UniDAC使用教程（八）：批处理操作

本篇文章介绍了UniDAC的批处理操作 。

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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。我们将长期的经验集于这个小组件，提供统一的数据库连接访问（如oracle、微软SQL等等）。这意味着您可以在您的项目之间轻松地切换不同的数据库，以及创建跨数据库应用程序接口。

现代数据库处理的数据量稳步增长。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、更新和删除操作。因此，Devart提供了几种解决方案来加速处理大量数据。因此，例如，TUniLoader支持向数据库插入大量数据。不幸的是，TUniLoader只允许插入数据——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-批处理操作。关键是只执行一个参数化的修改SQL查询。多个更改是由于这样一个查询的参数不是单个值，而是一个完整的值数组。这种方法极大地提高了数据操作的速度。此外，与使用TUniLoader相比，批处理操作不仅可以用于插入，还可以用于修改和删除。

让我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作的功能。

Batch_Test表生成脚本

For Oracle：

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:

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:

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:

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:

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:

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))

批处理操作执行

要将记录插入到BATCH_TEST表中，我们使用以下SQL查询：

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

使用简单插入操作时，查询参数值如下：

查询执行后，一条记录将插入到BATCH_TEST表中。

使用批处理操作时，查询及其参数保持不变。但是，参数值将包含在一个数组中：

现在，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作/p>

批量插入操作样本

让我们尝试使用批插入操作将1000行插入到BATCH_TEST表中：

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，通过一个SQL查询向表中插入1000行。还可以将另一个参数–偏移（默认为0）–传递给方法。Offset参数指向数组元素，批处理操作从该元素开始。

我们可以通过两种方式将1000条记录插入到BATCH_TEST表中。

每次1000行：

UniQuery1.Execute(1000);

2×500行：

// insert first 500 rowsUniQuery1.Execute(500, 0);// insert next 500 rowsUniQuery1.Execute(500, 500);

500行，然后是300行，最后是200行：

// insert 500 rowsUniQuery1.Execute(500, 0);// insert next 300 rows starting from 500UniQuery1.Execute(300, 500);// insert next 200 rows starting from 800UniQuery1.Execute(200, 800);

批量更新操作示例

通过批处理操作，我们可以修改BATCH_TEST表中的所有1000行，这很简单：

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;

批量删除操作样本

从BATCH_TEST表中删除1000行的操作如下：

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表示例允许使用数据库和批处理操作分析正常操作的执行速度：

需要注意的是，在不同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同。这是由于操作执行速度可能因特定服务器的设置、其当前工作负载、吞吐量、 络连接等而不同。

在批处理操作中访问参数时不应该做

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

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;

但是，参数数组的填充速度会变慢，因为在每个循环迭代中，必须根据每个参数的名称定义其序 。如果循环执行10000次，性能损失可能会变得相当严重。

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