在数据库中什么叫数据什么叫表

关系型数据库中，由大到小：数据库、表、记录、字段

对应到日常处理的表格来看：

数据库 <-> 一堆表格

表 <-> 表格

记录 <-> 表格的行

字段 <-> 表格的列

表中的记录就是数据。

pt-archiver原理解析

作为MySQL DBA，可以说应该没有不知道pt-archiver了，作为pt-toolkit套件中的重要成员，往往能够轻松帮助DBA解决数据归档的问题。例如线上一个流水表，业务仅仅只需要存放最近3个月的流水数据，三个月前的数据做归档即可，那么pt-archiver就可以轻松帮你完成这件事情，甚至你可以配置成自动任务，无需人工干预。

作为DBA，我们应该知其然更应该知其所以然，这样我们也能够放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究过pt-online-schema-change的原理，那么今天我们深入刨一刨pt-archiver的工作原理。

一、原理观察

土人有土办法，我们直接开启general log来观察pt-archiver是如何完成归档的。

命令

pt-archiver --source h=127001,u=xucl,p=xuclxucl,P=3306,D=xucl,t=t1 --dest h=127001,P=3306,u=xucl,p=xuclxucl,D=xucl_archive,t=t1 --progress 5000 \

--statistics --charset=utf8mb4 --limit=10000 --txn-size 1000 --sleep 30

常用选项

--analyze

指定工具完成数据归档后对表执行'ANALYZE TABLE' *** 作。指定方法如'--analyze=ds'，s代表源端表，d代表目标端表，也可以单独指定。

--ask-pass

命令行提示密码输入，保护密码安全，前提需安装模块perl-TermReadKey。

--buffer

指定缓冲区数据刷新到选项'--file'指定的文件并且在提交时刷新。

只有当事务提交时禁用自动刷新到'--file'指定的文件和刷新文件到磁盘，这意味着文件是被 *** 作系统块进行刷新，因此在事务进行提交之前有一些数据隐式刷新到磁盘。默认是每一行 *** 作后进行文件刷新到磁盘。

--bulk-delete

指定单个语句删除chunk的方式来批量删除行，会隐式执行选项'--commit-each'。

使用单个DELETE语句删除每个chunk对应的表行，通常的做法是通过主键进行逐行的删除，批量删除在速度上会有很大的提升，但如果有复杂的'WHERE'条件就可能会更慢。

--[no]bulk-delete-limit

默认值：yes

指定添加选项'--bulk-delete'和'--limit'到进行归档的语句中。

--bulk-insert

使用LOAD DATA LOCAL INFILE的方法，通过批量插入chunk的方式来插入行(隐式指定选项'--bulk-delete'和'--commit-each')

而不是通过逐行单独插入的方式进行，它比单行执行INSERT语句插入的速度要快。通过隐式创建临时表来存储需要批量插入的行(chunk)，而不是直接进行批量插入 *** 作，当临时表中完成每个chunk之后再进行统一数据加载。为了保证数据的安全性，该选项会强制使用选项'--bulk-delete'，这样能够有效保证删除是在插入完全成功之后进行的。

--channel

指定当主从复制环境是多源复制时需要进行归档哪个主库的数据，适用于多源复制中多个主库对应一个从库的情形。

--charset，-A

指定连接字符集。

--[no]check-charset

默认值：yes

指定检查确保数据库连接时字符集和表字符集相同。

--[no]check-columns

默认值：yes

指定检查确保选项'--source'指定的源端表和'--dest'指定的目标表具有相同的字段。

不检查字段在表的排序和字段类型，只检查字段是否在源端表和目标表当中都存在，如果有不相同的字段差异，则工具报错退出。如果需要禁用该检查，则指定'--no-check-columns'。

--check-slave-lag

指定主从复制延迟大于选项'--max-lag'指定的值之后暂停归档 *** 作。默认情况下，工具会检查所有的从库，但该选项只作用于指定的从库(通过DSN连接方式)。

--check-interval

默认值：1s

如果同时指定了选项'--check-slave-lag'，则该选项指定的时间为工具发现主从复制延迟时暂停的时间。每进行 *** 作100行时进行一次检查。

--columns，-c

指定需要归档的表字段，如有多个则用','(逗号)隔开。

--commit-each

指定按每次获取和归档的行数进行提交，该选项会禁用选项'--txn-size'。

在每次获取表数据并进行归档之后，在获取下一次数据和选项'--sleep'指定的休眠时间之前，进行事务提交和刷新选项'--file'指定的文件，通过选项'--limit'控制事务的大小。

