用SQL批量插入数据
用SQL批量插入数据.txt什么叫神话？请听男人向你表达爱意；什么叫传说？请听男人对你的承诺；什么叫梦境？请看你自己听到前两者时的反应。
用SQL批量插入数据
<script>
var s1 = "2007-11-02";
var s2 = "2007-11-02";
var ss1=new Date(s1.replace(/-/g,"/"));
var ss2=new Date(s2.replace(/-/g,"/"));
if(ss1>ss2)alert(s1+"大于"+s2);
if(ss1=ss2)alert(s1+"等于"+s2);
if(ss1<ss2)alert(s1+"小于"+s2);
</script>
对时间比较
var s1 = "2007-11-02";
var s2 = "2007-11-02";
var now = new Date();
for(var i = 0; i < 100000;i++ ){
var ss1=new Date(s1.replace(/-/g,"/"));
var ss2=new Date(s2.replace(/-/g,"/"));
}
now = new Date() - now;
var now1 = new Date();
for(var i = 0; i < 100000;i++ ){
var ss1=parseInt(s1.replace(/-/g,""));
var ss2=parseInt(s2.replace(/-/g,""));
}
now1 = new Date() - now1;
document.write("实例化日期花费时间：" + now + "\n解析为整数花费时间：" + now1); </script>
用SQL批量插入数据
涉及表和维度，立方：事实表sales_fact_1997,维度表time_by_day；立方:sales
修改内容：删除原来的TIME维度，新建TIME维度，修改SALES立方。
数据插入：
1，事实数据插入：通过DTS加调度实现将sales_fact_1997
的数据进行复制。
频率为每分钟10000条。
主要用到的SQL语句：select top
10000 * from sales_fact_1997
2,维度数据插入：通过SQL语句插入数据到time_by_day.
测试用到的SQL语句：
1,单条插入
INSERT INTO time_by_day
(time_id, the_date, the_year, month_of_year,
quarter,day_of_month)
VALUES ('1101', '1999-10-1', '1999', '10',
'Q4','1')
2,单条插入:
INSERT INTO time_by_day
(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)
SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1)
AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS
month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1)
} AS quarter, DAY(the_date + 1) AS
day_of_month
FROM time_by_day
ORDER BY time_id DESC
3,循环插入：
DECLARE @MyCounter INT
SET @MyCounter = 0 /*设置变量*/
WHILE (@MyCounter < 2) /*设置循环次数*/
BEGIN
WAITFOR DELAY '000:00:10' /*延迟时间10秒*/
INSERT INTO time_by_day
(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)
SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1)
AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS
month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1)
} AS quarter, DAY(the_date + 1) AS
day_of_month
FROM time_by_day
ORDER BY time_id DESC
SET @MyCounter = @MyCounter + 1
END
4,插入以时间为变量的数据
DECLARE @MyCounter INT
declare @the_date datetime
SET @MyCounter = 0
SET @the_date = '1999-1-4'
WHILE (@MyCounter < 200000)
BEGIN
WAITFOR DELAY '000:00:10'
/*INSERT INTO time_by_day
(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)
SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1)
AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS
month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1)
} AS quarter, DAY(the_date + 1) AS
day_of_month
FROM time_by_day
ORDER BY time_id DESC
*/
insert into time_by_day
(time_id,the_date)values('371',@the_date)
SET @the_date = @the_date + 1
SET @MyCounter = @MyCounter + 1
END。
sqlserver中的大数据的批量操作（批量插入，批量删除）
