asp.net实现Postgresql快速写入/读取大量数据实例

最近因为一些项目需要大量插入数据，研究了下asp.net实现Postgresql快速写入/读取大量数据，所以留个笔记

环境及测试

使用.net驱动npgsql连接post数据库。配置：win10 x64, i5-4590, 16G DDR3, SSD 850EVO.

postgresql 9.6.3，数据库与数据都安装在SSD上，默认配置，无扩展。

CREATE TABLE public.mesh
(
 x integer NOT NULL,
 y integer NOT NULL,
 z integer,
 CONSTRAINT prim PRIMARY KEY (x, y)
)

1. 导入

使用数据备份，csv格式导入，文件位于机械硬盘上，480MB，数据量2500w+。

使用COPY

copy mesh from 'd:/user.csv' csv

运行时间107s

使用insert

单连接，c# release any cpu 非调试模式。

class Program
{
  static void Main(string[] args)
  {
    var list = GetData("D:\\user.csv");
    TimeCalc.LogStartTime();
    using (var sm = new SqlManipulation(@"Strings", SqlType.PostgresQL))
    {
      sm.Init();
      foreach (var n in list)
      {
        sm.ExcuteNonQuery($"insert into mesh(x,y,z) values({n.x},{n.y},{n.z})");
      }
    }
    TimeCalc.ShowTotalDuration();

    Console.ReadKey();
  }

  static List<(int x, int y, int z)> GetData(string filepath)
  {
    List<ValueTuple<int, int, int>> list = new List<(int, int, int)>();
    foreach (var n in File.ReadLines(filepath))
    {
      string[] x = n.Split(',');
      list.Add((Convert.ToInt32(x[0]), Convert.ToInt32(x[1]), Convert.ToInt32(x[2])));
    }
    return list;
  }
}

Postgresql CPU占用率很低，但是跑了一年，程序依然不能结束，没有耐性了...，这么插入不行。

multiline insert

使用multiline插入，一条语句插入约100条数据。

var bag = GetData("D:\\user.csv");
//使用时，直接执行stringbuilder的tostring方法。
List<StringBuilder> listbuilder = new List<StringBuilder>();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < bag.Count; i++)
{
  if (i % 100 == 0)
  {
    sb = new StringBuilder();
    listbuilder.Add(sb);
    sb.Append("insert into mesh(x,y,z) values");
    sb.Append($"({bag[i].x}, {bag[i].y}, {bag[i].z})");
  }
  else
    sb.Append($",({bag[i].x}, {bag[i].y}, {bag[i].z})");
}

Postgresql CPU占用率差不多27%，磁盘写入大约45MB/S，感觉就是在干活，最后时间217.36s。

改为1000一行的话，CPU占用率提高，但是磁盘写入平均来看有所降低，最后时间160.58s.

prepare语法

prepare语法可以让postgresql提前规划sql，优化性能。

使用单行插入 CPU占用率不到25%，磁盘写入63MB/S左右，但是，使用单行插入的方式，效率没有改观，时间太长还是等不来结果。

使用多行插入 CPU占用率30%，磁盘写入50MB/S，最后结果163.02，最后的时候出了个异常，就是最后一组数据长度不满足条件，无伤大雅。

static void Main(string[] args)
{
  var bag = GetData("D:\\user.csv");
  List<StringBuilder> listbuilder = new List<StringBuilder>();
  StringBuilder sb = new StringBuilder();
  for (int i = 0; i < bag.Count; i++)
  {
    if (i % 1000 == 0)
    {
      sb = new StringBuilder();
      listbuilder.Add(sb);
      //sb.Append("insert into mesh(x,y,z) values");
      sb.Append($"{bag[i].x}, {bag[i].y}, {bag[i].z}");
    }
    else
      sb.Append($",{bag[i].x}, {bag[i].y}, {bag[i].z}");
  }
  StringBuilder sbp = new StringBuilder();
  sbp.Append("PREPARE insertplan (");
  for (int i = 0; i < 1000; i++)
  {
    sbp.Append("int,int,int,");
  }
  sbp.Remove(sbp.Length - 1, 1);
  sbp.Append(") AS INSERT INTO mesh(x, y, z) values");
  for (int i = 0; i < 1000; i++)
  {
    sbp.Append($"(${i*3 + 1},${i* 3 + 2},${i*3+ 3}),");
  }
  sbp.Remove(sbp.Length - 1, 1);
  TimeCalc.LogStartTime();

  using (var sm = new SqlManipulation(@"string", SqlType.PostgresQL))
  {
    sm.Init();
    sm.ExcuteNonQuery(sbp.ToString());
    foreach (var n in listbuilder)
    {
      sm.ExcuteNonQuery($"EXECUTE insertplan({n.ToString()})");
    }
  }
  TimeCalc.ShowTotalDuration();