--host，-h

指定连接的数据库IP地址。

--port，-P

指定连接的数据库Port端口。

--user，-u

指定连接的数据库用户。

--password，-p

指定连接的数据库用户密码。

--socket，-S

指定使用SOCKET文件连接。

--databases，-d

指定连接的数据库

--source

指定需要进行归档 *** 作的表，该选项是必须指定的选项，使用DSN方式表示。

--dest

指定要归档到的目标端表，使用DSN方式表示。

如果该选项没有指定的话，则默认与选项'--source'指定源端表为相同表。

--where

指定通过WHERE条件语句指定需要归档的数据，该选项是必须指定的选项。不需要加上'WHERE'关键字，如果确实不需要WHERE条件进行限制，则指定'--where 1=1'。

--file

指定表数据需要归档到的文件。使用类似MySQL DATE_FORMAT()格式化命名方式。

文件内容与MySQL中SELECT INTO OUTFILE语句使用相同的格式，文件命名选项如下所示：

%Y：年，4位数(Year, numeric, four digits)

%m：月，2位数(Month, numeric (0112))

%d：日，2位数(Day of the month, numeric (0131))

%H：小时(Hour (0023))

%i：分钟(Minutes, numeric (0059))

%s：秒(Seconds (0059))

%D：数据库名(Database name)

%t：表名(Table name)

例如：--file '/var/log/archive/%Y-%m-%d-%D%t'

--output-format

指定选项'--file'文件内容输出的格式。

默认不指定该选项是以制表符进行字段的分隔符，如果指定该选项，则使用','(逗号)作为字段分隔符，使用'"'(双引号)将字段括起。用法示例：'--output-format=dump'。

--for-update

指定为每次归档执行的SELECT语句添加FOR UPDATE子句。--share-lock

指定为每次归档执行的SELECT语句添加LOCK IN SHARE MODE子句。

--header

指定在文件中第一行写入字段名称作为标题。

--ignore

指定为INSERT语句添加IGNORE选项。

--limit

默认值：1

指定每条语句获取表和归档表的行数。

--local

指定不将OPTIMIZE和ANALYZE语句写入binlog。

--max-lag

默认值：1s

指定允许主从复制延迟时长的最大值，单位秒。如果在每次获取行数据之后主从延迟超过指定的值，则归档 *** 作将暂停执行，暂停休眠时间为选项'--check-interval'指定的值。待休眠时间结束之后再次检查主从延迟时长，检查方法是通过从库查询的'Seconds_Behind_Master'值来确定。如果主从复制延迟一直大于该参数指定值或者从库停止复制，则 *** 作将一直等待直到从库重新启动并且延迟小于该参数指定值。

--no-delete

指定不删除已被归档的表数据。

--optimize

指定工具完成数据归档后对表执行'OPTIMIZE TABLE' *** 作。指定方法如'--analyze=ds'，s代表源端表，d代表目标端表，也可以单独指定。

--primary-key-only

指定只归档主键字段，是选项'--columns=主键'的简写。

如果工具归档的 *** 作是进行DELETE清除时最有效，因为只需读取主键一个字段而无需读取行所有字段。

--progress

指定每多少行打印进度信息，打印当前时间，已用时间以及多少行进行归档。

--purge

指定执行的清除 *** 作而不是归档 *** 作。允许忽略选项'--dest'和'--file'进行 *** 作，如果只是清除 *** 作可以结合选项'--primary-key-only'会更高效。

--quiet，-q

指定工具静默执行，不输出任何的执行信息。

--replace

指定写入选项'--dest'指定目标端表时改写INSERT语句为REPLACE语句。

--retries

默认值：1

指定归档 *** 作遇到死锁或超时的重试次数。当重试次数超过该选项指定的值时，工具将报错退出。

--run-time

指定工具归档 *** 作在退出之前需要运行的时间。允许的时间后缀名为s=秒，m=分，h=小时，d=天，如果没指定，默认为s。

--[no]safe-auto-increment

默认值：yes

指定不使用自增列(AUTO_INCREMENT)最大值对应的行进行归档。

该选项在进行归档清除时会额外添加一条WHERE子句以防止工具删除单列升序字段具有的具有AUTO_INCREMENT属性最大值的数据行，为了在数据库重启之后还能使用到AUTO_INCREMENT对应的值，但这会引起无法归档或清除字段对应最大值的行。

