C#在MySQL大量数据下的高效读取、写入详解

最近由于工作的原因，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。 那么主要的开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。下面通过这篇文章我们来一起学习学习吧。 在C#中与MySQL数据库进行大规模数据交互时，性能优化是关键，特别是在处理千万级别的数据。本文将探讨如何高效地读取和写入大量数据，主要分为三个步骤：解决读取问题、数据处理和数据插入。 ### 第一步：解决读取问题 1. **避免使用重型ORM框架**：如Entity Framework和NHibernate，这些框架在处理大数据时效率较低，更适合大型项目。 2. **使用轻量级ORM或原生API**：Dapper和PetaPoco等轻型ORM提供更高的性能，但它们仍使用反射，可能影响效率。最佳选择是直接使用原生的MySQL API，如`MySqlConnection`和`MySqlCommand`，结合`DataReader`进行高效读取。 3. **利用索引和DataReader**：使用索引提高查询速度，通过列索引而非列名获取数据，减少数据解析时间。同时，设置命令超时以防止在处理海量数据时出现超时。 ```csharp using (var conn = new MySqlConnection("Connection String...")) { conn.Open(); // 设置超时 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); // 进行数据处理... } } ``` ### 第二步：数据处理 数据处理阶段主要是对读取到的数据进行业务逻辑处理，如字符串处理、类型转换和正则表达式应用。这部分依赖于具体的业务需求，因此没有统一的代码示例。建议确保C#基础扎实，掌握正则表达式的高效编写，以提升处理速度。 ### 第三步：数据插入 1. **使用事务**：通过开启`BeginTransaction`和关闭`EndTransaction`可以提高插入效率，保证数据一致性。 2. **合并INSERT语句**：将多个INSERT语句合并为一个，减少网络传输和数据库解析次数。例如： ```sql INSERT INTO table (f1, f2) VALUES (1, 'sss'), (2, 'bbbb'), (3, 'cccc'); ``` 注意MySQL对单个命令大小的限制，可通过`max_allowed_packet`属性调整。 ```csharp // 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); // 拼接values部分 // ... using (var conn = new MySqlConnection("Connection String...")) { conn.Open(); MySqlCommand cmd = new MySqlCommand(sqlBuilder.ToString(), conn); cmd.ExecuteNonQuery(); } ``` 总结，优化C#与MySQL在大数据场景下的交互，关键在于选择正确的数据访问方式（原生API优于ORM）、充分利用索引、优化数据处理逻辑以及高效地批量插入数据。通过这些策略，可以显著提高处理效率，降低资源消耗，使系统在面对大数据时依然保持良好性能。