.Net Core导入千万级数据至Mysql数据库的实现方法

在开始之前，我们先做好准备工作。假设我们有一个订单测试表和一个特定的测试环境。测试环境包括操作系统、CPU、内存以及MySQL版本等信息。

三、使用存储过程

四、优化数据库配置

数据库优化实践：将千条SQL语句合并为一条

以下是代码执行过程的展示：

```csharp

// 记录开始时间

var startTime = DateTime.Now;

using (var conn = new MySqlConnection(connsql)) {

conn.Open();

// 准备接收数据的字符串构建器

var sql = new StringBuilder();

for (var i = 0; i < 100000; i++) {

sql.AppendFormat("insert into trade(id,trade_no) values('{0}','{1}');", Guid.NewGuid().ToString(), "trade_" + (i + 1));

var sqlComm = new MySqlCommand();

sqlComm.Connection = conn; // 设置连接对象

sqlCommmandText = sql.ToString(); // 设置要执行的SQL语句字符串

sqlComm.Dispose(); // 释放资源并清空命令对象的状态和数据结构等内存占用信息。同时清空StringBuilder对象准备下一次循环使用。这里省略了清空StringBuilder的代码实现细节。

}

}

conn.Close(); // 关闭数据库连接完成所有操作后关闭数据库连接是一个良好的编程习惯和安全措施。

}

一、代码执行

二、效率对比与优化分析

三、MySqlBulkLoader：从文件读取数据的艺术

让我们开始这次的数据之旅。此刻，我们的代码正在准备生成大量的交易数据并将其存储到数据库中。让我们深入了解这一过程。

我们设定一个起始时间，准备开始我们的数据旅程。紧接着，我们建立了一个与MySQL数据库的连接，并创建了一个新的数据表，这个表将存储我们的交易数据。这个表有两个字段：一个是id，另一个是trade_no。

接下来，我们开始生成一百万条数据记录。为了优化性能，我们每生成五十万条记录就清空一次数据表。每一条记录都包含一个新的GUID作为id和一条以"trade_"为前缀的交易编号。每一次循环，我们都记录着生成的进度。

当生成的数据达到我们的目标数量时，我们将这些数据转换为CSV格式并保存到一个文件中。CSV文件是一种常用的数据交换格式，它将数据以逗号分隔的形式保存，方便我们进行后续的处理和导入。

接下来，我们利用MySQL的批量加载功能将这些数据导入到数据库中。这个过程通过MySqlBulkLoader实现，它允许我们从CSV文件快速导入大量数据到MySQL数据库。我们为bulkloader设置了字段终止符、字段引用字符、转义字符等参数，然后指定CSV文件的路径和数据库的目标表名，最后调用Load方法将数据导入数据库。

当所有数据都处理完毕后，我们关闭数据库连接，计算并输出这次操作所花费的时间。这个时间包括了生成数据、转换为CSV格式以及导入数据库的过程。请注意，为了成功进行这个过程，你的MySQL数据库配置需要允许文件导入。

配置概览

在性能测试的舞台上，我们聚焦于三种方法的对比。它们面对的挑战是处理不同量级的数据：10万、20万、100万乃至千万级别的数据记录。让我们深入了解它们的性能表现。

性能测试对比

面对庞大的数据挑战，这三种方法的表现如何呢？我们进行了详尽的测试。

当数据量为10万条时，所有三种方法都展现出了良好的性能。随着数据量的翻倍增长，至20万、100万条记录，一部分方法开始面临性能挑战，处理速度放缓。MySqlBulkLoader的表现依旧稳健。

当数据量跃升至千万级别时，其他方法的性能下降愈发明显，而MySqlBulkLoader仍然屹立不倒，表现出卓越的效能。这种方法在大数据处理方面展现出强大的实力，完全可以满足我们的需求。

在.Net Core的世界里，如何高效导入千万级数据至Mysql数据库？答案是MySqlBulkLoader。它为大量数据的导入提供了流畅的通道，确保数据高效、准确地导入到Mysql数据库中。

随着数据量的增长，一些方法可能会遇到性能瓶颈，但MySqlBulkLoader却能够轻松应对。它的优势在于能够保持稳定的性能表现，即使在处理大量数据时也能保持高效。

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