar ORM来搜索简历，其数量仅次于EF和Dapper，甚至超过了国外的Nhibernate和PetaPoco，占Dapper使用量的%。知名收费框架JNPF和力软都选择了SqlSugar作为其工具。同时，一些培训机构也开始将SqlSugar作为教学内容之一。

       在用户认可方面，SqlSugar ORM拥有强大的生态系统，据统计，有超过个项目的使用量，其中大多数项目在GitHub或Gitee上有星以上。此外，还有5个人规模的社区在讨论SqlSugar相关的内容。一些知名项目如RuYiAdmin、ZrAdminNetCore、Admin.NET通用管理平台、Yi框架（Ruoyi Vue）、CoreShop商城、Blog.Core等都在积极使用SqlSugar ORM。

       如需了解详细信息或寻求合作，欢迎访问SqlSugar的官方GitHub仓库，获取源码或参与讨论。