优化10万条数据MSSQL批量插入策略

在MSSQL中进行大规模数据批量插入时，效率和性能优化至关重要。当面临将10万条数据插入数据库的需求时，首先要考虑的是数据库表的结构和合适的插入策略。表结构未在提供的部分给出，但我们可以推测它可能包含字段如BusType、CustomerPhone、BackType和Content，这是一些常见的客户反馈数据。 对于这种大量数据插入，常规的做法可能包括以下几个步骤： 1. 批量处理：避免一次性执行10万次单独的INSERT语句，因为这会导致频繁的I/O操作和网络往返，从而降低效率。可以使用参数化查询或存储过程，将数据分批插入，比如每1000条作为一个批次。 2. 使用事务：确保数据一致性，使用事务包裹所有批量插入操作，即使部分失败也能回滚已成功插入的部分，减少数据不一致的风险。 3. 利用连接池：通过SqlConnection对象的连接池复用，减少打开和关闭数据库连接的时间。 4. 预编译SQL：提前编译INSERT语句，减少解析SQL的时间，提高执行效率。 5. 并发处理：如果服务器支持，可以通过多线程或者异步的方式，将数据分割到不同的线程或进程进行插入，进一步提升插入速度。 6. 监控性能：使用性能监视工具，如SQL Server Profiler或第三方工具，分析查询执行时间，找出瓶颈并进行针对性优化。 根据提供的mvc接口代码，单条数据插入的平均时间为4毫秒，如果按这个速率计算，10万条数据的理论总耗时约为6.67分钟。然而，实际运行时可能会受到网络延迟、磁盘I/O、CPU负载等因素的影响。因此，实际执行时间可能会比这个估算要短，特别是如果采取了上述优化措施。 压测的结果表明，系统的并发能力和响应时间较强，但这并不意味着无需优化。在实际情况中，可能还需要根据数据库配置、硬件性能以及数据分布情况来调整策略，以达到最佳的插入速度和资源利用率。最后，定期评估和监控数据库性能，根据业务变化调整插入策略，是保证系统稳定高效的关键。