c#数据库解析

• 引言
  工作需要将数十万条文本数据解析存入Mysql数据库中，代码使用C#实现，存储效率还可以，以下是一些主要代码的说明。

txtdataToMysql

项目描述：解析文本文件，该文件使用爬虫爬下的数十万条数据，主要是图片以及图片关键字，图片信息使用','分隔，关键字使用 ' '（一个空格）,关键字不允许重复。

• 分析需要创建的数据库
  该数据库为多对多，所以需要三张表，一张表为image_info，一张为image_keyword，一张为关系表img_and_key_relation。在这里并没有添加外键，加入外键后插入数据难度比较大，Mysql还没有具体学习过，关于主键与外键的关系，以及外键的作用等以后补充。以下为创建数据库的代码
  

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  create database emotion; use emotion; create table image_Keyword(keyword_id int(4) not null primary key,keyword varchar(40) not null); create table image_info(image_id int(4) not null primary key,id_other varchar(20) not null,id_self varchar(9) not null,image_url varchar(100) not null); create table img_and_key_relation(relation_id int(4) not null primary key auto_increment,keyword_id int(4) not null,image_id int(4) not null);

这里并没有将image_info与image_keyword的主键设为自动增加，为了插入img_and_key_relation表时能够获得其余两张表的键值，具体获得方法将在代码中讲解。
解析文本
代码使用c#写的所以可以使用按行读取文本，使用Split()方法将文本进行解析，对于文本解析专门设置了一个class TxtFilter，在该类中实现文本解析方法，在插入关键字时，使用Dictionary<string, int> keywordDic,将关键字存入字典中，字典的关键字为解析的关键字,使用字典因为要求键值唯一，这样在匹配关键字是可以方便，开始的时候并没有注意到Mysql数据库大小写不敏感，而c#的字典键值为大小写敏感的，所有在插入关键字是有些重复了，设置字典大小写不敏感需要如此创建字典
Dictionary<string, int> keywordDic = new Dictionary<string, int>(StringComparer.OrdinalIgnoreCase);这样可以保证插入的关键字唯一。对判断关键字的唯一性使用hashset也是可以，但是不知道它能否无视大小写，所以还需要补充，hashset的时间复杂度为O(1),而Dictionary的时间复杂度为O(n)，当数据量比较大时查找速度比较快。Dictionary与hashset的区别再去字典使用key查找value,查找value的速度比较快，而hashset为一个集合，关于这两个的区别以后还会补充，目前只知道这些。

• c#连接Mysql数据库
  

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  private static string constr = @"Server=localhost;UserId=root;password=yourpassword;Database=databaseName"; public MySqlConnection sqlConnection() { MySqlConnection conn = new MySqlConnection(constr); conn.Open(); string msg = conn.State.ToString(); return conn; } public void sqlConnectionClose(MySqlConnection conn) { conn.Close(); }

这里创建了一个数据库类，在该类中实现以上两种方法，目的保护数据库账户密码，在这里并不需要，只是个人的一点想法，不知道对错

• 如何大批量插入数据到Mysql中
  这里参考了链接采用了事物处理的方法，具体的还需要进一步学习。主要是将插入语句放入到一个List<string>中，所以需要解析文本，生成插入语句，将所有的插入语句添加到一个列表中，为了检查插入语句的正确性，将所有的插入语句写入到一个txt文本中，方便检查。
• txtFilter类分析
  解析的文本文件由一些特点，有些图片没有关键字，所以对于这些信息需要判断删除，并且解析关键字的时候有的关键字是空格，这些问题在开始的时候都没有考虑到。所以在原来的代码上添加了一些判定条件。为了检查方便将三张表的插入语句各自打印了出来，有些代码存在重复，可以优化一些，比如针对不同的操作设定操作码，使用switch case语句，选择不同的筛选方式。先写出关键的文本解析语句，将所有插入语句存入List<string>中，并且定义了将插入语句写入文本的函数，这样有利于查看插入语句是否存在问题。以下是主要函数代码：
  

