txt批量导入数据库的问题.

BitCoffee 2009-09-27 06:04:18
现有一个txt文件里面有几十万条数据,或者更多,需要将这些数据导入SDF或者Access数据库.
怎样可以提高导入的效率?
将这个文件先切割成多个小文件,然后使用多线程导入.这样可以吗?如果可以,一般开多少个线程比较合理.
或者还有没有其它更好的方法.谢谢指点.
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tian_dao_chou_qin 2009-10-01
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[Quote=引用 12 楼 wuyq11 的回复:]
采用多线程, 一个线程从文本文件读各个字段的数据
一个线程负责向数据库插入各字段,共享一些变量
或SQL  Server中的DTS, 
还可使用ADODB的BatchUpdate
[/Quote]

同意,完全同意,呵呵
国庆快乐,呵呵
liujintaozyc 2009-09-29
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[Quote=引用 12 楼 wuyq11 的回复:]
采用多线程, 一个线程从文本文件读各个字段的数据
一个线程负责向数据库插入各字段,共享一些变量
或SQL  Server中的DTS, 
还可使用ADODB的BatchUpdate
[/Quote]
daichenghua 2009-09-29
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你的txt文档结构清楚的话 你可以把它转换为CSV的格式,再转换为.xls的格式,把excel导入到数据库里面应该效率很高的吧
tian_dao_chou_qin 2009-09-29
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学习了
红街咖啡 2009-09-29
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luguo .
mikebai 2009-09-29
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sqlce 我记得好像没有 ConnectionTimeout吧?必须设置成0
这么大的数据量 我觉得access也比较吃力
sql的我倒是做过,全部放入内存后逐条导入到db中
速度很慢.因为是个人作品数据备份用,所以啥都没有处理.
hangang7403 2009-09-29
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up
fpcc 2009-09-29
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因为在你的这个操作中,延缓时间的不是数量,而是频繁的IO操作,大家都知道,在所有的操作中,IO操作是最慢的基本上是在秒级上。所以先映射到内存,内存是MS级的,当然要快很多了。
fpcc 2009-09-29
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你说的这个东西,与线程没有太大关系,如果你想快的话,可以使用内存映射文件,在处理日志及大的数据时,基本都采用此种方法,把文件首先映射到内存,然后快速读写修改。
LutzMark 2009-09-28
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先存入DataTable
然后用SqlBulkCopy批量导入
BatchSize设大点
http://blog.csdn.net/yuxuanji/archive/2009/09/24/4588460.aspx
tuoshi 2009-09-28
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Access啊,没经验,很久不用了,SQL Server的话方法很多。
ajwyyan 2009-09-28
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先把数据写到XML里
然后从XML里加到数据库里应该会快一点
yqlx521 2009-09-28
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如果你使用线程建议看下 msdn的线程池 会节省很多时间
panzhaojl 2009-09-28
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线程还是单一的好,要么就用工具导入
liutong123 2009-09-28
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你可以自己做一个小程序,用一个线程就行了,别说几十万了,几百万都没有问题,我刚做过这中类型的项目,有需要可以联系我
cycle263 2009-09-28
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[Quote=引用 3 楼 sql77 的回复:]
BULK INSERT
或用数据库工具DTS
[/Quote]

顶起
!!!!
Cherishny 2009-09-28
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SdF 这么多大数据量 不适合用吧 
jeven_xiao 2009-09-28
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支持~
wzuomin 2009-09-28
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mark
wuyq11 2009-09-28
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采用多线程, 一个线程从文本文件读各个字段的数据
一个线程负责向数据库插入各字段,共享一些变量
或SQL Server中的DTS,
还可使用ADODB的BatchUpdate
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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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