说实话，SQL Server里那四亿多条数据我到底是怎么搞定的？

说实话,SQL Server里那四亿多条数据我到底是怎么搞定的？

这事儿说来话长,当时真是头皮发麻，我不是什么数据库专家，就是一边查一边干，摸着石头过河，你让我讲那些特别专业的术语，我也说不利索，我就用大白话跟你唠唠我是咋整的。

第一关：不能直接上

最开始,我的想法特简单：不就是导数据嘛，写个程序，一条一条往里插不就完了？结果你猜怎么着？我试了一下，每秒最多也就插个几百条，我拿计算器一按，四亿条？这得跑到猴年马月去，机器不崩，我先崩了，这条路直接pass，太原始了。

后来才知道,像我这种蛮干，在数据库里叫“逐行插入”（来源：常见数据库性能优化建议），事务日志能给你撑爆，速度慢得像蜗牛，得换思路。

第二关：找到“批量”这个法宝

然后我就开始搜啊,问啊，终于搞明白了一个关键点：不能一条一条喂，得一批一批地喂，就像你运沙子，不能一粒一粒拿手捧，得用铲子，一铲子一铲子地往里倒。

我用的最主要工具就是SQL Server自带的 BCP（ Bulk Copy Program，大容量复制程序）（来源：SQL Server官方工具介绍），这玩意儿是专门干这个的，速度飞快，我的步骤大概是：

1. 准备干净的数据文件：我把源数据整理成纯文本的CSV格式文件，每个文件大概几百万条数据，这一步很关键，数据格式必须规整，不然BCP会报错，死活导不进去。
2. 关掉“碍事”的东西：在导入之前，我对着数据库做了几个“大手术”，我把目标表的索引（就是帮数据库查东西快的那种结构）（来源：数据库索引基础概念）先给删了，因为你一边插数据，它一边要维护索引，特别累赘，速度直接掉一半，我心想，反正数据是新的，等全部倒进去再建索引也不迟。
3. 调整恢复模式：我还把数据库的恢复模式从默认的“完整”改成了“大容量日志”（来源：SQL Server数据库恢复模式），简单说，就是让数据库别那么事无巨细地记录每一步操作，先保证导入速度，这么干有点风险，万一中途断电，数据可能恢复起来麻烦点，但我当时顾不了那么多，速度优先。
4. 开倒！：然后用BCP命令，指定好文件、数据库表、格式文件，一声令下就开始跑了，看着屏幕上数字哗哗地跳，心里那个爽啊，速度提升了几十倍都不止。

第三关：中途的坑和招儿

事情当然没那么顺利,中间遇到过好几次中断，比如数据文件里有几个怪字符，BCP就卡壳了，这时候不能从头再来，那太傻了，我就写了个小脚本，记录每次导入的成功位置，万一断了，就从断掉的那一行接着来，这叫“断点续传”（来源：常见数据处理方法），是自己琢磨的土办法，但很管用。

还有一次,导着导着硬盘空间报警了！原来是事务日志文件涨得巨大，我赶紧手动备份了一下日志，把它清理出空间，才没酿成大祸，这也让我学了乖，这种大批量操作，真得时刻盯着点系统资源。

第四关：最后的冲刺

等所有数据都倒进一张临时的大表里之后,最危险的时刻过去了，但活儿还没完，现在这张表是个“光板儿”，没有索引，查什么都慢如牛毛。

接下来就是建索引，这可是个重量级操作，也挺耗时间的，我选择在晚上业务最少的时候干，一口气建好主键索引和几个最常用的查询索引，建的时候，数据库也会卡一下，但这是必要的代价。

索引建好那一刻,整个世界都清净了，试着查了一下数据，秒出结果，那种感觉，就像打通了任督二脉。

我的土法炼钢秘籍：

1. 核心思想：告别单打独斗，拥抱批量操作。
2. 神器：BCP工具，或者类似能批量导入的工具。
3. 准备工作：清空索引、调整数据库设置，给导入扫清障碍。
4. 过程管理：分而治之，用小文件分批导入，准备好断点续传。
5. 收尾工作：数据进库后，再统一创建索引，优化查询速度。

搞定四亿条数据,靠的不是什么高深莫测的黑科技，而是耐心、正确的工具（批量）和一点点规避风险的技巧，最重要的是，别怕，一步一步来，总能啃下来，现在回想起来，虽然过程折腾，但真是涨了不少见识。