sqlserver中的⼤数据的批量操作（批量插⼊，批量删除）⾸先我们建⽴⼀个测试⽤员⼯表---创建⼀个测试的员⼯表---create table Employee(EmployeeNo int primary key, --员⼯编号EmployeeName nvarchar(50) null, --员⼯名称CreateUser nvarchar(50) null, --创建⼈CreateDate datetime null, --创建时间)执⾏后结果：那么假如我们要批量插⼊10000条数据，应该怎么办？这⾥有四种⽅法（普通循环，事务循环、批量插⼊、cte插⼊）1、普通循环插⼊（while）/**********************************************普通循环(插⼊数据10000，执⾏时间：1283毫秒)********************************************/--开启开关（记录sql语句各个阶段所消耗的时间）---set statistics time on;--声明两个变量---declare@Index int;declare@Timer datetime;--对两个变量进⾏赋值----set@Index=1;set@Timer=GETDATE();--当循环⼩于1000次执⾏添加语句---while@Index<=10000begin--执⾏添加的语句--insert into Employee(EmployeeNo,EmployeeName,CreateUser,CreateDate)values(@Index,'员⼯'+cast(@Index as CHAR(5)),'system',GETDATE())--设置循环次数加1set@Index=@Index+1end--获取执⾏的毫秒数--select DATEDIFF(MS,@Timer,GETDATE()) as'执⾏时间（毫秒）'--关闭开关（记录SQL语句各阶段所消耗的时间）set statistics time off;执⾏普通循环插⼊10000条数据，⼤概需要1200多毫秒，结果如图所⽰2、事务循环插⼊/**********************************************事务循环(插⼊数据1000，执⾏时间：460毫秒)********************************************/--开启事务--begin tran;--开启开关（记录sql语句各个阶段所消耗的时间）---set statistics time on;--声明两个变量---declare@Index int;declare@Timer Datetime;--对两个变量进⾏赋值----set@Index=1;set@Timer=GETDATE();--当循环⼩于1000次执⾏添加语句---while@Index<=10000begin--执⾏添加的语句--insert into Employee(EmployeeNo,EmployeeName,CreateUser,CreateDate)values(@Index,'员⼯'+cast(@Index as CHAR(5)),'system',GETDATE())--设置循环次数加1set@Index=@Index+1end--获取执⾏的毫秒数--select DATEDIFF(MS,@Timer,GETDATE()) as'执⾏时间（毫秒）'set statistics time off;--提交事务--commit;执⾏事务循环插⼊10000条数据，⼤概需要400多毫秒，结果如下所⽰：3、批量插⼊/**********************************************批量插⼊(插⼊数据10000，执⾏时间：33毫秒)********************************************/--开启开关（记录sql语句各个阶段所消耗的时间）--set statistics time on;--声明⼀个时间变量---declare@Timer datetime;---对时间变量进⾏赋值---set@Timer=GETDATE();---执⾏批量操作的sql语句---insert Employee(EmployeeNo,EmployeeName,CreateUser,CreateDate)select top(10000) EmployeeNo=ROW_NUMBER() over( order by c1.[object_id]),'员⼯','system',GETDATE()from sys.columns as c1 cross join sys.columns as c2order by c1.object_id--获取执⾏的毫秒数--select DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS[执⾏时间(毫秒)];--关闭开关（记录SQL语句各阶段所消耗的时间）--SET STATISTICS TIME OFF;执⾏批量插⼊10000条数据，⼤概只要33毫秒，结果如图所⽰：4、CTE插⼊--/*******************************************--***CTE插⼊(插⼊数据10000，执⾏时间：40毫秒)--********************************************/--开启开关（记录sql语句各个阶段所消耗的时间）--set statistics time on;--声明⼀个时间变量并赋值--declare@Timer datetime=GETDATE();---将要添加10000条语句组合成CTE模块---;with CTE(EmployeeNo,EmployeeName,CreateUser,CreateDate) as (select top(10000) EmployeeNo = ROW_NUMBER() over (order by C1.[OBJECT_ID]), '员⼯', 'system', GETDATE()from SYS.COLUMNS as C1 cross join SYS.COLUMNS as C2order by C1.[OBJECT_ID])--执⾏CTE插⼊语句---insert Employee select EmployeeNo,EmployeeName,CreateUser,CreateDate from CTE;--获取执⾏的毫秒数--select DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) as[执⾏时间(毫秒)];---关闭开关（记录sql语句各个阶段所消耗的时间）---set statistics time off;执⾏插⼊10000条数据，⼤概需要40毫秒，结果如图所⽰：最后我们查看⼀下，批量插⼊10000条数据的员⼯表⼩结：1）按执⾏时间，效率依次为：CTE和批量插⼊效率相当，速度最快，事务插⼊次之，单循环插⼊速度最慢；2）单循环插⼊速度最慢是由于INSERT每次都有⽇志，事务插⼊⼤⼤减少了写⼊⽇志次数，批量插⼊只有⼀次⽇志，CTE的基础是CLR，善⽤速度是最快的那么，假如我们要批量删除我们插⼊的数据，怎么办呢？