Question

我从外部源（通过Lightstreamer）接收（流式传输）数据到我的C＃应用程序中。我的C＃应用程序从侦听器接收数据。来自侦听器的数据存储在队列（ConcurrentQueue）中。使用TryDequeue将队列每0.5秒清理一次到DataTable中。然后使用SqlBulkCopy将DataTable复制到SQL数据库中。 SQL数据库将从临时表到达的新数据处理到最终表中。我目前每天收到大约300'000行（可以在接下来的几周内强烈增加），我的目标是从收到数据之前保持不到1秒，直到它们在最终的SQL表中可用。目前，我必须处理的每秒最大行数约为50行。

不幸的是，由于接收到越来越多的数据，我的逻辑性能变得越来越慢（仍然远远低于1秒，但我想继续改进）。主要瓶颈（到目前为止）是将登台数据（在SQL数据库上）处理到最终表中。为了提高性能，我想将登台表切换到内存优化表。最终表已经是一个内存优化表，因此它们可以很好地协同工作。

我的问题：

有没有办法在内存优化表中使用SqlBulkCopy（C＃之外）？（据我所知，目前还没有办法）
有关以最快的方式将接收到的数据从C＃应用程序写入内存优化的登台表的建议吗？

编辑（使用解决方案）：

在评论/答案和性能评估之后，我决定放弃批量插入并使用SQLCommand将IEnumerable与我的数据作为表值参数切换到本机编译存储过程，以将数据直接存储在我的内存优化中决赛桌（以及现在用作档案的“登台”表的副本）。性能显着提高（即使我没有考虑并行插入插件（将在稍后阶段））。

以下是代码的一部分：

内存优化的用户定义表类型（将数据从C＃切换到SQL（存储过程）：

CREATE TYPE [Staging].[CityIndexIntradayLivePrices] AS TABLE(
    [CityIndexInstrumentID] [int] NOT NULL,
    [CityIndexTimeStamp] [bigint] NOT NULL,
    [BidPrice] [numeric](18, 8) NOT NULL,
    [AskPrice] [numeric](18, 8) NOT NULL,
    INDEX [IndexCityIndexIntradayLivePrices] NONCLUSTERED 
(
    [CityIndexInstrumentID] ASC,
    [CityIndexTimeStamp] ASC,
    [BidPrice] ASC,
    [AskPrice] ASC
)
)
WITH ( MEMORY_OPTIMIZED = ON )

本机编译的存储过程，用于将数据插入到final table和staging（在这种情况下用作存档）：

create procedure [Staging].[spProcessCityIndexIntradayLivePricesStaging]
(
    @ProcessingID int,
    @CityIndexIntradayLivePrices Staging.CityIndexIntradayLivePrices readonly
)
with native_compilation, schemabinding, execute as owner
as 
begin atomic
with (transaction isolation level=snapshot, language=N'us_english')


    -- store prices

    insert into TimeSeries.CityIndexIntradayLivePrices
    (
        ObjectID, 
        PerDateTime, 
        BidPrice, 
        AskPrice, 
        ProcessingID
    )
    select Objects.ObjectID,
    CityIndexTimeStamp,
    CityIndexIntradayLivePricesStaging.BidPrice, 
    CityIndexIntradayLivePricesStaging.AskPrice,
    @ProcessingID
    from @CityIndexIntradayLivePrices CityIndexIntradayLivePricesStaging,
    Objects.Objects
    where Objects.CityIndexInstrumentID = CityIndexIntradayLivePricesStaging.CityIndexInstrumentID


    -- store data in staging table

    insert into Staging.CityIndexIntradayLivePricesStaging
    (
        ImportProcessingID,
        CityIndexInstrumentID,
        CityIndexTimeStamp,
        BidPrice,
        AskPrice
    )
    select @ProcessingID,
    CityIndexInstrumentID,
    CityIndexTimeStamp,
    BidPrice,
    AskPrice
    from @CityIndexIntradayLivePrices


end

IEnumerable填充了队列：

private static IEnumerable<SqlDataRecord> CreateSqlDataRecords()
{


    // set columns (the sequence is important as the sequence will be accordingly to the sequence of columns in the table-value parameter)

    SqlMetaData MetaDataCol1;
    SqlMetaData MetaDataCol2;
    SqlMetaData MetaDataCol3;
    SqlMetaData MetaDataCol4;

    MetaDataCol1 = new SqlMetaData("CityIndexInstrumentID", SqlDbType.Int);
    MetaDataCol2 = new SqlMetaData("CityIndexTimeStamp", SqlDbType.BigInt);
    MetaDataCol3 = new SqlMetaData("BidPrice", SqlDbType.Decimal, 18, 8); // precision 18, 8 scale
    MetaDataCol4 = new SqlMetaData("AskPrice", SqlDbType.Decimal, 18, 8); // precision 18, 8 scale