--set-vars

默认：

wait_timeout=10000

innodb_lock_wait_timeout=1

lock_wait_timeout=60

工具归档时指定参数值，如有多个用','(逗号)分隔。如'--set-vars=wait_timeout=5000'。

--skip-foreign-key-checks

指定使用语句SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0禁用外键检查。

--sleep

指定工具在通过SELECT语句获取归档数据需要休眠的时间，默认值是不进行休眠。在休眠之前事务并不会提交，并且选项'--file'指定的文件不会被刷新。如果指定选项'--commit-each'，则在休眠之前会进行事务提交和文件刷新。

--statistics

指定工具收集并打印 *** 作的时间统计信息。

统计信息示例如下：

'

Started at 2008-07-18T07:18:53, ended at 2008-07-18T07:18:53

Source: D=db,t=table

SELECT 4

INSERT 4

DELETE 4

Action Count Time Pct

commit 10 01079 8827

select 5 00047 387

deleting 4 00028 229

inserting 4 00028 228

other 0 00040 329

--txn-size

默认：1

指定每个事务处理的行数。如果是0则禁用事务功能。

--version

显示工具的版本并退出。

--[no]version-check

默认值：yes

检查Percona Toolkit、MySQL和其他程序的最新版本。

--why-quit

指定工具打印当非因完成归档行数退出的原因。

在执行一个自动归档任务时该选项与选项'--run-time'一起使用非常方便，这样可以确定归档任务是否在指定的时间内完成。如果同时指定了选项'--statistics'，则会打印所有退出的原因。

二、原理解析

根据general log的输出，我们整理出时序表格如下

三、其他说明

咋一看这个过程貌似也没有什么问题，但是，假如在原表扫描出数据，插入到新表的过程中，旧数据发生了变化怎么办？

带着这个疑问，我们进行了源码的跟踪，我们在pt-archiver的6839行打上了断点

然后我分别在几个session窗口做了如下动作

最后pt-archiver输出如下：

# A software update is available:

TIME ELAPSED COUNT

2020-04-08T09:13:21 0 0

2020-04-08T09:13:21 0 1

Started at 2020-04-08T09:13:21, ended at 2020-04-08T09:13:51

Source: A=utf8mb4,D=xucl,P=3306,h=127001,p=,t=t1,u=xucl

Dest: A=utf8mb4,D=xucl_archive,P=3306,h=127001,p=,t=t1,u=xucl

SELECT 1

INSERT 1

DELETE 1

Action Count Time Pct

sleep 1 300002 9989

inserting 1 00213 007

commit 2 00080 003

select 2 00017 001

deleting 1 00005 000

other 0 00008 000

很明显，id=3这条记录并没有进行归档（我们这里是改了条件列，实际生产中可能是更改了其他列，造成归档数据不准确）

那么如何来解决这种情况的发生呢？

显然，数据库在数据库中可以通过加排它锁来防止其他程序修改对应的数据，pt-archiver其实早就已经帮我们考虑到了这样的情况，pt-archiver提供了两种选择

--for-update：Adds the FOR UPDATE modifier to SELECT statements

--share-lock：Adds the LOCK IN SHARE MODE modifier to SELECT statements

四、总结

pt-archiver作为归档工具无疑是MySQL DBA日常运维的大利器之一，在使用过程中在知道如何使用的基础上也能够知晓其原理

归档过程中最好能对归档记录进行加锁 *** 作，以免造成归档数据不准确

在主从环境中，归档过程最好控制速度，以免造成主从延迟

尽量控制好chunk的大小，不要过大，造成大事务

网站。

数据库管理系统。

数据库。一个DBMS通常接管多个数据库，因为网站需要，你不可能只有一个数据库。

数据库的表。

数据库的表的行和列。它们只存在于关系型数据库中。你可以把列看成是特定对象的属性，而行则代表了每个特定对象。矩阵学过吧，类比理解那个行列。数据库的行和列是密不可分的。

举个例子：ni={"name":"Xiaoming","age":100}

这里，你就是一个对象，代表一行。这一行的每一列都代表了你的一个属性，分别是name,age

什么是数据库数据库是一个以某种有结构的有顺序存储的数据集可以理解为数据库的简单办法就是:将他想象为一个school,school可以根据student所在的年级快速查找出来该student

数据库中的表:表的概念可以理解为一个一个年纪,他负责保存所有student的个人信息当然这需要好多表来完成,比如:个人资料对应于一张表,学习成绩对应于一张表等等他们之间可以有关系,也可以没有关系表:某种特定类型数据的结构化单子并且数据库中的名字都有一个唯一的名字,用于标识自己