批量删除有3中⽅法（循环删除、批量删除、truncate 删除）1、循环删除--/*******************************************--***循环删除(删除数据10000，执⾏时间：20毫秒)--********************************************/set statistics time on;--声明⼀个时间变量---declare@Timer datetime=GETDATE();--删除语句--delete from Employee--获取执⾏的毫秒数--select DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) as[执⾏时间(毫秒)];set statistics time off;删除10000条数据，所需的时间⼤概为20毫秒，如下所⽰：2、批量删除/**********************************************批量删除(删除数据10000，执⾏时间：23毫秒)********************************************/set statistics time on;declare@Timer datetime=GETDATE();SET ROWCOUNT10000;while1=1begin--开启事务--begin tran--执⾏删除--delete from Employee;--提交事务--commit;IF@@ROWCOUNT=0break;endset ROWCOUNT0;--获取执⾏的毫秒数---select DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) as[执⾏时间(毫秒)];set statistics time off;删除10000条数据，所需的时间⼤概为23毫秒，如下所⽰：3、truncate删除--/*******************************************--***truncate删除(删除数据10000，执⾏时间：3毫秒)--********************************************/set statistics time on;--声明⼀个时间变量--declare@Timer datetime=getdate();--执⾏truncate语句--truncate table Employee---获取执⾏的毫秒数---select DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) as[执⾏时间(毫秒)]set statistics time off删除10000条数据，所需的时间⼤概为3毫秒，如下所⽰：⼩结：1）TRUNCATE太快了，清除10W数据⼀点没压⼒，批量删除次之，最后的DELTE太慢了2）TRUNCATE快是因为它属于DDL语句，只会产⽣极少的⽇志，普通的DELETE不仅会产⽣⽇志，⽽且会锁记录PS:。
SQL大批量插入数据的方式（多表关联）.
SQL⼤批量插⼊数据的⽅式（多表关联）.前段时间，在⼯作中遇到这个需求，需要⼤批量插⼊⼏万条甚⾄⼏⼗万的数据。
因为业务特殊，多张表的相互关联，通常做法是先往主表⾥⾯插⼊⼀条数据，然后获取主表的主键ID，再往其他关联的表⾥⾯插⼊ID的关联数据。
刚开始做的时候，想到⽤事务，把⼏万条SQL拼装起来，在⼀个事务⾥⾯去执⾏，结果很壮烈，执⾏性能⾮常糟糕。
⼏千条业务数据执⾏了⼏分钟。
⽤代码分析⼯具Dottrace⼀查，发现单单操作数据库的时间占了99.9%。
（Dottrace，代码性能分析⼯具，它分dottrace Performance和dottrace Memory两个⼯具，dottrace Performance⽤来分析代码性能，⽐如函数执⾏时间，调⽤次数，消耗时间⽐率等，dottrace Memory⼀般⽤来分析内存占⽤情况。
⼤家如果有兴趣的同学可以去下载玩下，对代码优化⼯作很有帮助的。
）⾔归正传，去⽹上搜了很多资料，原来2.0有⼀个新的特性：SqlBulkCopy，效率还是很⾼的。
然后结合⾃⼰的业务需求，修改了下代码。
现在跟⼤家⼀起来学习下。
（因为也是参考前辈写的资料，所以下⾯的⽰例都⼤同⼩异）建⽴测试数据库（BulkTestDB）、主表（BulkTestMain）、从表（BulkTestDetail）--Create DataBasecreate database BulkTestDB;gouse BulkTestDB;go--Create TableCreate table BulkTestMain(Id int primary key,GuidId long,--辅助的唯⼀标识Batch long,--导⼊的批次标识Name nvarchar(32)goCreate table BulkTestDetail(Id int primary key,PId int,Lesson nvarchar(32)go数据库建⽴完毕，开始编写后台代码View Codepublic void TestMain(){using (SqlConnection connection = new SqlConnection("你的链接字符串")){connection.Open();SqlTransaction transaction = connection.BeginTransaction("Transaction1");DataTable dtTestMain= GetTableSchema("BulkTestMain");//构建BulkTestMain表结构DataTable dtTestDetail = GetTableSchema("BulkTestDetail");//构建BulkTestDetail表结构Guid Batch = Guid.NewGuid();//插⼊的批次，为后⾯查询dtTestMainTmp 做条件for (int i = 0; i < 1000000; i++)//测试100w条数据{DataRow dr= dtTestMain.NewRow();Guid newGuid = Guid.NewGuid();dr["_GuidId"] = newGuid;dr["_Batch"] = Batch;dr["_UserName"] = "测试" + i.ToString();dtTestMain.Rows.Add(dr);for(int j = 0;j<10;j++)//给从表每次插⼊10条数据{DataRow dr1 = dtTestDetail.NewRow();dr1["_GuidId"]= newGuid;dr1["_Lesson"]="课程"+j.ToString();dtTestDetail.Rows.Add(dr1);}//这样做的⽬的，让主表与从表可以临时通过GuidId关联起来}BulkToDB(dtTestMain, "BulkTestMain", connection, transaction);//先让BulkTestMain插⼊了⼤量的数据，注意这些数据是临时的，在SqlTransaction提交之前，查询时要⽤with(nolock) DataSet