C# DataSet パフォーマンスのベスト プラクティス

C# パフォーマンス最適化の詳細

1. DataRow のすべてのフィールドに値を割り当てるときに、列ごとにフィールド名を使用して、ItemArray を使用します

• 割り当ては非効率的です。現時点では、可能な限りバッチ フィールド割り当てを使用する必要があります。 ItemArray または rows.Add メソッドを使用できます:

  / ds是数据集(DataSet)对象
  DataTable dt = ds.Tables[0];
  DataRow row = dt.NewRow();
  row.ItemArray = new object[] { value1, value2, …, valuen };
  // ds是数据集(DataSet)对象
  DataTable dt = ds.Tables[0];
  dt.Rows.Add(value1, value2, …, valuen);
  //应避免做大量连续的单列赋值，如下：
  DataTable dt = ds.Tables[0];
  DataRow row = dt.NewRow();
  row["col1"] = value1;
  row["col2"] = value2;
  …
  row["coln"] = valuen;

2. DataTable の並列計算の合理的な使用方法

• DataTable 内蔵の並列計算により、各 CPU を最大限に活用できます。最適化のためのコンピュータの効率の役割。

  IEnumerable<DataRow> FindRows() //查找所有数量小于0的分录
  {
      DataTable dt = ItemDataTable;
      ……
      return dt.Select(“Quantity<0”); //未使用并行计算
  }
  IEnumerable<DataRow> FindRows() //查找所有数量小于0的分录
  {
      DataTable dt = ItemDataTable;
      ……
      int index = dt.Columns.IndexOf("Quantity");
      return dt.AsEnumerable().AsParallel().Where(dr => (decimal)dr[index] < 0); //使用并行计算：
  }

• 実験によると、DataTable で行を選択する場合、並列コンピューティングは選択およびループ フィルターよりも優れており、行トラバーサルを実行する場合のパフォーマンスは同等です。 3
  

  DataTable[] srcTables = ... ;
  foreach(DataTable src in srcTables )
  {	
  	dest.Merge( src ) ;
  }

ImportRow は DataTable のマージ操作も実装でき、パフォーマンスは Merge よりもはるかに高くなります。コード例は次のとおりです。

DataTable[] srcTables = ... ;
foreach(DataTable src in srcTables )
{
  foreach(DataRow row in src.Rows)
  {
     dest.ImportRow( row ) ;      
  }
}

4. 続きます

上記は、C# DataSet のパフォーマンスのベスト プラクティスの内容です。その他の関連内容については、注意してください。 PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn)!