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【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

news 来源：原创 2025/8/18 20:17:46

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🌹这是《C#》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。🌹
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前言
DeepSeek回答
- 存在性能问题
- - 1. **表删除与创建的开销**
  - 2. **插入大量数据的开销**
  - 3. **对服务器资源的消耗**
  - 4. **对并发操作的影响**
  - 5. **日志和备份的影响**
  - 6. **替代方案**
  - 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）**
  - 3. **使用批量插入和删除**
  - 4. **使用内存优化表（In-Memory OLTP）**
  - 5. **使用队列或消息表**
  - 总结
博主解决方案
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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。

// 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：

创建一个分区函数和分区方案。
将表按时间或其他条件分区。
使用 SWITCH 语句快速删除旧分区。

-- 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：

使用 TRUNCATE TABLE 快速清空表（比 DELETE 更快）。
使用批量插入（如 SqlBulkCopy）高效插入数据。

// 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 TABLE 比 DELETE 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：

启用内存优化功能。
创建内存优化表。

-- 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：

创建一个消息表，用于存储待处理的数据。
使用定时任务逐步处理数据。

-- 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。

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