dtTestMainTmp = GetNewImportData(Batch.ToString());//好吧，我们来查询下，刚才⼤量插⼊的10w条数据，这⾥只需要查询标识的2列字段Dictionary<string, long> dicGuidToID = new Dictionary<string, long>();foreach (DataRow dr in dtTestMainTmp.Tables[0].Rows){dicGuidToID.Add(dr[1].ToString(), Convert.ToInt64(dr[0]));}//dicGuidToID：guid字段与插⼊的主表ID字段关联起来成字典，⽤字典是为了访问起来效率（为什么获取字典key的值效率很⾼，有兴趣的可以去研究“散列表”的概念）foreach (DataRow dr in dtTestDetail.Rows)//现在给dtTestDetail的PId字段赋值(PId字段与主表Id外键关联){dr["_PId"] = dicGuidToID[dr["_GuidId"].ToString()].ToString();}dtTestDetail.Columns.Remove("_GuidId");//移除dtTestDetail的GuidId字段，使它与数据库列匹配BulkToDB(dtTestDetail,"BulkTestDetail",connection, transaction);//给从表插⼊数据mit();connection.Close();}}///<summary>///根据批次Batch获取导进来的临时数据///</summary>///<returns></returns>public static DataSet GetNewImportData(string batch){StringBuilder strSql = new StringBuilder();strSql.Append("SELECT [Id],[GuidId]").Append(" FROM ContactInfo WITH (NOLOCK) WHERE Batch=@batch");SqlParameter[] parameters = {new SqlParameter("@Batch", SqlDbType.BigInt){Value = batch}};DataSet ds = SqlHelper.ExecuteDataset(strSql.ToString(), parameters);return ds;}public static void BulkToDB(DataTable dtSource, string TableName,SqlConnection connection, SqlTransaction transaction) {using (SqlBulkCopy sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity, transaction)){sqlBulkCopy.DestinationTableName = TableName;//要插⼊数据的表的名称sqlBulkCopy.BatchSize = dtSource.Rows.Count;//数据的⾏数List<SqlBulkCopyColumnMapping> mpList = getMapping(TableName);//获取表映射关系foreach (SqlBulkCopyColumnMapping mp in mpList){sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add(mp);}if (dtSource != null && dtSource.Rows.Count != 0){sqlBulkCopy.WriteToServer(dtSource);//插⼊数据}}}public static List<SqlBulkCopyColumnMapping> getMapping(string TableName){List<SqlBulkCopyColumnMapping> mpList = new List<SqlBulkCopyColumnMapping>();switch(TableName){case"BulkTestMain":{mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_Id", "Id"));mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_GuidId", "GuidId"));mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_Batch","Batch"));mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_UserName", "UserName"));}break;case"BulkTestDetail":{mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_Id", "Id"));mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_PId", "PId"));mpList.Add(new SqlBulkCopyColumnMapping("_Lesson", "Lesson"));}break;}return mpList;}private static DataTable GetTableSchema(string TableName){DataTable dataTable = new DataTable();switch(TableName){case"BulkTestMain" :{dataTable.Columns.AddRange(new DataColumn[] {new DataColumn("_Id",typeof(Int32)),new DataColumn("_GuidId",typeof(Int64)),new DataColumn("_Batch",typeof(Int64)),new DataColumn("_UserName",typeof(String))});}break;case"BulkTestDetail":{dataTable.Columns.AddRange(new DataColumn[] {new DataColumn("_Id",typeof(Int32)),new DataColumn("_PId",typeof(Int32)),new DataColumn("_GuidId",typeof(Int64)),new DataColumn("_Lesson",typeof(String))});}break;}return dataTable;}总算把代码copy完了，任务完成。