表的两个基本属性列:表中的一个字段所有的表都是有一个或者多个列组成的可以理解为学生的所有姓名都保存在一个列中我们可以通过该字段查找出名字为XX的student的姓名

行:表中的数据都是按照行来存储的保存的每一个记录都存储在自己的行内,通过这一行我们大概可以了解某个人的基本信息比如:顾客表中的每一行都存储一个顾客,该行中可以有一个字段或者多个字段组成

主键:表中的每一行都应该有可以唯一标示自己的一列,也就是表怎么区分每一行的记录是否有重复的记录顾客表可以使用顾客序列号,或者名字等作为主键,当然一般情况下我们会选择顾客编号的,订单表可以使用订单编号作为主键按理说表中的任何列都可以作为主键:但是一般情况下我们会遵循2个原则1:表中的任意两行都不具有相同的主键值2:每一行都必须具有一个主键值(不为空);

我们是用什么来 *** 作数据库的呢答案毋庸置疑那就是sql语句,这个不像其他的编程语言,他们都是具有特定领域的编程的,需要区分特有的人群但是sql语句几乎可以 *** 作所有的数据库,他们基本上是用的命令都是一样

不对，数据库有很多表，他们是包含关系。

模式是描述一个数据库逻辑结构的方式。数据库有三种模式关系模式、网状模式、层次模式。

与此对用与三种数据库模型：关系模型、网状模型、层次模型。

平时常用的数据库都属于关系模型数据库，它们都是采用关系模式描述了所有逻辑结构。

例如：一张普通的表，就是由行列二维关系组成。还有表与表之间存在一对一、一对多、多对多的关系。所以表本身就是一个关系，而且表与表之间的关系即使没有建立主外键它也是存在的。

如何优化 *** 作大数据量数据库

下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（pound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 ，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

AND custpostcode>“98000”

ORDER BY custname

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

ORDER BY custname

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：

1．part表

零件号零件描述其他列

（part_num）（part_desc）（other column）

102，032Seageat 30G disk……

500，049Novel 10M neork card……

……

2．vendor表

厂商号厂商名其他列

（vendor _num）（vendor_name） （other column）

910，257Seageat Corp……

523，045IBM Corp……

……

3．parven表

零件号厂商号零件数量

（part_num）（vendor_num）（part_amount）

102，032910，2573,450,000

234，423321，0014，000，000

……

下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：

SELECT part_desc，vendor_name，part_amount

FROM part，vendor，parven

WHERE partpart_num=parvenpart_num

AND parvenvendor_num = vendorvendor_num

ORDER BY partpart_num

如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：

表行尺寸行数量每页行数量数据页数量

（table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages）

part15010，00025400

Vendor1501，000 2540

Parven13 15，000300 50

索引键尺寸每页键数量页面数量

（Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages）

part450020

Vendor45002

Parven825060

看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。

hibernate如何优化大数据量 *** 作？

建议你直接用Jdbc好了，用batch，这样是最快的。

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

打开数据库

conOpen();

读取数据

OdbcDataReader reader = cmdExecuteReader();

把数据加载到临时表

dtLoad(reader);

在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题

readerClose();

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

时间维度分区表，然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到，历史库上，写个存储自动维护分区表。

如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量

一次性插入大量数据，只能使用循环，

如：游标，while 循环语句

下面介绍While 循环插入数据，

SQL 代码如下：

IF OBJECT_ID('dboNums') IS NOT NULL

DROP TABLE dboNums;

GO

CREATE TABLE dboNums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);

DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;

SET @max = 5000000;

SET @rc = 1;

INSERT INTO Nums VALUES(1);

WHILE @rc 2 <= @max

BEGIN

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums;

SET @rc = @rc 2;

END

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums WHERE n + @rc <= @max;

--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。

INSERT dboSample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎么解决 大数据量 插入数据库

ini_set('max_execution_time','0');

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");

$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";

for($i=0; $i<100000; $i++){

$sql ="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";

}

$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);

var_dump($sql);

if($pdo -> exec($sql)){

echo "插入成功！";

echo $pdo -> lastinsertid();

}

试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行

请教如何通过WCF传输大数据量数据

就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端

WCF默认支持这么做，直接传Datatable不行。

你看一下 “服务引用设置”中你选的 类型是什么，我选的是SystemArray

字典 类型是默认第一项 SystemCollectionsGenericDictionary

又是一个把自己架在火上烤的需求啊，

如果不考虑传输因素，可以调整wcf配置，提升传递的容量，如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度

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