【C#】使用DeepSeek帮助评估数据库性能问题,C# 使用定时任务,每隔一分钟移除一次表,再重新创建表,和往新创建的表追加5万多条记录

🌹欢迎来到《小5讲堂》🌹

🌹这是《C#》系列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。🌹

🌹温馨提示:博主能力有限,理解水平有限,若有不对之处望指正!🌹

目录

  • 前言
  • DeepSeek回答
    • 存在性能问题
      • [1. **表删除与创建的开销**](#1. 表删除与创建的开销)
      • [2. **插入大量数据的开销**](#2. 插入大量数据的开销)
      • [3. **对服务器资源的消耗**](#3. 对服务器资源的消耗)
      • [4. **对并发操作的影响**](#4. 对并发操作的影响)
      • [5. **日志和备份的影响**](#5. 日志和备份的影响)
      • [6. **替代方案**](#6. 替代方案)
      • [7. **性能监控**](#7. 性能监控)
      • 总结
    • DS解决方案
      • 1. **使用临时表(`#TempTable`)**
      • [2. **使用表分区(Partitioning)**](#2. 使用表分区(Partitioning))
      • [3. **使用批量插入和删除**](#3. 使用批量插入和删除)
      • [4. **使用内存优化表(In-Memory OLTP)**](#4. 使用内存优化表(In-Memory OLTP))
      • [5. **使用队列或消息表**](#5. 使用队列或消息表)
      • 总结
  • 博主解决方案
  • 相关文章

前言

最近DeepSeek很火,好像各行各业都在对接TA,甚至各大厂都接上他们的模型。

主要是因为TA属于类文本垂直生成,相对于通用模型会更加专注,训练和投喂的数据量和质量肯定会比较高,再加上TA高效的算法,输出的内容质量就更加高,得到的认可度就高。

基于这个,本篇文章通过DS来评估下数据库性能问题。

DeepSeek回答

存在性能问题

在SQL Server中,每隔一分钟删除并重新创建表,然后插入5万多条记录,确实会对服务器性能产生显著影响。以下是一些关键点:

1. 表删除与创建的开销

  • 删除表DROP TABLE 操作会释放表的所有资源,包括索引、约束等,涉及大量元数据操作和日志记录。
  • 创建表CREATE TABLE 操作需要重新定义表结构,分配存储空间,并更新系统目录。

频繁执行这些操作会导致:

  • 锁争用:删除和创建表时,SQL Server会对系统表加锁,可能阻塞其他查询。
  • 日志增长:每次操作都会产生大量日志,可能导致日志文件快速增长,影响性能。

2. 插入大量数据的开销

  • 插入5万多条记录:每次插入大量数据会增加事务日志的负担,可能导致日志文件频繁增长,甚至触发自动增长操作,进一步影响性能。
  • 索引维护:如果表有索引,插入数据时会触发索引维护,增加CPU和I/O开销。

3. 对服务器资源的消耗

  • CPU和I/O:频繁的表操作和大量数据插入会消耗大量CPU和磁盘I/O资源,可能影响其他查询的性能。
  • 内存:SQL Server需要为每次操作分配内存,频繁操作可能导致内存压力增加。

4. 对并发操作的影响

  • 阻塞:删除和创建表时,SQL Server会对表加锁,可能阻塞其他查询,影响并发性能。
  • 死锁风险:频繁的表操作增加了死锁的可能性,尤其是在高并发环境中。

5. 日志和备份的影响

  • 日志增长:频繁的表操作和大量数据插入会导致事务日志快速增长,增加日志管理难度。
  • 备份:如果启用了事务日志备份,频繁的日志增长会增加备份的频率和大小。

6. 替代方案

  • 使用临时表 :如果数据是临时性的,可以考虑使用临时表(#TempTable),它们在会话结束时自动删除,减少对系统表的影响。
  • 分区表:如果数据需要频繁清理,可以考虑使用分区表,通过切换分区来快速删除数据。
  • 批量删除和插入:如果必须保留表结构,可以考虑批量删除和插入数据,而不是删除和重新创建表。

7. 性能监控

  • 监控工具:使用SQL Server自带的性能监控工具(如SQL Server Profiler、Extended Events、DMVs)来监控表操作对服务器性能的影响。
  • 日志和资源使用:定期检查事务日志大小、CPU使用率、磁盘I/O等指标,确保系统资源在可控范围内。

总结

频繁删除和创建表,并插入大量数据,会对SQL Server的性能产生显著影响,尤其是在高并发或资源有限的环境中。建议考虑替代方案,如使用临时表或分区表,以减少对系统资源的消耗和性能的影响。如果必须采用当前方案,务必密切监控服务器性能,并确保有足够的资源来处理这些操作。

DS解决方案

是的,有更好的方法来处理这种需求,避免频繁删除和创建表带来的性能问题。以下是几种更高效的替代方案:


1. 使用临时表(#TempTable

如果数据是临时性的,可以使用SQL Server的临时表。临时表在会话结束时自动删除,避免了频繁删除和创建表的开销。

csharp 复制代码
// C# 示例
using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    connection.Open();

    // 创建临时表
    var createTempTable = @"
        CREATE TABLE #TempTable (
            ID INT PRIMARY KEY,
            Data NVARCHAR(255)
        );";
    new SqlCommand(createTempTable, connection).ExecuteNonQuery();

    // 插入数据
    for (int i = 0; i < 50000; i++)
    {
        var insertCommand = new SqlCommand("INSERT INTO #TempTable (ID, Data) VALUES (@ID, @Data)", connection);
        insertCommand.Parameters.AddWithValue("@ID", i);
        insertCommand.Parameters.AddWithValue("@Data", "Sample Data " + i);
        insertCommand.ExecuteNonQuery();
    }

    // 使用临时表进行查询或其他操作
    var selectCommand = new SqlCommand("SELECT * FROM #TempTable", connection);
    var reader = selectCommand.ExecuteReader();
    while (reader.Read())
    {
        // 处理数据
    }
}

优点

  • 临时表在会话结束后自动删除,无需手动清理。
  • 减少对系统表的频繁操作。

缺点

  • 临时表仅在当前会话中可见,不适合跨会话共享数据。

2. 使用表分区(Partitioning)

如果数据需要定期清理,可以使用表分区技术。通过分区切换,可以快速删除旧数据,而不需要删除整个表。

步骤

  1. 创建一个分区函数和分区方案。
  2. 将表按时间或其他条件分区。
  3. 使用 SWITCH 语句快速删除旧分区。
sql 复制代码
-- 创建分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION MyPartitionFunction (DATETIME)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2023-01-01', '2023-02-01');

-- 创建分区方案
CREATE PARTITION SCHEME MyPartitionScheme
AS PARTITION MyPartitionFunction
TO ([PRIMARY], [PRIMARY], [PRIMARY]);

-- 创建分区表
CREATE TABLE MyPartitionedTable (
    ID INT PRIMARY KEY,
    Data NVARCHAR(255),
    CreatedDate DATETIME
) ON MyPartitionScheme(CreatedDate);

-- 切换分区以删除旧数据
ALTER TABLE MyPartitionedTable
SWITCH PARTITION 1 TO StagingTable; -- 将旧分区数据切换到临时表
TRUNCATE TABLE StagingTable; -- 清空临时表

优点

  • 快速删除旧数据,性能开销低。
  • 适合按时间或其他条件清理数据的场景。

缺点

  • 需要提前规划和设计分区策略。
  • 对表结构有一定要求。

3. 使用批量插入和删除

如果必须保留表结构,可以通过批量删除和插入数据来减少操作频率。

步骤

  1. 使用 TRUNCATE TABLE 快速清空表(比 DELETE 更快)。
  2. 使用批量插入(如 SqlBulkCopy)高效插入数据。
csharp 复制代码
// C# 示例
using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    connection.Open();

    // 清空表
    var truncateCommand = new SqlCommand("TRUNCATE TABLE MyTable", connection);
    truncateCommand.ExecuteNonQuery();

    // 使用 SqlBulkCopy 批量插入数据
    using (var bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection))
    {
        bulkCopy.DestinationTableName = "MyTable";
        var dataTable = new DataTable();
        dataTable.Columns.Add("ID", typeof(int));
        dataTable.Columns.Add("Data", typeof(string));

        for (int i = 0; i < 50000; i++)
        {
            dataTable.Rows.Add(i, "Sample Data " + i);
        }

        bulkCopy.WriteToServer(dataTable);
    }
}

优点

  • TRUNCATE TABLEDELETE 更快,且不会产生大量日志。
  • SqlBulkCopy 是高效的批量插入工具,性能远高于逐条插入。

缺点

  • 仍然需要清空表,可能不适合某些场景。

4. 使用内存优化表(In-Memory OLTP)

如果数据访问频率高且对性能要求极高,可以考虑使用内存优化表。内存优化表将数据存储在内存中,适合高并发和频繁写入的场景。

步骤

  1. 启用内存优化功能。
  2. 创建内存优化表。
sql 复制代码
-- 启用内存优化
ALTER DATABASE MyDatabase
ADD FILEGROUP MyMemoryOptimizedFileGroup CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA;

ALTER DATABASE MyDatabase
ADD FILE (NAME='MyMemoryOptimizedFile', FILENAME='C:\Data\MyMemoryOptimizedFile')
TO FILEGROUP MyMemoryOptimizedFileGroup;

-- 创建内存优化表
CREATE TABLE MyMemoryOptimizedTable (
    ID INT PRIMARY KEY NONCLUSTERED,
    Data NVARCHAR(255)
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON);

