asp.net下数据库操作优化一例
日期：2010-02-01 浏览次数：20574 次
下面是最初实现的代码，其中 LargerResultProcessor 是一个基类，负责遍历泛型参数 T 所指向的数据库表，并以每页 100 项的方式分页，并对每一项调用 ProcessItem 函数，而子类只需实现 ProcessItem 函数即可：
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = '{0}'";
var sql1 = string.Format(template1, item.Id);
const string template2 = @"update Items set shop_id={0} where id = {1};
update skus set shop_id={0} where item_id = {1};";
try
{
var obj = DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1);
var sql2 = string.Format(template2, long.Parse(obj.ToString()), item.Id);
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
上面这段代码，逻辑比较简单，针对每一项，使用 Select 语句取出 Shop_Id，并且执行 Update，只是有个问题，就是执行速度比较慢，对于我们 6 万左右 Item，4 万左右 Sku，99 万左右 Order 的表，需要执行约 40 分钟，才能转换完毕。
这些代码，虽然是一次性操作，但是对于运行系统，停机时间越短越好，于是进行一些优化工作，数据库对于大量重复的语句，如果使用参数的方式，因为可以避免对于语句的重复解析工作，所以速度会快一些，按照这个思路，简单的修改如下：
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = @id";
const string template2 =
@"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
try
{
var sql1 = new SqlStatement(template1, new DataParameter("@id", item.Id));
var sid = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1));
var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
测试这个程序，大概 25 分钟可以完成转换。有一些提高，不过，我们真正要修改的数据量并不大，一共只有 6 万 加 4 万 大约 10 万条数据，所以 25 分钟还是有些长了。简单分析后，Orders 是最大的表，如果整体速度慢，则导致速度慢最大的可能因素，应该是查询 Orders，所以稍换一个思路，提前把 Item_Id 和 Shop_Id 的对应关系查找出来，放到内存里，从而避免每次 ProcessItem 都要进行 Orders 表的查询。至于内存里的数据，本来准备用 Dictionary 的，后来一想，Id 都是 long 型的数据，而且不能算“稀疏”矩阵，基本可以称为“稠密”矩阵，所以，直接用数组应该是速度更快，所以先查询出 Items 的最大 Id，用于设置数组大小，再按索引赋值即可：
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
private readonly long[] _dic;
public ItemRenameCompanyId()
{
var count = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar("select top 1 Id from items order by id desc")) + 10;
_dic = new long[count];
var sql =
new SqlStatement(
"select items.id as xiid,orders.shop_id as xsid from items inner join orders on orders.item_id = items.id group by items.id,orders.shop_id")
{SqlTimeOut = 300};
dynamic list = DbEntry.Context.ExecuteDynamicList(sql);
foreach(dynamic row in list)
{
_dic[row.xiid] = row.xsid;
}
}
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template2 =
@"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
try
{
var sid = _dic[item.Id];
var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
再测试这一段程序，运行 70 秒就完成了数据转换，另外，查询对应关系那一句 SQL，因为针对的是刚恢复的数据库，所以用了大概 3、40 秒，实际使用查询管理器，在运行中的数据库
复制代码 代码如下:
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = '{0}'";
var sql1 = string.Format(template1, item.Id);
const string template2 = @"update Items set shop_id={0} where id = {1};
update skus set shop_id={0} where item_id = {1};";
try
{
var obj = DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1);
var sql2 = string.Format(template2, long.Parse(obj.ToString()), item.Id);
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
上面这段代码，逻辑比较简单，针对每一项，使用 Select 语句取出 Shop_Id，并且执行 Update，只是有个问题，就是执行速度比较慢，对于我们 6 万左右 Item，4 万左右 Sku，99 万左右 Order 的表，需要执行约 40 分钟，才能转换完毕。
这些代码，虽然是一次性操作，但是对于运行系统，停机时间越短越好，于是进行一些优化工作，数据库对于大量重复的语句，如果使用参数的方式，因为可以避免对于语句的重复解析工作，所以速度会快一些，按照这个思路，简单的修改如下：
复制代码 代码如下:
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = @id";
const string template2 =
@"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
try
{
var sql1 = new SqlStatement(template1, new DataParameter("@id", item.Id));
var sid = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1));
var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
测试这个程序，大概 25 分钟可以完成转换。有一些提高，不过，我们真正要修改的数据量并不大，一共只有 6 万 加 4 万 大约 10 万条数据，所以 25 分钟还是有些长了。简单分析后，Orders 是最大的表，如果整体速度慢，则导致速度慢最大的可能因素，应该是查询 Orders，所以稍换一个思路，提前把 Item_Id 和 Shop_Id 的对应关系查找出来，放到内存里，从而避免每次 ProcessItem 都要进行 Orders 表的查询。至于内存里的数据，本来准备用 Dictionary 的，后来一想，Id 都是 long 型的数据，而且不能算“稀疏”矩阵，基本可以称为“稠密”矩阵，所以，直接用数组应该是速度更快，所以先查询出 Items 的最大 Id，用于设置数组大小，再按索引赋值即可：
复制代码 代码如下:
public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
{
private readonly long[] _dic;
public ItemRenameCompanyId()
{
var count = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar("select top 1 Id from items order by id desc")) + 10;
_dic = new long[count];
var sql =
new SqlStatement(
"select items.id as xiid,orders.shop_id as xsid from items inner join orders on orders.item_id = items.id group by items.id,orders.shop_id")
{SqlTimeOut = 300};
dynamic list = DbEntry.Context.ExecuteDynamicList(sql);
foreach(dynamic row in list)
{
_dic[row.xiid] = row.xsid;
}
}
protected override void ProcessItem(Item item)
{
const string template2 =
@"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
try
{
var sid = _dic[item.Id];
var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
}
catch (Exception exception)
{
Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
}
}
}
再测试这一段程序，运行 70 秒就完成了数据转换，另外，查询对应关系那一句 SQL，因为针对的是刚恢复的数据库，所以用了大概 3、40 秒，实际使用查询管理器，在运行中的数据库
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