UniDAC使用教程（八）：批处理操做

下载UniDAC最新版本

Universal Data Access Components (UniDAC)是一款通用数据库访问组件，提供了多个数据库的直接访问，如针对Windows的Delphi, C++Builder, Lazarus (以及 Free Pascal) , Mac OS X, iOS, Android, Linux和64和32位的FreeBSD等等。咱们将长期的经验集于这个小组件，提供统一的数据库链接访问（如oracle、微软SQL等等）。这意味着您能够在您的项目之间轻松地切换不一样的数据库，以及建立跨数据库应用程序接口。

现代数据库处理的数据量稳步增加。在这方面，存在一个严重的问题——数据库性能。必须尽快执行插入、更新和删除操做。所以，Devart提供了几种解决方案来加速处理大量数据。所以，例如，TUniLoader支持向数据库插入大量数据。不幸的是，TUniLoader只容许插入数据——它不能用于更新和删除数据。

新版本的Devart Delphi数据访问组件引入了大数据处理的新机制-批处理操做。关键是只执行一个参数化的修改SQL查询。多个更改是因为这样一个查询的参数不是单个值，而是一个完整的值数组。这种方法极大地提升了数据操做的速度。此外，与使用TUniLoader相比，批处理操做不只能够用于插入，还能够用于修改和删除。

让咱们以包含最流行数据类型属性的BATCH_TEST表为例，更好地了解批处理操做的功能。

Batch_Test表生成脚本

For Oracle：

1 2 3 4 5 6 7 8 9

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID     NUMBER(9,0),   F_INTEGER  NUMBER(9,0),   F_FLOAT  NUMBER(12,7),   F_STRING   VARCHAR2(250),   F_DATE  DATE,   CONSTRAINT PK_BATCH_TEST PRIMARY KEY (ID) )

For MS SQL Server:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID    INT,   F_INTEGER INT,   F_FLOAT FLOAT,   F_STRING  VARCHAR(250),   F_DATE  DATETIME,   CONSTRAINT PK_BATCH_TEST PRIMARY KEY (ID) )

For PostgreSQL:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID    INTEGER,   F_INTEGER INTEGER,   F_FLOAT DOUBLE PRECISION,   F_STRING  VARCHAR(250),   F_DATE  DATE,   CONSTRAINT PK_BATCH_TEST PRIMARY KEY (ID) )

For InterBase:

1 2 3 4 5 6 7 8

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID    INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,   F_INTEGER INTEGER,   F_FLOAT FLOAT,   F_STRING  VARCHAR(250),   F_DATE  DATE )

For MySQL:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID    INT,   F_INTEGER INT,   F_FLOAT FLOAT,   F_STRING  VARCHAR(250),   F_DATE  DATETIME,   CONSTRAINT PK_BATCH_TEST PRIMARY KEY (ID) )

For SQLite:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

CREATE TABLE BATCH_TEST (   ID     INTEGER,   F_INTEGER  INTEGER,   F_FLOAT  FLOAT,   F_STRING  VARCHAR(250),   F_DATE  DATETIME,   CONSTRAINT PK_BATCH_TEST PRIMARY KEY (ID) )

批处理操做执行

要将记录插入到BATCH_TEST表中，咱们使用如下SQL查询：

1	INSERT INTO BATCH_TEST VALUES (:ID, :F_INTEGER, :F_FLOAT, :F_STRING, :F_DATE)

使用简单插入操做时，查询参数值以下：

查询执行后，一条记录将插入到BATCH_TEST表中。

使用批处理操做时，查询及其参数保持不变。可是，参数值将包含在一个数组中：

如今，在执行查询时，一次向表中插入5条记录。

如何在代码中实现批量操做？

批量插入操做样本

让咱们尝试使用批插入操做将1000行插入到BATCH_TEST表中：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

var   i: Integer; begin   // describe the SQL query   UniQuery1.SQL.Text := 'INSERT INTO BATCH_TEST VALUES (:ID, :F_INTEGER, :F_FLOAT, :F_STRING, :F_DATE)';     // define the parameter types passed to the query :   UniQuery1.Params[0].DataType := ftInteger;   UniQuery1.Params[1].DataType := ftInteger;   UniQuery1.Params[2].DataType := ftFloat;   UniQuery1.Params[3].DataType := ftString;   UniQuery1.Params[4].DataType := ftDateTime;     // specify the array dimension:   UniQuery1.Params.ValueCount := 1000;     // populate the array with parameter values:   for i := 0 to UniQuery1.Params.ValueCount - 1 do begin     UniQuery1.Params[0][i].AsInteger := i + 1;     UniQuery1.Params[1][i].AsInteger := i + 2000 + 1;     UniQuery1.Params[2][i].AsFloat := (i + 1) / 12;     UniQuery1.Params[3][i].AsString := 'Values ' + IntToStr(i + 1);     UniQuery1.Params[4][i].AsDateTime := Now;   end;     // insert 1000 rows into the BATCH_TEST table   UniQuery1.Execute(1000); end;