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  public List<string> filterToSqlCommond2(string fileName) { List<string> SQLStringList = new List<string>(); Data fileData = new Data(); Dictionary<string, int> keywordDic = new Dictionary<string, int>(StringComparer.OrdinalIgnoreCase); string sqlCommond=""; int numOfKeyword = 0; int numOfImage = 0; //如果使用HashSet判断关键字是否存在会更快一些，这里并没有用这种方法 //HashSet<string> keywordSet = new HashSet<string>(); StreamReader sr = new StreamReader(fileName); string strContent; while ((strContent = sr.ReadLine()) != null) { string[] strArr = strContent.Split(','); fileData.id_other = strArr[0]; fileData.id_self = strArr[1]; fileData.image_url = strArr[3]; string insertImageCommond = ""; string insertKeyAndR = ""; string[] keyword = strArr[4].Split(' '); //numKeyword表示读取每一行获得的关键字个数 int numKeyword = keyword.Length; switch(numKeyword){ case 1: if (!string.IsNullOrEmpty(keyword[0])) { numOfImage += 1; insertImageCommond = string.Format(@"insert into image(image_id,id_other,id_self,image_url) values('{0}','{1}','{2}','{3}');", numOfImage, fileData.id_other, fileData.id_self, fileData.image_url); if (!keywordDic.Keys.Contains(keyword[0])) { numOfKeyword += 1; keywordDic.Add(keyword[0], numOfKeyword); string.Format(@" insert into imagekeyword(keyword_id,keyword) value('{0}','{1}');insert into img_and_key_relation(keyword_id,image_id) values('{2}','{3}');", keywordDic[keyword[0]], keyword[0], keywordDic[keyword[0]], numOfImage); } else { int keyword_id = keywordDic[keyword[0]]; insertKeyAndR = insertKeyAndR + string.Format(@"insert into img_and_key_relation(keyword_id,image_id) values('{0}','{1}');", keyword_id, numOfImage); } } sqlCommond = insertImageCommond + insertKeyAndR; SQLStringList.Add(sqlCommond); break; default: numOfImage += 1; insertImageCommond = string.Format(@"insert into image(image_id,id_other,id_self,image_url) values('{0}','{1}','{2}','{3}');", numOfImage, fileData.id_other, fileData.id_self, fileData.image_url); for (int i = 0; i < numKeyword; i++) { if (!string.IsNullOrEmpty(keyword[i])) { if (!keywordDic.Keys.Contains(keyword[i])) { numOfKeyword += 1; keywordDic.Add(keyword[i], numOfKeyword); insertKeyAndR = insertKeyAndR + string.Format(@" insert into imagekeyword(keyword_id,keyword) value('{0}','{1}');insert into img_and_key_relation(keyword_id,image_id) values('{2}','{3}');", keywordDic[keyword[i]], keyword[i], keywordDic[keyword[i]], numOfImage); } else { int keyword_id = keywordDic[keyword[i]]; insertKeyAndR = insertKeyAndR + string.Format(@"insert into img_and_key_relation(keyword_id,image_id) values('{0}','{1}');", keyword_id, numOfImage); } } } sqlCommond = insertImageCommond + insertKeyAndR; SQLStringList.Add(sqlCommond); break; } } return SQLStringList; }

为了将关键字是空格的图像解析出去，所以使用了两种方式，一般有空格的图像信息的键值长度为1，但是键值为1的又不一定是空格（有点啰嗦意思理解就好）所以将解析方式设为两种，键值长度为1与>1两种。然后判断键值是否为空格，不是空格的话将图像长度+1，数据库中图像表的键值与图片长度（相当于图片的index）相关联。
因为一个图像不一定有一个关键字，所以图像的插入语句与关键字与关系表的插入语句分开统计。获得每个图片关键字的长度，将每一个图片的关键字使用Sqlit(' ')解析到一个字符串数组中，遍历字符串判断关键字是否存在在字典中，不存在的话将该关键字插入到关键字表中，存在的话直接在关键字字典中查找该关键字的键值，将图像的键值与该关键字的键值插入到关系表中。最后将该图片的所有插入语句赋值给sqlCommond，加入到指令列表SQLStringList中，解析完后返回列表。