C#高效读取大文本数据并批量更新数据库实践

本文主要介绍了如何使用C#高效地读取大文本文件（TXT）中的大量数据，并将这些数据更新到SQL Server 2016数据库中。文章中提到的关键点包括限制一次读取的数据条数和线程数，以节省服务器资源，以及启用数据库连接池来优化性能。此外，还提供了配置文件的JSON结构示例，包含连接字符串、文件路径、表名等关键信息。 在处理大数据时，正确地管理数据库连接和批量操作至关重要。文中指出，频繁创建和关闭数据库连接可能导致性能下降和稳定性问题，因此建议使用连接池。作者分享了一个案例，说明了使用单个连接反复执行操作相比每次操作创建新连接，可能会导致更多的数据库错误，并且耗时更长。 读取代码部分展示了如何使用`JsonConvert.DeserializeObject`从JSON文件加载配置信息，然后遍历每一项配置，创建并执行多个并发任务（Task）来并行处理数据导入。这表明利用异步编程可以显著提高处理速度。每个任务可能涉及读取TXT文件、解析数据、根据预定义的映射关系和过滤规则进行数据转换，以及最终通过`SqlServerDBHelper`类批量插入到数据库中。 为了提高效率，文章建议设置合适的批处理大小和线程数量，这需要根据服务器的性能和当前工作负载进行调整。同时，为了避免一次性读取整个大文件导致内存溢出，可以采用逐行读取或分块读取的方式。 总结来说，这个C#解决方案的核心在于： 1. 使用连接池管理数据库连接，以优化性能和资源利用率。 2. 控制一次读取的TXT数据量和并发线程数，平衡处理速度与服务器资源消耗。 3. 通过异步任务并行处理数据导入，提高整体处理效率。 4. 从配置文件中获取并处理导入参数，包括文件路径、表名、映射规则等。 5. 可能包括数据过滤和合法性检查，确保数据质量。 6. 使用批处理方式将数据插入数据库，减少网络往返次数。 通过这些策略，开发者能够有效地处理大文本文件中的数据，将其导入到数据库中，同时保持系统稳定性和性能。