SQLServer使用一个语句块批量插入多条记录的三种方法
SQLServer使⽤⼀个语句块批量插⼊多条记录的三种⽅法我们在⽇常操作中，免不了对数据库的某张表，⼀次性的要插⼊多条记录，但是⾸先想到的就是复制，粘帖N多重复的INSERT INTO 语句，万⼀某⼀个少了⼀个分号，或多个逗号之类的，产⽣错误，要找起来可就费尽了，既浪费时间，⼜耽误⼯作。
除了上⾯所说的⽅法外，其实还有⼆中⽅法，相⽐较起来要⽐之前那个要简洁。
⾸先是之前那个⽅法：复制代码代码如下:INSERT INTO MyTable(ID,NAME) VALUES(1,'123');INSERT INTO MyTable(ID,NAME) VALUES(2,'456');INSERT INTO MyTable(ID,NAME) VALUES(3,'789');第⼆种⽅法，使⽤UNION ALL来进⾏插⼊操作：复制代码代码如下:INSERT INTO MyTable(ID,NAME)SELECT 4,'000'UNION ALLSELECT 5,'001'UNION ALLSELECT 6,'002'是不是要⽐第⼀种⽅法简单点，据说要⽐第⼀种要快！第三种⽅法就有点特别了，是SQL Server2008特有的，所以，如果你不是SQL Server2008，就不能使⽤这种⽅法了，所以赶快升级吧！体验⼀下SQL Server2008给我们带了的好处。
复制代码代码如下:INSERT INTO MyTable(ID,NAME)VALUES(7,'003'),(8,'004'),(9,'005')上⾯演⽰了3种不同的⽅法来向数据库⼀次插⼊多条数据，第三种⽅法看起来⽐较简洁⾼效，推荐⼤家都赶快升级到SQL Server2008吧。
用SQL批量插入数据（原创）
⽤SQL批量插⼊数据（原创）声明：本⽂为作者原创，转载者必须注明。
作者：曾进 (qq:310575)最近忙于公司BI软件性能测试，这⼏天主要测试CUBE采⽤ROLAP下，PA的并发和稳定性。
涉及表和维度，⽴⽅：事实表sales_fact_1997,维度表time_by_day；⽴⽅:sales修改内容：删除原来的TIME维度，新建TIME维度，修改SALES⽴⽅。
数据插⼊：1，事实数据插⼊：通过DTS加调度实现将sales_fact_1997的数据进⾏复制。
频率为每分钟10000条。
主要⽤到的SQL语句：select top 10000 * from sales_fact_19972,维度数据插⼊：通过SQL语句插⼊数据到time_by_day.测试⽤到的SQL语句：1,单条插⼊INSERT INTO time_by_day(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter,day_of_month)VALUES ('1101', '1999-10-1', '1999', '10', 'Q4','1')2,单条插⼊:INSERT INTO time_by_day(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1)AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1)} AS quarter, DAY(the_date + 1) AS day_of_monthFROM time_by_dayORDER BY time_id DESC3,循环插⼊：DECLARE @MyCounter INTSET @MyCounter = 0 /*设置变量*/WHILE (@MyCounter < 2) /*设置循环次数*/BEGINWAITFOR DELAY '000:00:10' /*延迟时间10秒*/INSERT INTO time_by_day(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1)AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1)} AS quarter, DAY(the_date + 1) AS day_of_monthFROM time_by_dayORDER BY time_id DESCSET @MyCounter = @MyCounter + 1END4,插⼊以时间为变量的数据DECLARE @MyCounter INTdeclare @the_date datetimeSET @MyCounter = 0SET @the_date = '1999-1-4'WHILE (@MyCounter < 200000)BEGINWAITFOR DELAY '000:00:10'/*INSERT INTO time_by_day(time_id, the_date, the_year, month_of_year, quarter, day_of_month)SELECT TOP 1 time_id + 1 AS time_id, the_date + 1 AS the_date, YEAR(the_date + 1) AS the_year, MONTH(the_date + 1) AS month_of_year, { fn QUARTER(the_date + 1) } AS quarter, DAY(the_date + 1) AS day_of_monthFROM time_by_dayORDER BY time_id DESC*/insert into time_by_day (time_id,the_date)values('371',@the_date)SET @the_date = @the_date + 1SET @MyCounter = @MyCounter + 1END。
ORACLE中如何使用SQLLOAD批量添加数据
ORACLE中如何使用SQLLOAD批量添加数据在Oracle中，可以使用SQLLDR（SQL*Loader）工具来批量添加数据。
SQL*Loader是一个客户端工具，用于从文本文件中加载数据到Oracle表中。
以下是使用SQL*Loader批量添加数据的步骤：1. 创建一个控制文件(Control File)：控制文件是一个文本文件，用于指导SQL*Loader加载数据。
它包含了数据文件的格式和数据应该如何被加载到Oracle表中的规则。
控制文件描述了目标表的结构、数据文件的格式和字段之间的映射关系。
一个控制文件可以对应多个数据文件。
2. 创建一个数据文件(Data File)：数据文件是包含待加载数据的文本文件。
