远程MSSQL数据库快速写入指南

1. 简介

随着互联网的快速发展，数据中心规模越来越大，单机DB无法满足需求，往往需要使用分布式DB，其中MSSQL也是使用比较广泛的数据库之一。本文主要介绍如何通过远程方式快速写入MSSQL数据库。

2. 远程MSSQL数据库连接

2.1 确认目标数据库

在连接远程MSSQL数据库之前，首先需要确认远程主机是否已经配置好MSSQL数据库以及数据库中的数据表。确认之后，可以在本地计算机上打开SQL Server Management Studio，在“Object Explore”面板中可以看到目标数据库。

如果没有相关配置，需要先在远程主机上安装并配置好MSSQL数据库。可以参考以下命令行操作：

// 安装MSSQL

sudo apt-get install mssql-server
// 允许远程访问
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf set network.tcpport 1433
sudo /opt/mssql/bin/mssql-conf set network.tcpopenports 1433
sudo systemctl restart mssql-server
sudo firewall-cmd --add-port=1433/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload

2.2 配置本地ODBC连接

在连接之前还需要配置本地计算机的ODBC连接，ODBC全称为Open Database Connectivity，是一种数据库连接标准，集成了数据库驱动程序和ODBC应用程序。在Windows操作系统下，ODBC配置可以通过控制面板中的“ODBC数据源”进行设置。

为了使得程序能够访问远程MSSQL数据库，需要在ODBC数据源管理器中新建DSN。DSN是一个ODBC数据源名称，在系统中绑定了MSSQL服务器的IP地址以及MSSQL登录账号的信息。

步骤如下：

在控制面板中找到“ODBC数据源”选项

点击“系统DSN”选项卡，然后点击“新增”按钮

找到对应的ODBC驱动，如“SQL Server”驱动，然后点击“完成”按钮

填写相关信息，包括DSN名称，MSSQL服务器IP地址，MSSQL登录账号和密码等

测试连接是否成功

2.3 测试连接

如果以上两步操作都完成， 那么就可以通过ODBC连接测试是否能够成功连接远程MSSQL数据库了。

示例代码如下：

import pyodbc

# 建立连接
conn = pyodbc.connect('DSN=server_db;UID=user;PWD=password')
# 测试连接是否成功
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from test_table')
result = cursor.fetchall()
print(result)
conn.close()

3. MSSQL数据写入

3.1 简单写入

对于简单的少量数据写入，MSSQL可以直接使用SQL语句进行写入。示例代码如下：

import pyodbc

# 建立连接
conn = pyodbc.connect('DSN=server_db;UID=user;PWD=password')
# 执行SQL语句
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('insert into test_table values(?, ?)', 'value1', 'value2')
# 提交事务
conn.commit()
# 断开连接
conn.close()

3.2 大量写入

对于大量写入数据的情况，可以使用MSSQL中的BULK INSERT命令进行批量写入。BULK INSERT是一个高效的数据导入方式，支持文件格式包括CSV文件、XML文件以及普通的文本文件格式

示例代码如下：

import pyodbc

import os
# 建立连接
conn = pyodbc.connect('DSN=server_db;UID=user;PWD=password')
# 创建CSV文件
csv_file_path = 'data.csv'
with open(csv_file_path, 'w') as f:
    f.write('value1,value2\n')
    for i in range(10000):
        f.write('value1_{},value2_{}\n'.format(i, i))
# 执行BULK INSERT命令
t_sql = '''
    BULK INSERT test_table
    FROM '{}'
    WITH(
        FIELDTERMINATOR = ',',
        ROWTERMINATOR = '\\n'
    )
'''.format(os.path.abspath(csv_file_path))
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(t_sql)
# 提交事务
conn.commit()
# 删除临时文件
os.remove(csv_file_path)
# 断开连接
conn.close()

3.3 批量写入

对于需要频繁插入、更新大量数据的场景，可以使用MSSQL中的批量写入功能，通过事务管理，在一定程度上提高数据写入性能。

示例代码如下：

import pyodbc

from itertools import zip_longest
# 数据准备
data_list1 = ['value1_{}'.format(i) for i in range(1000)]
data_list2 = ['value2_{}'.format(i) for i in range(1000)]
# 每次插入数据的数量
batch_size = 100
# 建立连接
conn = pyodbc.connect('DSN=server_db;UID=user;PWD=password')
# 插入操作
cursor = conn.cursor()
# 计算需要分多少次插入数据
batch_count = len(data_list1) // batch_size
data_list1_batch = list(zip_longest(*[iter(data_list1)] * batch_size, fillvalue=None))
data_list2_batch = list(zip_longest(*[iter(data_list2)] * batch_size, fillvalue=None))
# 分批次插入数据
for i in range(batch_count + 1):
    start_idx = i * batch_size
    end_idx = (i + 1) * batch_size
    data1 = data_list1_batch[i] if i < batch_count else data_list1[start_idx:]
    data2 = data_list2_batch[i] if i < batch_count else data_list2[start_idx:]
    cursor.executemany('insert into test_table values(?, ?)', zip(data1, data2))
    conn.commit()
# 断开连接
conn.close()

4. 总结

本文详细介绍了如何通过远程方式快速写入MSSQL数据库，包括连接远程数据库，配置ODBC连接，进行简单写入、大量写入和批量写入等操作。对于频繁的数据写入操作，使用批量写入进行操作，可以有效提高写入性能，提升系统效率。