优点

  • 数据存储在内存中,读写性能极高。
  • 适合高并发和频繁写入的场景。

缺点

  • 需要足够的内存资源。
  • 对硬件要求较高。

5. 使用队列或消息表

如果数据是逐步生成的,可以使用队列或消息表的方式,逐步插入数据,而不是一次性插入大量数据。

步骤

  1. 创建一个消息表,用于存储待处理的数据。
  2. 使用定时任务逐步处理数据。
sql 复制代码
-- 创建消息表
CREATE TABLE MessageTable (
    ID INT IDENTITY PRIMARY KEY,
    Data NVARCHAR(255),
    Processed BIT DEFAULT 0
);

-- 插入数据
INSERT INTO MessageTable (Data) VALUES ('Sample Data 1');
INSERT INTO MessageTable (Data) VALUES ('Sample Data 2');

-- 处理数据
UPDATE MessageTable
SET Processed = 1
WHERE Processed = 0;

优点

  • 数据逐步插入,减少一次性插入的压力。
  • 适合流式数据处理场景。

缺点

  • 需要额外的逻辑来处理数据。

总结

根据你的具体需求,可以选择以下方案:

  • 临时表:适合临时数据存储。
  • 表分区:适合按时间或其他条件清理数据。
  • 批量插入和删除:适合需要保留表结构的场景。
  • 内存优化表:适合高性能和高并发的场景。
  • 队列或消息表:适合逐步处理数据的场景。

选择最合适的方案可以显著提升性能,并减少对SQL Server的影响。

博主解决方案

直接查询关联表数据到缓存里,可以是内存或者Redis里。

相关文章

【C#】使用DeepSeek帮助评估数据库性能问题,C# 使用定时任务,每隔一分钟移除一次表,再重新创建表,和往新创建的表追加5万多条记录

【C#】合理使用DeepSeek相关AI应用为我们提供强有力的开发工具,在.net core 6.0框架下使用JsonNode动态解析json字符串,如何正确使用单问号和双问号做好空值处理

【C#】已经实体类和动态实体类的反射使用方法,两分钟回顾,码上就懂

【C#】使用vue3的axios发起get和post请求.net framework部署的API显示跨域

【C#】.net core 6.0 webapi 使用core版本的NPOI的Excel读取数据以及保存数据

【C#】pdf按页分割文件,以及分页合并,效果还不错,你值得拥有

【C#】未能加载文件或程序集"CefSharp.Core.Runtime.dll"或它的某一个依赖项。找不到指定的模块。

【C#】.net core 6.0 在program时间格式统一json格式化,并列举program默认写法和简化写法

【C#】.net core 6.0 ApiController,API控制器方法,API接口以实体类作为接收参数应该注意的点

【C#】 SortedDictionary,查找字典中是否存在给定的关键字

【C#】.net core 6.0 MVC返回JsonResult显示API接口返回值不可被JSON反序列化

【C#】.net core 6.0 使用第三方日志插件Log4net,配置文件详细说明

【C#】使用代码实现龙年春晚扑克牌魔术(守岁共此时),代码实现篇

【C#】使用代码实现龙年春晚扑克牌魔术(守岁共此时),流程描述篇

【C#】约瑟夫原理举例2个代码实现

【C#】List泛型数据集如何循环移动,最后一位移动到第一位,以此类推

【C#】获取文本中的链接,通过正则表达式的方法获取以及优化兼容多种格式

温故而知新,不同阶段重温知识点,会有不一样的认识和理解,博主将巩固一遍知识点,并以实践方式和大家分享,若能有所帮助和收获,这将是博主最大的创作动力和荣幸。也期待认识更多优秀博主,可查看博主个人中心查看信息。

相关推荐
chuanauc3 分钟前
Kubernets K8s 学习
java·学习·kubernetes
极限实验室12 分钟前
INFINI Labs 产品更新 | INFINI Console 1.29.6 发布 – 优化监控图表异常毛刺等
数据库·产品
先睡15 分钟前
优化MySQL查询
数据库·sql
一头生产的驴19 分钟前
java整合itext pdf实现自定义PDF文件格式导出
java·spring boot·pdf·itextpdf
YuTaoShao25 分钟前
【LeetCode 热题 100】73. 矩阵置零——(解法二)空间复杂度 O(1)
java·算法·leetcode·矩阵
zzywxc78729 分钟前
AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
java·大数据·开发语言·人工智能·spring
小张是铁粉32 分钟前
oracle的内存架构学习
数据库·学习·oracle·架构
专注API从业者36 分钟前
构建淘宝评论监控系统:API 接口开发与实时数据采集教程
大数据·前端·数据库·oracle
藏在歌词里39 分钟前
数据库-元数据表
数据库
小乌龟不会飞2 小时前
Ubuntu 安装 etcd 与 etcd-cpp-apiv3
数据库·etcd