MSSQL大数据快速插入技术研究

一、背景介绍

在现代数据处理中，数据量飞速增长以及业务分析的需要，大数据技术已经成为越来越多企业的共同需求。

而在大数据处理技术中，数据库是最为基础的载体之一，而SQL Server作为一款知名的关系型数据库管理系统，其处理大数据的能力也受到了广泛的认可，但是大数据的快速插入一直是数据库开发者们面临的难题。

因此，本文将从这一难题出发，重点介绍MSSQL在大数据快速插入方面的技术研究，旨在为广大开发者提供有用的参考和帮助。

二、MSSQL大数据快速插入技术研究

2.1 使用BULK INSERT快速插入数据

在SQL Server中，BULK INSERT是常见的快速插入大批量数据的方法，它支持从本地磁盘或网络共享文件中读取数据并快速地将数据插入到表中。

下面是一个例子，在本地磁盘上创建一个测试文本文件test.txt：

1,'A',25000
2,'B',30000
3,'C',40000
4,'D',35000
5,'E',20000

然后通过BULK INSERT将数据插入到测试表中：

BULK INSERT dbo.Test
FROM 'D:\test.txt'
WITH 
(
    FIELDTERMINATOR = ',',
    ROWTERMINATOR = '\n'
);

此处，通过FIELDTERMINATOR和ROWTERMINATOR指定了文本文件中字段的分隔符和行结束符。

BULK INSERT的优点在于它可以处理大批量数据的快速插入，而且可以通过调整和优化参数来提升插入的速度，例如需要关闭日志记录、删除约束等。

2.2 使用OPENROWSET和BULK INSERT结合快速插入数据

在部分场景中，数据文件可能并不在SQL Server服务器所在的磁盘上，这时可以使用OPENROWSET等方法来实现文件的导入。

例如，在将一个CSV文件导入到SQL Server表中时，可以使用以下方法：

BULK INSERT dbo.Test
FROM 'C:\data.csv'
WITH 
(
    FORMAT = 'CSV',
    FIRSTROW = 2,
    FIELDQUOTE='"',
    FIELDTERMINATOR = ',',
    ROWTERMINATOR = '\n'
);

这里使用了CSV格式，因此需要指定所使用的分隔符和引号符。此外，可以通过FIRSTROW指定从文件的哪一行开始导入数据。

2.3 开启批量加载（Bulk Load）优化

SQL Server在插入大量数据时，可能会受到磁盘I / O性能的限制，这时可以开启批量加载（Bulk Load）优化来提升性能。

以下是开启此选项的示例代码：

ALTER DATABASE MyDB SET RECOVERY SIMPLE;
BULK INSERT Test..Employee
FROM 'C:\test_data.txt'
WITH
(
    TABLOCK,
    BATCHSIZE = 10000,
    CHECK_CONSTRAINTS,
    FIRE_TRIGGERS,
    KEEPIDENTITY,
    DATAFILETYPE = 'char',
    FIELDTERMINATOR = ','
);
ALTER DATABASE MyDB SET RECOVERY FULL;

其中，TABLOCK选项启用表锁定以实现更高的并发性；BATCHSIZE选项指定每个批次的行数；CHECK_CONSTRAINTS选项启用外键和约束验证；FIRE_TRIGGERS选项启用触发器；KEEPIDENTITY选项使用文件中指定的标识符列；DATAFILETYPE选项指示文件的数据类型；FIELDTERMINATOR选项指定分隔符。

2.4 优化索引和数据类型

对于大数据插入，创建更少的索引可以提高性能，并且可以考虑将列设置为更简单的数据类型（如INT而不是BIGINT）。

例如，在将数据插入到包含聚簇索引的表中时，需要关闭聚簇索引，插入数据完成后再重建索引：

--禁用聚簇索引
ALTER INDEX CLUSTERED ON MyTable DISABLE;
--插入数据
--重建聚簇索引
ALTER INDEX CLUSTERED ON MyTable REBUILD;

2.5 使用分区表

分区表是SQL Server 2005中引入的特殊类型的表，它支持将数据分布到多个文件组中，从而实现并行读取和处理，提高插入性能。

例如，在分区表中插入数据：

--创建分区函数和分区方案
CREATE PARTITION FUNCTION MyPartitionFunction (int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (1, 1000000, 2000000, 3000000);
CREATE PARTITION SCHEME MyPartitionScheme
AS PARTITION MyPartitionFunction TO
( 
    [PRIMARY], 
    [SECONDARY], 
    [OTHER], 
    [OTHER]
);
--创建分区表
CREATE TABLE MyPartitionTable
(
    id INT PRIMARY KEY CLUSTERED,
    name VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(18, 2)
) 
ON MyPartitionScheme (id);
--插入数据
INSERT INTO MyPartitionTable
VALUES 
(1, 'A', 25000), 
(2, 'B', 30000),
...
(4000000, 'Z', 50000);

此处，通过CREATE PARTITION FUNCTION和CREATE PARTITION SCHEME创建分区函数和分区方案，然后通过CREATE TABLE创建分区表。在插入数据时，SQL Server会根据分区方案中指定的函数，将数据分布到不同的文件组中实现并行插入。

2.6 使用内存优化表

内存优化表是SQL Server 2014中引入的新特性，它将数据存储在内存中，支持极高的并发性和吞吐量。

在插入大量数据时，可以使用内存优化表来提升性能：

--创建内存优化表
CREATE TABLE MyMemoryOptimizedTable
(
    id INT PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 16384),
    name VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(18, 2)
) 
WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON);
--插入数据
INSERT INTO MyMemoryOptimizedTable
VALUES 
(1, 'A', 25000), 
(2, 'B', 30000),
...
(4000000, 'Z', 50000);

此处，通过WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON)选项将表指定为内存优化表，并且在PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH子句中指定了使用HASH索引非聚簇索引。插入数据时，数据会存储在内存中，实现高效的并发插入。

三、总结与展望

通过本文的讲解，读者可以对MSSQL大数据快速插入技术有一个更加全面和深入的理解。

SQL Server作为一款知名的关系型数据库管理系统，其处理大数据的能力也是相当强大的。

随着大数据技术的发展和SQL Server本身的不断升级，相信MSSQL大数据快速插入技术还将继续得到优化和完善。