它可以是一个纯文本文件，也可以是包含字段分隔符的CSV或其他格式的文件。
数据文件的格式应该与控制文件中描述的格式匹配。
3.编写控制文件：控制文件是一个使用特定语法规则编写的文本文件。
它包含了以下几个部分：- LOAD DATA：指示SQL*Loader加载数据的开始。
-INFILE：指定数据文件的路径和名称。
-INTOTABLE：指定目标表的名称。
-FIELDSTERMINATEDBY：指定字段之间的分隔符。
-(列名1,列名2,...)：指定数据文件中各个字段的映射关系。
字段的顺序和个数应该与目标表的列顺序和个数一致。
4. 运行SQL*Loader：打开终端(命令提示符或终端窗口)，使用以下命令运行SQL*Loader：``````其中，`username`是Oracle用户名，`password`是密码，`database`是数据库名称，`controlfile.ctl`是控制文件的路径和名称。
5. 检查加载结果：运行完成后，SQL*Loader将输出加载的数据行数和错误行数。
如果有错误行，可以查看生成的日志文件以获得更多详细信息。
注意事项：- 在使用SQL*Loader加载数据之前，应该先创建目标表，确保表的结构与控制文件中描述的一致。
SQL中一次插入多条数据
SQL中⼀次插⼊多条数据SQL中insert⼀次可以插⼊⼀条数据，我们有三种⽅法可以⼀次性插⼊多条数据。
1.语法：select 字段列表 into 新表 from 源表注意事项：此种⽅法新表是系统⾃动创建，语句执⾏前不可以存在新表，并且新表只能保留源表的标识列特性，其他约束不能保留。
若只需要源表的数据结构，我们可以在语句中添加（top 0）2.语法：insert into ⽬的表 select 字段列表 from 源表注意事项：此种⽅法⽬的表必须在语句执⾏前存在，并且每⼀列要与源表对应。
在此处还有⼀些有趣的问题，当我使⽤以下代码来插⼊多条数据时：select top0*into newstudent from studentinsert into newstudent select*from student这⾥会发⽣这样的报错：因为NewClass表中ClassId为标识列，所以我们不能插⼊值。
我们的解决办法如下：select top0*into newstudent from studentset identity_insert newstudent oninsert into newstudent (classid,classname) select*from student我们把newstudent 的标识列插⼊写为显⽰的，并且添加了列名字段便可以插⼊了。
之后我们再创建⼀个新的NewClass2:select top0*into NewClass2 from MyClassset identity_insert NewClass2 oninsert into NewClass2(ClassId,ClassName) select*from MyClass此时还会报错，这是因为我们之前设置了newclass的标识列插⼊为on，我们必须先关闭后才可以往newclass2插⼊值，代码如下：select top0*into NewClass2 from MyClassset identity_insert newclass offset identity_insert NewClass2 oninsert into NewClass2(ClassId,ClassName) select*from MyClass⾄此我们解决了使⽤第⼆种⽅法⼀次插⼊多条数据。
大批量插入数据（sqlinsert）
⼤批量插⼊数据（sqlinsert）1、批量录⼊（⽅法⼀：mybiats foreach标签）所述的MySQL和Oracle的批量插⼊区别可以看出可能有兼容性问题（使⽤Oracle 的同学重点参考下）⽽且jdbc链接Url要加上 allowMultiQueries=true参数。
*参考*<insert id="insertByExcel" parameterType="java.util.List">insert into t_zd_fertilizer ( FertilizerTypeName,FertilizerTradeName, FertilizerVender,FertilizerN, FertilizerP, FertilizerK,FertilizerContent, FertilizerUnit, FertilizerCreateTime,FertilizerRemark, FertilizerPrice, FertilizerCommend)values<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">(#{item.fertilizerTypeName},#{item.fertilizerTradeName}, #{item.fertilizerVender},#{item.fertilizerN}, #{item.fertilizerP}, #{item.fertilizerK},#{item.fertilizerContent}, #{item.fertilizerUnit}, #{item.fertilizerCreateTime},#{item.fertilizerRemark}, #{item.fertilizerPrice}, #{item.fertilizerCommend})</foreach></insert>2、批量录⼊（⽅法⼆：mybatis ExecutorType.BATCH）下边这个是Mybatis的官⽅⽰例：// jdbc ⽅式@Testvoid testInsert() {try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH)) {User user1 = new User(null, "Pocoyo");sqlSession.insert("insert", user1);User user2 = new User(null, "Valentina");sqlSession.insert("insert", user2);sqlSession.flushStatements();assertEquals(Integer.valueOf(50), user1.getId());assertEquals(Integer.valueOf(50), user2.getId());mit();}//另外openSession⽅法第⼆个参数是设置是否⾃动提交，可以设置为flase。
sql如何向一个表中批量插入大量数据
sql如何向⼀个表中批量插⼊⼤量数据--如果两表结构⼀样。
insert into tb1 select * from tb2--也可以尝试从excel或access或TXT等⽂件导⼊。
参考如下：导⼊导出⼤全导出到excelEXEC master..xp_cmdshell 'bcp SettleDB.dbo.shanghu out c:\temp1.xls -c -q -S"GNETDATA/GNETDATA" -U"sa" -P""'/*********** 导⼊ExcelSELECT *FROM OpenDataSource( 'Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="c:\test.xls";User ID=Admin;Password=;Extended properties=Excel 5.0')...xactions/*动态⽂件名declare @fn varchar(20),@s varchar(1000)set @fn = 'c:\test.xls'set @s ='''Microsoft.Jet.OLEDB.4.0'',''Data Source="'+@fn+'";User ID=Admin;Password=;Extended properties=Excel 5.0'''set @s = 'SELECT * FROM OpenDataSource ('+@s+')...sheet1$'exec(@s)*/SELECT cast(cast(科⽬编号 as numeric(10,2)) as nvarchar(255))+' ' 转换后的别名FROM OpenDataSource( 'Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="c:\test.xls";User ID=Admin;Password=;Extended properties=Excel 5.0')...xactions/********************** EXCEL导到远程SQLinsert OPENDATASOURCE('SQLOLEDB','Data Source=远程ip;User ID=sa;Password=密码').库名.dbo.表名 (列名1,列名2)SELECT 列名1,列名2FROM OpenDataSource( 'Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="c:\test.xls";User ID=Admin;Password=;Extended properties=Excel 5.0')...xactions/** 导⼊⽂本⽂件EXEC master..xp_cmdshell 'bcp dbname..tablename in c:\DT.txt -c -Sservername -Usa -Ppassword'/** 导出⽂本⽂件EXEC master..xp_cmdshell 'bcp dbname..tablename out c:\DT.txt -c -Sservername -Usa -Ppassword'或EXEC master..xp_cmdshell 'bcp "Select * from dbname..tablename" queryout c:\DT.txt -c -Sservername -Usa -Ppassword'导出到TXT⽂本，⽤逗号分开exec master..xp_cmdshell 'bcp "库名..表名" out "d:\tt.txt" -c -t ,-U sa -P password'BULK INSERT 库名..表名FROM 'c:\test.txt'WITH (FIELDTERMINATOR = ';',ROWTERMINATOR = '\n')--/* dBase IV⽂件select * fromOPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0','dBase IV;HDR=NO;IMEX=2;DATABASE=C:\','select * from [客户资料4.dbf]')--*/--/* dBase III⽂件select * fromOPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0','dBase III;HDR=NO;IMEX=2;DATABASE=C:\','select * from [客户资料3.dbf]')--*/--/* FoxPro 数据库select * from openrowset('MSDASQL','Driver=Microsoft Visual FoxPro Driver;SourceType=DBF;SourceDB=c:\','select * from [aa.DBF]')--*//**************导⼊DBF⽂件****************/select * from openrowset('MSDASQL','Driver=Microsoft Visual FoxPro Driver;SourceDB=e:\VFP98\data;SourceType=DBF','select * from customer where country != "USA" order by country')go/***************** 导出到DBF ***************/如果要导出数据到已经⽣成结构(即现存的)FOXPRO表中,可以直接⽤下⾯的SQL语句insert into openrowset('MSDASQL','Driver=Microsoft Visual FoxPro Driver;SourceType=DBF;SourceDB=c:\','select * from [aa.DBF]')select * from 表说明:SourceDB=c:\ 指定foxpro表所在的⽂件夹aa.DBF 指定foxpro表的⽂件名./*************导出到Access********************/insert into openrowset('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','x:\A.mdb';'admin';'',A表) select * from 数据库名..B表/*************导⼊Access********************/insert into B表 selet * from openrowset('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','x:\A.mdb';'admin';'',A表)⽂件名为参数declare @fname varchar(20)set @fname = 'd:\test.mdb'exec('SELECT a.