前提
由于工作的原因,经常需要对海量数据进行处理,做的数据爬虫相关,动辄千万级别的数据,单表几十个G都是都是家常便饭。 主要开发语言是C#,数据库使用的是MySQL。
最常见的操作便是 select 读取数据,然后在C#中对数据进行处理, 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select -> process -> insert三个步骤。 对于数据量小的情况下(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-AK47】 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, 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=9999999; set net_read_timeout=9999999', 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 = 99999999; var myData = rcmd.ExecuteReader(); while (myData.Read()) { var f1= myData.GetInt32(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。。。
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100MB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=9999999; set net_read_timeout=9999999', 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 = 99999999; var myData = rcmd.ExecuteReader(); while (myData.Read()) { var f1 = myData.GetInt32(0); var f2 = myData.GetString(1); //这里做数据处理.... sqlBuilder.AppendFormat('({0},'{1}'),', f1,AddSlash(f2)); if (sqlBuilder.Length >= 1024 * 1024)//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。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]