如何在C中高效实现数组数据批量插入数据库？

基础实现方法

逐条插入（适合小数据量）

通过循环遍历数组元素,逐一执行SQL插入操作：

string[] dataArray = { "数据1", "数据2", "数据3" };
string connectionString = "Server=.;Database=TestDB;Integrated Security=True;";
using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString))
{
    conn.Open();
    foreach (string item in dataArray)
    {
        string sql = "INSERT INTO MyTable (DataColumn) VALUES (@Value)";
        SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, conn);
        cmd.Parameters.AddWithValue("@Value", item);
        cmd.ExecuteNonQuery();
    }
}

优点：代码简单直观
缺点：频繁连接数据库，当数组超过1000条时性能急剧下降

参数化批量插入（推荐方案）

通过SqlParameter和UNION ALL实现单次批量提交：

StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < dataArray.Length; i++)
{
    sqlBuilder.Append($"INSERT INTO MyTable (DataColumn) VALUES (@Value{i});");
}
using (SqlCommand cmd = new SqlCommand(sqlBuilder.ToString(), conn))
{
    for (int i = 0; i < dataArray.Length; i++)
    {
        cmd.Parameters.AddWithValue($"@Value{i}", dataArray[i]);
    }
    cmd.ExecuteNonQuery();
}

性能提升：比逐条插入快3-5倍
注意事项：需确保生成的SQL语句不超过数据库允许的最大长度（通常4MB）

企业级优化方案

使用表值参数（SQL Server专属）

Step 1. 创建自定义表类型：

CREATE TYPE dbo.StringArray AS TABLE (Value NVARCHAR(MAX))

Step 2. C#调用：

DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.Add("Value", typeof(string));
foreach (string item in dataArray) dt.Rows.Add(item);
using (SqlCommand cmd = new SqlCommand("usp_InsertArray", conn))
{
    cmd.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
    SqlParameter param = cmd.Parameters.AddWithValue("@DataArray", dt);
    param.SqlDbType = SqlDbType.Structured;
    param.TypeName = "dbo.StringArray";
    cmd.ExecuteNonQuery();
}

优势：

• 支持10万+级别数据量
• 事务自动管理
• 减少网络往返次数

Entity Framework Core批量操作

使用第三方库EFCore.BulkExtensions：

var entities = dataArray.Select(x => new MyEntity { Data = x }).ToList();
context.BulkInsert(entities, options => options.BatchSize = 2000);

适用场景：

• 复杂对象关系
• 需要ORM层的事务管理
• 支持MySQL/PostgreSQL等多数据库

安全与异常处理

1. 防注入规范

   • 禁止拼接SQL：string sql = $"INSERT ... {userInput}"
   • 强制使用参数化查询：AddWithValue("@param", value)

2. 事务回滚机制

   using (SqlTransaction transaction = conn.BeginTransaction())
   try 
   {
    // 批量操作代码
    transaction.Commit();
   }
   catch (Exception ex)
   {
    transaction.Rollback();
    Console.WriteLine($"操作失败：{ex.Message}");
   }

3. 性能监控指标

• 执行时间阈值：单次批量不超过5秒
• 内存占用：DataTable不超过进程总内存的10%
• 连接池使用率：保持低于80%

不同数据库方案对比

引用说明

1. Microsoft ADO.NET文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/framework/data/adonet/
2. SQL Server表参数官方指南：https://learn.microsoft.com/sql/relational-databases/tables/use-table-valued-parameters
3. EFCore性能优化白皮书：https://docs.microsoft.com/zh-cn/ef/core/performance/

通过选择合适的技术方案并遵循安全规范,开发者可以在不同业务场景中实现数组数据的高效持久化，建议根据实际数据库类型和数据规模进行压力测试，选择最优解。