* FROM opendatasource(''Microsoft.Jet.OLEDB.4.0'','''+@fname+''';''admin'';'''', topics) as a ')SELECT *FROM OpenDataSource( 'Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="f:\northwind.mdb";Jet OLEDB:Database Password=123;User ID=Admin;Password=;')...产品********************* 导⼊ xml ⽂件DECLARE @idoc intDECLARE @doc varchar(1000)--sample XML documentSET @doc ='<root><Customer cid= "C1" name="Janine" city="Issaquah"><Order oid="O1" date="1/20/1996" amount="3.5" /><Order oid="O2" date="4/30/1997" amount="13.4">Customer was very satisfied</Order></Customer><Customer cid="C2" name="Ursula" city="Oelde" ><Order oid="O3" date="7/14/1999" amount="100" note="Wrap it bluewhite red"><Urgency>Important</Urgency>Happy Customer.</Order><Order oid="O4" date="1/20/1996" amount="10000"/></Customer></root>'-- Create an internal representation of the XML document.EXEC sp_xml_preparedocument @idoc OUTPUT, @doc-- Execute a SELECT statement using OPENXML rowset provider.SELECT *FROM OPENXML (@idoc, '/root/Customer/Order', 1)WITH (oid char(5),amount float,comment ntext 'text()')EXEC sp_xml_removedocument @idoc/**********************Excel导到Txt****************************************/想⽤select * into opendatasource(...) from opendatasource(...)实现将⼀个Excel⽂件内容导⼊到⼀个⽂本⽂件假设Excel中有两列，第⼀列为姓名，第⼆列为很⾏帐号(16位)且银⾏帐号导出到⽂本⽂件后分两部分，前8位和后8位分开。
SQL循环插入批量数据
SQL循环插⼊批量数据declare @i intdeclare @qid intset @i=1set @qid=100while @i<50000begininsert into Order(orderid,ordername) values(@qid,'订单名称')set @i=@i+1set @qid=@qid+1end海量语句查询代码优化:具体要注意的：1.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=02.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤!=或<>操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
优化器将⽆法通过索引来确定将要命中的⾏数,因此需要搜索该表的所有⾏。
3.应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=204.in 和 not in 也要慎⽤，因为IN会使系统⽆法使⽤索引,⽽只能直接搜索表中的数据。
如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能⽤ between 就不要⽤ in 了：select id from t where num between 1 and 35.尽量避免在索引过的字符数据中，使⽤⾮打头字母搜索。
这也使得引擎⽆法利⽤索引。
见如下例⼦：SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’即使NAME字段建有索引，前两个查询依然⽆法利⽤索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。
SQLServer数据库中批量导入数据的四种方法
SQLServer数据库中批量导入数据的四种方法在软件项目实施的时候，数据导入一直是项目人员比较头疼的问题。
其实，在SQL Server中集成了很多成批导入数据的方法。
有些项目实施顾问头疼的问题，在我们数据库管理员眼中，是小菜一碟。
现在的重点就是，如何让用户了解这些方法，让数据导入变得轻松一些。
第一：使用Select Into语句若企业数据库都采用的是SQL Server数据库的话，则可以利用Select Into语句来实现数据的导入。
Select Into语句，他的作用就是把数据从另外一个数据库中查询出来，然后加入到某个用户指定的表中。
在使用这条语句的时候，需要注意几个方面的内容。
一、是需要在目的数据库中先建立相关的表。
如想把进销存系统数据库(SQLServer)中的产品信息表(Product)导入到ERP系统中的产品信息表(M_Product)中。
则前期是在ERP系统的数据库中已经建立了这张产品信息表。
二、是这种方法只复制表中的数据，而不复制表中的索引。
如在进销存系统数据中的产品信息表中，在产品编号、产品种类等字段上建立了索引。
则利用Select Into语句把数据复制到ERP系统的表中的时候，只是复制了数据内容的本身，而不会复制索引等信息。
三、是这条语句使用具有局限性。
一般情况下，这只能够在SQL Server数据库中采用。
不过，对于SQL Server不同版本的数据库，如2008或者2003，还都是兼容的。
若需要导入的对象数据库不是SQL Server的，则需要采用其他的方法。
四、是采用这条语句的话，在目的表中必须不存在数据。
否则的话，目的表中的数据会被清除。
也就是说，这个语句不支持表与表数据的合并。
在SQL Server中，有一条类似的语句，可以实现这个功能。
这条语句就是：Insert Into。
他的作用就是把另外一张表中的数据插入到当前表中。
若用户想要的时表与表数据的合并，则可以采用这条语句。