    // define sql data record with the columns

    SqlDataRecord DataRecord = new SqlDataRecord(new SqlMetaData[] { MetaDataCol1, MetaDataCol2, MetaDataCol3, MetaDataCol4 });


    // remove each price row from queue and add it to the sql data record

    LightstreamerAPI.PriceDTO PriceDTO = new LightstreamerAPI.PriceDTO();

    while (IntradayQuotesQueue.TryDequeue(out PriceDTO))
    {

        DataRecord.SetInt32(0, PriceDTO.MarketID); // city index market id
        DataRecord.SetInt64(1, Convert.ToInt64((PriceDTO.TickDate.Replace(@"\/Date(", "")).Replace(@")\/", ""))); // @ is used to avoid problem with / as escape sequence)
        DataRecord.SetDecimal(2, PriceDTO.Bid); // bid price
        DataRecord.SetDecimal(3, PriceDTO.Offer); // ask price

        yield return DataRecord;

    }


}

每0.5秒处理一次数据：

public static void ChildThreadIntradayQuotesHandler(Int32 CityIndexInterfaceProcessingID)
{


    try
    {

        // open new sql connection

        using (SqlConnection TimeSeriesDatabaseSQLConnection = new SqlConnection("Data Source=XXX;Initial Catalog=XXX;Integrated Security=SSPI;MultipleActiveResultSets=false"))
        {


            // open connection

            TimeSeriesDatabaseSQLConnection.Open();


            // endless loop to keep thread alive

            while(true)
            {


                // ensure queue has rows to process (otherwise no need to continue)

                if(IntradayQuotesQueue.Count > 0) 
                {


                    // define stored procedure for sql command

                    SqlCommand InsertCommand = new SqlCommand("Staging.spProcessCityIndexIntradayLivePricesStaging", TimeSeriesDatabaseSQLConnection);


                    // set command type to stored procedure

                    InsertCommand.CommandType = CommandType.StoredProcedure;


                    // define sql parameters (table-value parameter gets data from CreateSqlDataRecords())

                    SqlParameter ParameterCityIndexIntradayLivePrices = InsertCommand.Parameters.AddWithValue("@CityIndexIntradayLivePrices", CreateSqlDataRecords()); // table-valued parameter
                    SqlParameter ParameterProcessingID = InsertCommand.Parameters.AddWithValue("@ProcessingID", CityIndexInterfaceProcessingID); // processing id parameter


                    // set sql db type to structured for table-value paramter (structured = special data type for specifying structured data contained in table-valued parameters)

                    ParameterCityIndexIntradayLivePrices.SqlDbType = SqlDbType.Structured;


                    // execute stored procedure

                    InsertCommand.ExecuteNonQuery();


                }


                // wait 0.5 seconds

                Thread.Sleep(500);


            }

        }

    }
    catch (Exception e)
    {

        // handle error (standard error messages and update processing)

        ThreadErrorHandling(CityIndexInterfaceProcessingID, "ChildThreadIntradayQuotesHandler (handler stopped now)", e);

    };


}

Answer 1

使用SQL Server 2016（它还不是RTM，但在内存优化表方面，它已经比2014年好很多）。然后使用memory-optimized table variable或者在事务中调用大量的native stored procedure调用，每个调用执行一次插入，具体取决于场景中的更快（这会有所不同）。有几点需要注意：

在一次交易中进行多次插入对于节省网络往返至关重要。虽然内存中的操作非常快，但SQL Server仍需要确认每个操作。
根据您生成数据的方式，您可能会发现并行插入可以加快速度（不要过度;您将很快达到饱和点）。不要试图在这里变得非常聪明;利用async / await和/或Parallel.ForEach。
如果您传递的是表值参数，最简单的方法是传递DataTable作为参数值，但这不是最有效的方法 - 这将是通过IEnumerable<SqlDataRecord>。您可以使用迭代器方法生成值，因此只分配一定量的内存。

您需要进行一些实验，以找到传递数据的最佳方式;这在很大程度上取决于数据的大小以及获取数据的方式。

Answer 2

将行数从登台表批量计算到最终表中的行数小于5k，我通常使用4k，并且不要在事务中插入它们。相反，如果需要，实施程序化事务。保持在5k以下的插入行会使行锁的数量不再升级为表锁，这必须等到其他人都离开表。

Answer 3

你确定这是你的逻辑放慢而不是数据库的实际交易吗？例如，实体框架是“敏感的”，因为缺少一个更好的术语，当试图插入大量的行并且变得非常慢时。

在Codeplex上有一个第三方库，BulkInsert，我已经使用了，并且非常适合批量插入数据：PercentFrameLayout

如果您执行此操作的EF也可能基于记录计数，您也可以在DBContext上编写自己的扩展方法。 5000行以下的任何东西都使用Save（），你可以调用自己的批量插入逻辑。

C＃将数据插入SQL数据库的最快方法

3 个答案: