CSV 文件
我有一个大小约为 1.3 GB 的 CSV 文件:
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
-a---- 10/4/2021 1:23 PM 1397998768 XBTUSD.csv
这是 Kraken 交易所比特币交易数据的完整列表。
CSV 中的数据如下所示:
> Get-Content .\XBTUSD.csv | Select-Object -First 10
1381095255,122.00000,0.10000000
1381179030,123.61000,0.10000000
1381201115,123.91000,1.00000000
1381201115,123.90000,0.99160000
1381210004,124.19000,1.00000000
1381210004,124.18000,1.00000000
1381311039,124.01687,1.00000000
1381311093,124.01687,1.00000000
1381311094,123.84000,0.82300000
1381431835,125.85000,1.00000000
有关该文件的更多信息可在此处获得:
文件可以从这里下载:
https://drive.google.com/drive/folders/1jI3mZvrPbInNAEaIOoMbWvFfgRDZ44TT
请参阅文件 XBT.zip。该存档内是 XBTUSD.csv。
基线测试——直接导入sqlite
如果我在 sqlite 中创建下表:
CREATE TABLE CsvTrades (
"TimeStamp" TEXT NOT NULL,
"Price" TEXT NOT NULL,
"Volume" TEXT NOT NULL
);
并运行以下命令导入 CSV(以及需要多长时间):
$a = Get-Date
sqlite3.exe .\kraken-trades.db -cmd '.mode csv' '.import C:/Users/dharm/XBTUSD.csv CsvTrades'
$b = Get-Date
($b - $a).TotalMinutes
我得到以下信息:
1.56595191666667
1.5 分钟。不错!
使用 EF 核心
在下面的代码中，我使用了 CsvHelper 包:
https://joshclose.github.io/CsvHelper/getting-started/
这是 CSV 文件行的类:
public class CsvRow
{
[CsvHelper.Configuration.Attributes.Index(0)]
public long TimeStamp { get; set; }
[CsvHelper.Configuration.Attributes.Index(1)]
public decimal Price { get; set; }
[CsvHelper.Configuration.Attributes.Index(2)]
public decimal Quantity { get; set; }
}
这是 Trade 实体的类:
[Index(nameof(TimeStamp))]
public class Trade
{
public int Id { get; set; }
public decimal Price { get; set; }
public decimal Quantity { get; set; }
public DateTime TimeStamp { get; set; }
}
DbContext 很简单:
public class AppContext : DbContext
{
public DbSet<Trade> Trades { get; set; }
protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
{
var folder = Environment.SpecialFolder.LocalApplicationData;
var path = Environment.GetFolderPath(folder);
var db_path = $"{path}{System.IO.Path.DirectorySeparatorChar}kraken-trades.db";
optionsBuilder.UseSqlite($"Data Source={db_path}");
}
}
最后，执行导入的函数:
void initialize_from_csv()
{
var config = new CsvConfiguration(CultureInfo.InvariantCulture)
{
HasHeaderRecord = false
};
using (var reader = new StreamReader(@"C:\Users\dharm\XBTUSD.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader, config))
{
var records = csv.GetRecords<CsvRow>().Select(row => new Trade()
{
Price = row.Price,
Quantity = row.Quantity,
TimeStamp = DateTimeOffset.FromUnixTimeSeconds(row.TimeStamp).UtcDateTime
});
using (var db = new AppContext())
{
Console.WriteLine(DateTime.Now);
while (true)
{
//var items = records.Take(10_000).ToList();
var items = records.Take(100_000).ToList();
if (items.Any() == false) break;
Console.WriteLine("{0:yyyy-MM-dd}", items[0].TimeStamp);
db.AddRange(items);
db.SaveChanges();
}
Console.WriteLine(DateTime.Now);
}
}
}
问题
当我让它运行时，它确实会继续将项目添加到数据库中。但是，它很慢；我没有计时完成，但我可以看到它需要一个多小时。
在仍然使用 EF Core 的情况下，有什么好的方法可以加快速度吗？
注意事项
上面引用的代码在一个文件中可用:
这是一个 .NET 6 项目。如果您在构建和运行它时遇到任何问题，请告诉我。
时间
我添加了一些代码来为批量添加计时。看起来每 100,000 条记录大约需要 7 秒。
Starting batch at 2013-10-06. Batch took 00:00:08.7689932.
Starting batch at 2015-12-08. Batch took 00:00:06.7453421.
Starting batch at 2016-04-19. Batch took 00:00:06.7833506.
Starting batch at 2016-06-25. Batch took 00:00:06.7083806.
Starting batch at 2016-08-22. Batch took 00:00:06.7826717.
Starting batch at 2016-11-20. Batch took 00:00:06.4212123.
wc 表示有 41,695,261 行:
$ wc -l XBTUSD.csv
41695261 XBTUSD.csv
所以按照这个速度，大约需要 48 分钟。
为什么选择 EF Core？
有人问，为什么要用 EF Core？为什么不直接导入？
上面的示例被有意简化以关注导入速度。
我有更详细的版本，其中与其他实体有关系。在那种情况下:
使用 EF Core 可以更直接地设置其他表和外键属性。
我可以更轻松地在数据库后端(SQL Server、PostgreSQL、sqlite)之间切换。
例如，请参阅此分支，其中导入了多个符号。 Trade 和 Symbol 之间存在关系。也可能存在其他关系。
https://github.com/dharmatech/kraken-trades-database/blob/006/KrakenTradesDatabase/Program.cs
最佳答案
EFCore.BulkExtensions
使用以下内容:
https://github.com/borisdj/EFCore.BulkExtensions
然后改变这一行:
db.AddRange(items);
到:
db.BulkInsert(items);
使导入时间从 48 分钟缩短到 5.7 分钟。
此版本的项目可在此处获得:
谢谢
感谢 Caius Jard 在上面的评论中建议 EFCore.BulkExtensions。
关于c# - 通过 EF Core 将 1.3GB CSV 文件导入 sqlite，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/70207939/