前言
最近公司在使用 ABP
重构之前的老项目,数据库也由 SQL SERVER
切换到了 MySql
。吐槽一下,之前的产品使用的是 Windows Server 2008
, SqlServer 2008R2
, .Net Framework 4.5
,现在开始拥抱 .net core
。回到正题。目前单表有 10w+
,100w+
数据不等,等会都测试一下。数据库切换,以及数据库表结构变化,不可以避免的需要进行数据迁移。而迁移方案也并不是很多,下面是我尝试使用的两种方案进行测试。
多线程批量写入
private static async Task BatchInsertTestUsers(List<TestUser> testUsers) { var prefix = "INSERT INTO users (Id,Name,Age) VALUES"; using (IDbConnection conn = new MySqlConnection(DataMigrationConfig.MySqlConstr)) { var sqlText = new StringBuilder(); sqlText.Append(prefix); foreach (var testUser in testUsers) { sqlText.AppendFormat( $"({testUser.Id},'{testUser.Name}', {testUser.Age}),"); } var insertSql = sqlText.ToString().Substring(0, sqlText.ToString().LastIndexOf(',')); await conn.ExecuteAsync(insertSql); } }
BatchInsertTestUsers
将传入的集合,拼接成SQL
并执行。
public static Task RunMultiTasks(List<TestUser> users) { var tasks = new List<Task>(); var pageSize = 10000; var writeCount = (users.Count() / pageSize) + 2; for (var i = 1; i < writeCount; i++) { var skipCount = (i - 1) * pageSize; var batchInsertList = users.Skip(skipCount).Take(pageSize).ToList(); var task = Task.Run(() => { BatchInsertTestUsers(batchInsertList); }); tasks.Add(task); } var sw = new Stopwatch(); sw.Start(); Task.WaitAll(tasks.ToArray()); sw.Stop(); Console.WriteLine($"多线程批量插入用时:{sw.ElapsedMilliseconds} ms"); return Task.FromResult(0); }
RunMultiTasks
将数据分批,一次性插入1w
条。
MySqlBulkLoader 方案
了解到 MySqlBulkLoader
是因为 SqlServer
的 Sqlbulkcopy
。MySqlBulkLoader
并不支持集合的导入,需要先将数据导出为 .csv
格式,然后读取 .csv
数据导入。
public static async Task Export(string filePath, List<TestUser> items) { IExporter exporter = new CsvExporter(); await exporter.Export(filePath, items); }
- 这里数据导出使用国人开源的 dotnetcore/Magicodes.IE 我这个导出代码,应该就懂了吧!操作简洁!!!
public static void Load(string filePath, string tableName) { using MySqlConnection conn = new MySqlConnection(DataMigrationConfig.MySqlConstr); var bulk = new MySqlBulkLoader(conn) { FieldTerminator = ",", FieldQuotationCharacter = '"', EscapeCharacter = '"', LineTerminator = "\r\n", FileName = filePath, Local = true, NumberOfLinesToSkip = 1, TableName = tableName, CharacterSet = "utf8mb4", }; bulk.Load(); }
- 这里因为数据库并不在自己本机上,所以设置了
Local = true
读取本地文件,进行导入。
测试说明
- 这个测试是在我本地测试的,数据库是跑在内网部署的一台机器上的
Docker
容器内,用的是机械硬盘。如果您的使用的是SSD
硬盘,效果会更佳。 - 这里测试主要是插入简单的用户数据,定义如下:
public class TestUser { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } }
- 分别测试
1w
,10w
,100w
条数据插入的性能,以及开启索引以及关闭索引的影响 - 测试执行代码如下:
class Program { static async Task Main(string[] args) { var testData = DataGen.Run(100 * 10000); await RunMultiTasks(testData); await RunMySqlLoaderTask(testData); } public static async Task RunMultiTasks(List<TestUser> users) { await DataMigrateTask.RunMultiTasks(users); } public static async Task RunMySqlLoaderTask(List<TestUser> users) { var fileName = "users"; var filePath = Directory.GetCurrentDirectory() + "\\" + fileName + ".csv"; await DataMigrateTask.Export(filePath, users); var sw = new Stopwatch(); sw.Start(); DataMigrateTask.Load(filePath, "users"); sw.Stop(); Console.WriteLine($"MySqlBulkLoader 用时:{sw.ElapsedMilliseconds} ms"); } }
测试结果
说了那么多,这里才是最重点。
方案 | 1w | 10w | 100w |
---|---|---|---|
RunMultiTasks | 367ms | 3548ms | 91263ms |
RunMySqlLoaderTask | 2031ms | 1597ms | 13105ms |
RunMultiTasks(关闭索引) | 233ms | 3230ms | 67040ms |
RunMySqlLoaderTask (关闭索引) | 1785ms | 1367ms | 12456ms |
最后
以上的测试仅供参考,上面的简单测试一下,数据量大的时候 MySqlLoaderTask
优势是明显的,对于小于 1w
数据量的可以采用多线程批量插入效果更好。有兴趣的小伙伴的可以自己下载代码玩玩。如有更好的
方案,不吝赐教。
- 代码地址:DataMigrationTest
坑
MySqlLoader
导入null
数据使用NULL
,而不是mysql
文档上说的\N