  Console.ReadKey();
}

使用Transaction

在前面的基础上，使用事务改造。每条语句插入1000条数据，每1000条作为一个事务，CPU 30%，磁盘34MB/S，耗时170.16s。

改成100条一个事务，耗时167.78s。

使用多线程

还在前面的基础上，使用多线程，每个线程建立一个连接，一个连接处理100条sql语句，每条sql语句插入1000条数据，以此种方式进行导入。注意，连接字符串可以将maxpoolsize设置大一些，我机器上实测，不设置会报连接超时错误。

CPU占用率上到80%， 磁盘这里需要注意，由于生成了非常多个Postgresql server进程，不好统计，累积算上应该有小100MB/S，最终时间，98.18s。

使用TPL，由于Parallel.ForEach返回的结果没有检查，可能导致时间不是很准确（偏小）。

var lists = new List<List<string>>();
var listt = new List<string>();
for (int i = 0; i < listbuilder.Count; i++)
{
  if (i % 1000 == 0)
  {
    listt = new List<string>();
    lists.Add(listt);
  }
  listt.Add(listbuilder[i].ToString());
}
TimeCalc.LogStartTime();
Parallel.ForEach(lists, (x) =>
{
  using (var sm = new SqlManipulation(@";string;MaxPoolSize=1000;", SqlType.PostgresQL))
  {
    sm.Init();
    foreach (var n in x)
    {
      sm.ExcuteNonQuery(n);
    }
  }
});
TimeCalc.ShowTotalDuration();

写入方式	耗时（1000条/行）
COPY	107s
insert	N/A
多行insert	160.58s
prepare多行insert	163.02s
事务多行insert	170.16s
多连接多行insert	98.18s

2. 写入更新

数据实时更新，数量可能继续增长，使用简单的insert或者update是不行的，操作使用postgresql 9.5以后支持的新语法。

insert into mesh on conflict (x,y) do update set z = excluded.z

吐槽postgresql这么晚才支持on conflict，mysql早有了...

在表中既有数据2500w+的前提下，重复往数据库里面写这些数据。这里只做多行插入更新测试，其他的结果应该差不多。

普通多行插入，耗时272.15s。
 多线程插入的情况，耗时362.26s，CPU占用率一度到了100%。猜测多连接的情况下，更新互锁导致性能下降。

3. 读取

Select方法

标准读取还是用select方法，ADO.NET直接读取。

使用adapter方式，耗时135.39s；使用dbreader方式，耗时71.62s。

Copy方法

postgresql的copy方法提供stdout binary方式，可以指定一条查询进行输出，耗时53.20s。
public List<(int x, int y, int z)> BulkIQueryNpg()
{
  List<(int, int, int)> dict = new List<(int, int, int)>();
  using (var reader = ((NpgsqlConnection)_conn).BeginBinaryExport("COPY (select x,y,z from mesh) TO STDOUT (FORMAT BINARY)"))
  {
    while (reader.StartRow() != -1)
    {
      var x = reader.Read<int>(NpgsqlDbType.Integer);
      var y = reader.Read<int>(NpgsqlDbType.Integer);
      var z = reader.Read<int>(NpgsqlDbType.Integer);
      dict.Add((x, y, z));
    }
  }
  return dict;
}

结论

总结测试结果，对于较多数据的情况下，可以得出以下结论：

1. 向空数据表导入或者没有重复数据表的导入，优先使用COPY语句（为什么有这个前提详见P.S.）；
2. 使用一条语句插入多条数据的方式能够大幅度改善插入性能，可以实验确定最优条数；
3. 使用transaction或者prepare插入，在本场景中优化效果不明显；
4. 使用多连接/多线程操作，速度上有优势，但是把握不好容易造成资源占用率过高，连接数太大也容易影响其他应用；
5. 写入更新是postgresql新特性，使用会造成一定的性能消耗（相对直接插入）；
6. 读取数据时，使用COPY语句能够获得较好的性能；
7. ado.net dbreader对象由于不需要fill的过程，读取速度也较快（虽然赶不上COPY)，也可优先考虑。

P.S.

为什么不用mysql

没有最好的，只有最合适的，讲道理我也是挺喜欢用mysql的。使用postgresql的原因主要在于：

postgresql导入导出的sql指令“copy”直接支持Binary模式到stdin和stdout，如果程序想直接集成，那么用这个是比较方便的；相比较，mysql的sql语法（load data infile）并不支持到stdin或者stdout，导出可以通过mysqldump.exe实现，导入暂时没什么特别好的办法（mysqlimport或许可以）。
相较于mysql缺点

postgresql使用copy导入的时候，如果目标表已经有数据，那么在有主键约束的表遇到错误时，COPY自动终止，而且可能导致不完全插入的情况，换言之，是不支持导入的过程进行update操作；mysql的load语法可以显式指定出错之后的动作（IGNORE/REPLACE），不会打断导入过程。

其他

如果需要使用mysql从程序导入数据，可以考虑先通过程序导出到文件，然后借助文件进行导入，据说效率也要比insert高出不少。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持小牛知识库。