SQL批量数据导入，性能测试

1，第一种方法，循环插入

在循环里，用insert语句，注意要加上begin tran 和commit tran 否则慢的吓人。

原因可能是每次发行事务需要开销，不显示指定事务，每次执行insert语句都会发行一次事务。

if OBJECT_ID('t_sample') is null
begin
  create table t_sample
  ( id varchar(10) not null primary key,
    txt varchar(10));
end
go

delete from t_sample;

declare @count int;
set @count =1;

begin tran;
while @count<1000000
begin
  insert into t_sample values (Convert(varchar(10),@count),Convert(varchar(10),Rand()*200000));
  set @count = @count +1;
end
commit tran;
select * from t_sample;

 耗时：1分半

2，第二种方法，借助临时表，循环次数明显减少，效率提升了 

--主表
if OBJECT_ID('t_sample') is null
begin
  create table t_sample
  ( id varchar(10) not null primary key,
    txt varchar(10));
end
go
delete from t_sample;
--用临时表来暂存数据，关键点是
--临时表不是一条一条的插入的，每次插入的是
--前一次的记录数
if object_id('t_temp') is not null
    drop table t_temp;
create table t_temp
( id int not null primary key,
  rnd float
);

declare @rc int,@max int;
set @rc =1;
set @max = 2000000;
insert into t_temp values(1,rand());
while @rc * 2 <= @max
begin
    insert into t_temp select (id + @rc) as id ,rand() as rnd from t_temp;
    set @rc = @rc * 2;
end
insert into t_sample 
select id, cast(ceiling(rnd * 10000000000) as numeric(10,0))  from t_temp
--(1048576 row(s) affected) 36s

 耗时：36秒

备注：两种方式都是插入100万条左右的数据