此命令将使用准备好的参数值数组，经过一个SQL查询向表中插入1000行。还能够将另外一个参数–偏移（默认为0）–传递给方法。Offset参数指向数组元素，批处理操做从该元素开始。

咱们能够经过两种方式将1000条记录插入到BATCH_TEST表中。

每次1000行：

1	UniQuery1.Execute(1000);

2×500行：

1 2 3 4 5

// insert first 500 rows UniQuery1.Execute(500, 0);   // insert next 500 rows UniQuery1.Execute(500, 500);

500行，而后是300行，最后是200行：

1 2 3 4 5 6 7 8

// insert 500 rows UniQuery1.Execute(500, 0);   // insert next 300 rows starting from 500 UniQuery1.Execute(300, 500);   // insert next 200 rows starting from 800 UniQuery1.Execute(200, 800);

批量更新操做示例

经过批处理操做，咱们能够修改BATCH_TEST表中的全部1000行，这很简单：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

var   i: Integer; begin   // describe the SQL query   UniQuery1.SQL.Text := 'UPDATE BATCH_TEST SET F_INTEGER=:F_INTEGER, F_FLOAT=:F_FLOAT, F_STRING=:F_STRING, F_DATE=:F_DATE WHERE ID=:OLDID';     // define parameter types passed to the query:   UniQuery1.Params[0].DataType := ftInteger;   UniQuery1.Params[1].DataType := ftFloat;   UniQuery1.Params[2].DataType := ftString;   UniQuery1.Params[3].DataType := ftDateTime;   UniQuery1.Params[4].DataType := ftInteger;     // specify the array dimension:   UniQuery1.Params.ValueCount := 1000;     // populate the array with parameter values:   for i := 0 to 1000 - 1 do begin     UniQuery1.Params[0][i].AsInteger := i - 2000 + 1;     UniQuery1.Params[1][i].AsFloat := (i + 1) / 100;     UniQuery1.Params[2][i].AsString := 'New Values ' + IntToStr(i + 1);     UniQuery1.Params[3][i].AsDateTime := Now;     UniQuery1.Params[4][i].AsInteger := i + 1;   end;     // update 1000 rows in the BATCH_TEST table   UniQuery1.Execute(1000); end;

批量删除操做样本

从BATCH_TEST表中删除1000行的操做以下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

var   i: Integer; begin   // describe the SQL query   UniQuery1.SQL.Text := 'DELETE FROM BATCH_TEST WHERE ID=:ID';     // define parameter types passed to the query:   UniQuery1.Params[0].DataType := ftInteger;     // specify the array dimension   UniQuery1.Params.ValueCount := 1000;     // populate the arrays with parameter values   for i := 0 to 1000 - 1 do     UniQuery1.Params[0][i].AsInteger := i + 1;     // delete 1000 rows from the BATCH_TEST table   UniQuery1.Execute(1000); end;

性能比较

BATCH_TEST表示例容许使用数据库和批处理操做分析正常操做的执行速度：

须要注意的是，在不一样的数据库服务器上修改同一个表时，检索到的结果可能会有所不一样。这是因为操做执行速度可能因特定服务器的设置、其当前工做负载、吞吐量、网络链接等而不一样。

在批处理操做中访问参数时不该该作

在填充数组和插入记录时，咱们经过索引访问查询参数。更明显的是，按名称访问参数：

1 2 3 4 5 6 7

for i := 0 to 9999 do begin   UniQuery1.Params.ParamByName('ID')[i].AsInteger := i + 1;   UniQuery1.Params.ParamByName('F_INTEGER')[i].AsInteger := i + 2000 + 1;   UniQuery1.Params.ParamByName('F_FLOAT')[i].AsFloat := (i + 1) / 12;   UniQuery1.Params.ParamByName('F_STRING')[i].AsString := 'Values ' + IntToStr(i + 1);   UniQuery1.Params.ParamByName('F_DATE')[i].AsDateTime := Now; end;

可是，参数数组的填充速度会变慢，由于在每一个循环迭代中，必须根据每一个参数的名称定义其序号。若是循环执行10000次，性能损失可能会变得至关严重。