大数据写入、大数据批量操作、更新，大数据更新 ORM 文档

1、功能介绍  (需要版本5.0.45)

海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现

当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API

操作数据库达到极限性能  

BulkCopy

大数据插入

db.Fastest<DC_Scene>().BulkCopy(lstData);//插入
db.Fastest<Order>().PageSize(100000).BulkCopy(insertObjs);

//Winfom中要用Task.Run 底层是异步实现

BulkUpdate

大数据更新

db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkUpdate(GetList())//更新
db.Fastest<RealmAuctionDatum>().PageSize(100000).BulkUpdate(GetList())//更新

//Winfom中要用Task.Run 底层是异步实现

BulkMerge （5.1.4.109）

大数据 ： 插入或者更新

//原理
//Oracle和SqlServer使用了Merge Into+BulkCopy
//其他库底层是 db.Storageable(list).ExecuteSqlBulkCopy()

db.Fastest<Order>().BulkMerge(List);
db.Fastest<Order>().PageSize(100000).BulkMerge(List);

//Winfom中要用Task.Run 底层是异步实现

BulkQuery

普通查询就行了性能超快

db.Queryable<Order>().ToList();//比Dapper略快

//分页降低内存 适合复杂的DTO转换和导出
List<Order> order = new List<Order>(); 
db.Queryable<Order>().ForEach(it=> { order.Add(it); /*禁止这儿操作数据库因为会循环*/} ,2000);

BulkDelete

直接用分页删除就行了

db.Deleteable<Order>(list).PageSize(1000).ExecuteCommand();

WinFom用法

//WinFrom中 不能直接用，会出现卡住不动，因为WinFrom不支持直接调用异步 ，需要加委托 
//bulkCopy 和 bulkCopyAsync 底层都是异步实现
Func<int> func = () =>db.Fastest<DC_Scene>().BulkCopy(lstData);
func.BeginInvoke(x=>
{
   var result = func.EndInvoke(x);//获取返回值
   MessageBox.Show($"成功添加数据：{result}条");
}, null);

//或者
Task.Run(()=>{
  var db=Db.CopyNew();
  db.Fastest<DC_Scene>().BulkCopy(lstData);

});

2、详细教程

注意：winform写法有点区别看一下不同点

//插入 100万 10秒不到 
db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkCopy(GetList());//性能比 EFCore.Bulkextension 快30% （列越多差距越大）

//使用datatable 5.0.7.7
db.Fastest<System.Data.DataTable>().AS("order").BulkCopy(dataTable);

//更新
db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkUpdate(GetList());//是 EFCore.Bulkextension 2-3倍，30列100万8秒更新完
db.Fastest<Test001_model>().BulkUpdate(GetList(),new string[] { "name"});//只更新固定列,需要有主键
db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkUpdate(GetList(),new string[]{"id"},new string[]{"name","time"})//无主键用法
//注意：更新情况比较复杂，有些表会出现比较慢的情况
//主键尽量用（没主键性能会慢） long或者int ，然后 list在内存中按主键排序在传给ORM 
//然后设置.PageSize(1000).BulkUpdate(GetList())  进行内部分页更新


//表设置别名
db.Fastest<RealmAuctionDatum>().AS("tableName").BulkCopy(GetList())

//分页
db.Fastest<Order>().PageSize(300000).BulkCopy(insertObjs);

//MySql utf8mb4
db.Fastest<Order>().SetCharacterSet("utf8mb4").BulkCopy(insertObjs)

3、产品对比

插入的列越多，越能体现性能

Db.Fastest.BulkCopy  比 EFCore.Bulkextension 快30%  插入的列的数量越多越强

Db.Fastest.BulkUpdate  是 EFCore.Bulkextension 2-3倍

SqlSugar>EFCore.Bulkextension>Dapper （ef plus & dapper plus 收费框架 未进行测试）

4、 数据库支持情况说明

注意：不支持默认值和计算列

5、雪花ID

注意：返回前端雪花ID要转成String，不然前端精度不够（文档插入有细讲）

 SnowFlakeSingle.Instance.NextId(); //目前需要实体手动赋值
 //多台服务器同时插入一个库需要配置服务器唯一ID
 //SnowFlakeSingle.WorkId=不同机器配置的唯一数字

6、并发高情况

并发高用异步方法吐能量能提高 

一次插入的数据量越大他的价值越高，比如1000以下就不合算了，数据量小的时候并发吞吐量不如普通插入

await db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkCopyAsync(GetList()) //用异步await不能少
await db.Fastest<RealmAuctionDatum>().BulkUpdateAsync(GetList())
//winform写法需要注意 ，文档最上面

7、分表支持5.0.4.8

 db.Fastest<OrderSpliteTest>().SplitTable().BulkCopy(List<OrderSpliteTest>);
 db.Fastest<OrderSpliteTest>().SplitTable().BulkUpdate(List<OrderSpliteTest>);
 //实体定义看分表文档
 //winform写法需要注意与上面 文档最上面

8、内存性能优化

分页可以降低内存占用

//如果数据库现有数据比较多出现比较慢，这个时候可以试试分页
db.Fastest<Order>().PageSize(300000).BulkCopy(insertObjs);

9、启用数据过滤器

考虑到性能默认不会开启DataExecuting，需要下面写法

 db.Fastest<OrderSpliteTest>().EnableDataAop().BulkCopy(List<OrderSpliteTest>)

10、老版本

老版本可以这么用，性能不如db.Fastest

//(3)、blukCopy插入
//只适合1万以上超大数据插入或者上面数据插入慢情况，小数据插入性能不行，不是所有库都支持
 
db.Insertable(List<实体>).UseSqlServer().ExecuteBulkCopy() 
 
db.Insertable(List<实体>).UseMySql().ExecuteBulkCopy()//高版本Mysql.data驱动，连接字符串要加AllowLoadLocalInfile=true
 
db.Insertable(List<实体>).UseOracle().ExecuteBulkCopy()//5.0.3.8-Preview
 
//SqlBulkCopy