MSSQL 2000是微软推出的一款关系型数据库管理系统，在企业级应用中被广泛使用。当涉及到大数据量时，执行插入和更新操作可能会面临性能瓶颈。为了确保这些操作的高效性和可靠性，必须采用合适的方法和技术。
1. 分批处理
分批处理是一种有效降低单次事务对系统资源占用的方式。对于大量数据来说，一次性提交所有更改可能导致长时间锁定表或页面，甚至引发死锁问题。通过将数据分割成较小批次（例如每批500条记录），可以减少每次事务的影响范围，并且允许其他进程并发访问数据库。
2. 使用BULK INSERT 和 BCP 工具
MSSQL 提供了专门用于批量加载数据的功能：BULK INSERT语句以及BCP (Bulk Copy Program)命令行工具。与传统的INSERT INTO…VALUES…相比，这两种方法能够显著提高导入速度，尤其是在面对数百万乃至更多行的情况下。它们还支持指定文件格式、字段分隔符等参数，以适应不同的源数据结构。
3. 最小化日志记录
默认情况下，SQL Server会对每一个DML（数据操纵语言）操作进行完整的事务日志记录，这对于保证数据完整性至关重要。但对于某些特定场景下的大批量写入任务而言，过多的日志信息反而会拖慢效率。此时可以考虑启用最小化日志模式（MINIMAL_LOGGING），它允许在简单恢复模式下快速完成数据加载，但需谨慎评估风险并确保有适当的备份策略。
4. 索引管理
虽然索引有助于加速查询响应时间，但在进行大量插入/更新时却可能成为性能杀手。因为每当有新纪录加入或者现有内容发生改变时，相关联的索引树都需要相应调整。在开始大规模修改之前最好先禁用非必要的聚集索引和非聚集索引；待完成后重新创建它们即可恢复原有的检索性能。
5. 选择合适的隔离级别
事务的隔离级别决定了多个并发事务之间如何相互影响。在处理大容量的数据变更时，默认的读已提交(Read Committed)模式可能会导致较多的锁等待现象。如果业务逻辑允许的话，可以尝试放宽到快照(Snapshot)隔离级别，这样每个连接都能看到事务启动时刻的数据副本，从而避免了许多潜在冲突。
6. 监控与优化
最后也是最重要的一点是要持续监控整个过程中的各项指标变化情况。包括但不限于CPU利用率、磁盘I/O速率、内存消耗等。根据实际表现来判断是否有必要进一步调优现有的方案，比如调整服务器配置、优化存储引擎设置等。
在MSSQL 2000环境下成功应对大数据量的插入和更新挑战需要综合运用以上提到的各种技巧。具体实施过程中还需结合自身项目特点灵活变通，不断试验找到最适合自己的解决方案。
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