115加入vip速度真的会变快吗?_115吧_百度贴吧
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115加入vip速度真的会变快吗?收藏
求教! 现在才100多K, 晕~
没有练习场地？来上延啊！
主要 看你的网速，VIP不限制速度，可以达到带宽上限
吾一直用免费VIP，下载是满速。
下载速度12M每秒无压力，上传速度5M每秒有压力，上传比下载还慢什么道理。
虽然都说XX网盘限速什么的，但我在家里什么网盘资源下载都是满速，115不是VIP和是VIP的时候后也一样满速。但在学校校园网什么网盘速度都慢。我还是觉得只和自己网络有关吧
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或特别注意& sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName,&dt.Columns[i].ColumnName);
插入的时候列的顺序可以不一致，但名称和数据类型最好要保存一致。不一致时候，也能进行正确的转换，除了比如DataTime数据类型，不能插入一个无效的string时间字符串。
本文转载：
几种数据库的大数据批量插入
这篇文章不错通过xml配置映射关系：
&用途说明：
前些日子，公司要求做一个数据导入程序，要求将Excel数据，大批量的导入到数据库中，尽量少的访问数据库，高性能的对数据库进行存储。于是在网上进行查找，发现了一个比较好的解决方案，就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据。SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效，就像这个方法的名字一样，可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中，而不需要一次一次的向数据库Insert数据。初次实验，百万级别的数据表，也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中，其速度，比传统的Insert方法不止快很多倍
&&&&&& MSDN摘要:Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具，用于将数据从一个表移动到另一个表（表既可以在同一个服务器上，也可以在不同服务器上）。SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案。还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法（例如 INSERT 语句），但相比之下 SqlBulkCopy 提供明显的性能优势。
使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据。但是，数据源不限于 SQL Server；可以使用任何数据源，只要数据可加载到
实例或可使用
实例读取数据。
&&///&&summary&&&&&&&&&///&&&&&&&&&///&&/summary&&&&&&&&&///&&param&name="connectionString"&目标连接字符&/param&&&&&&&&&///&&param&name="TableName"&目标表&/param&&&&&&&&&///&&param&name="dt"&源数据&/param&&&&&&&&&private&void&SqlBulkCopyByDatatable(string&connectionString,&string&TableName,&DataTable&dt)&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&using&(SqlConnection&conn&=&new&SqlConnection(connectionString))&&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&&&&using&(SqlBulkCopy&sqlbulkcopy&=new&SqlBulkCopy(connectionString,&SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction))&&&&&&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&try&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&sqlbulkcopy.DestinationTableName&=&TableN&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&for&(int&i&=&0;&i&&&dt.Columns.C&i++)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName,&dt.Columns[i].ColumnName);&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&sqlbulkcopy.WriteToServer(dt);&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&catch&(System.Exception&ex)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&{&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&throw&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&}
　SqlBulkCopy使用使用用于自定义表类型作为存储过程参数，批量写入数据。&　　如果，大家使用SQL&Server&2008，它提供一个新的功能表变量（Table&Parameters）可以将整个表数据汇集成一个参数传递给存储过程或SQL语句。它的注意性能开销是将数据汇集成参数(O(数据量))。&　　现在，我们修改之前的代码，在SQL&Server中定义我们的表变量，具体定义如下：&--&=============================================--&Author:&&&&&&&&JKhuang--&Create&date:&08/16/2012--&Description:&&&&Declares&a&user&table&paramter.--&=============================================CREATE&TYPE&jk_users_bulk_insert&AS&TABLE&(&&&&user_login&varchar(60),&&&&user_pass&varchar(64),&&&&user_nicename&varchar(50),&&&&user_email&varchar(100),&&&&user_url&varchar(100),&&&&user_activation_key&varchar(60),&&&&user_status&int,&&&&display_name&varchar(250))&　　上面，我们定义了一个表参数jk_users_bulk_insert，接着我们定义一个存储过程接受表参数jk_users_bulk_insert，具体定义如下：&--&=============================================--&Author:&&&&&&&&JKhuang--&Create&date:&08/16/2012--&Description:&&&&Creates&a&stored&procedure,&receive--&a&jk_users_bulk_insert&argument.--&=============================================CREATE&PROCEDURE&sp_insert_jk_users&@usersTable&jk_users_bulk_insert&READONLY&ASINSERT&INTO&jk_users&(user_login,&user_pass,&user_nicename,&user_email,&user_url,&user_activation_key,&user_status,&display_name,&user_registered)&SELECT&user_login,&user_pass,&user_nicename,&user_email,&user_url,&user_activation_key,&user_status,&display_name,&GETDATE()&FROM&@usersTable&　　接下我们在客户端代码中，调用存储过程并且将表作为参数方式传递给存储过程。&var&sw&=&Stopwatch.StartNew();using&(var&conn&=&new&SqlConnection(ConfigurationManager.ConnectionStrings["SQLCONN2"].ToString())){&&&&conn.Open();&&&&////&Invokes&the&stored&procedure.&&&&using&(var&cmd&=&new&SqlCommand("sp_insert_jk_users",&conn))&&&&{&&&&&&&&mandType&=&CommandType.StoredP&&&&&&&&////&Adding&a&"structured"&parameter&allows&you&to&insert&tons&of&data&with&low&overhead&&&&&&&&var&param&=&new&SqlParameter("@userTable",&SqlDbType.Structured)&{&Value&=&dt&};&&&&&&&&cmd.Parameters.Add(param);&&&&&&&&cmd.ExecuteNonQuery();&&&&}}sw.Stop();&　　现在，我们重新执行写入操作发现写入效率与SqlBulkCopy相当。
阅读(...) 评论()2016年1月 总版技术专家分月排行榜第二2015年11月 总版技术专家分月排行榜第二2015年10月 总版技术专家分月排行榜第二
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