SQL Server で「scope_identity()」を使用して一括挿入を効率的に実行するにはどうすればよいですか?
ストアド プロシージャを使用してバッチ挿入と scope_identity()
はじめに
この記事では、ストアド プロシージャに基づいて、scope_identity()
を含むバッチ挿入のパフォーマンスを向上させる方法を提案します。テーブル値パラメーター、MERGE ステートメント、および OUTPUT 句を利用して、関連テーブルに効率的にレコードを挿入し、マッピング テーブルを使用して生成された ID を取得します。
テーブルの例
まず、サンプルテーブル tblBase
と tblRelated
を作成します。これらの間には 1 対多の関係があります。
CREATE TABLE tblBase ( base_id int identity(1,1) primary key, base_data int ); CREATE TABLE tblRelated ( related_base_id int foreign key references tblBase (base_id), related_Id int identity(1,1) primary key, related_data int );
ユーザー定義のテーブルタイプ
次に、tblBase
テーブルと tblRelated
テーブルの入力データを表すユーザー定義テーブル タイプ (UDT) を定義します。
CREATE TYPE udt_base As Table ( base_temp_id int, -- 注意:填充表值参数时,此列保存用于连接`tblBase`和`tblRelated`表的ID。 base_id int, base_data int ); CREATE TYPE udt_related As Table ( related_base_id int, related_data int ); CREATE TYPE udt_idMap as table ( temp_id int, id int );
ストアド プロシージャ
次の stp_InsertMultipleRecordsToMultipleTables
ストアド プロシージャは、udt_base
および udt_related
UDT を入力として受け入れ、一括挿入操作を実行します。
CREATE PROCEDURE stp_InsertMultipleRecordsToMultipleTables ( @base as dbo.udt_base readonly, @related as dbo.udt_related readonly ) AS DECLARE @idMap as dbo.udt_idMap MERGE INTO tblBase USING @base AS temp ON 1 = 0 -- 始终不匹配 WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (base_data) VALUES (temp.base_data) OUTPUT temp.base_temp_id, inserted.base_id -- 此处我们使用`base_temp_id`映射到正确的ID INTO @idMap (temp_id, id); INSERT INTO tblRelated(related_base_id, related_data) SELECT id, related_data FROM @related r INNER JOIN @idMap m ON(r.related_base_id = m.temp_id) -- 此处我们使用映射表插入具有正确`base_id`的相关记录
説明
- このストアド プロシージャは、UDT を入力として受け入れます。
- MERGE ステートメントを使用してレコードを
tblBase
に挿入します。このメソッドにより、テーブルが更新または挿入されます (一致するレコードが存在する場合は更新されます)。 - OUTPUT 句は、生成された
base_id
と、関連テーブルを結合するために使用される一時的なbase_temp_id
をキャプチャします。 - これらの値は
@idMap
テーブルに保存されます。 - プロセスは、
@idMap
を使用して関連レコードをtblRelated
に挿入し、外部キー関係が維持されるようにします。
テスト
10 個の親レコードと 1000 個の子レコードでテストしたところ、プロセスは 1 秒未満で実行されました。
結論
このストアド プロシージャ ベースのアプローチにより、scope_identity()
を使用したバッチ挿入のパフォーマンスが大幅に向上します。これにより、ループ内でクエリを実行する必要がなくなり、データベース呼び出しの数とロック時間が削減されます。さらに、テーブル値パラメーターとテーブル値関数 (UDF) を活用して、データを効率的に操作します。
以上がSQL Server で「scope_identity()」を使用して一括挿入を効率的に実行するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
