여러 DataTable을 단일 DataTable로 결합
SQL Server에서 데이터 작업을 할 때 여러 테이블의 데이터를 하나의 DataTable로 결합해야 하는 경우가 있습니다. 단일 통합 데이터 세트. 이는 다른 테이블의 행을 대상 테이블에 추가할 수 있는 병합 작업을 사용하여 수행할 수 있습니다. 그러나 테이블의 열 구조가 다른 경우 병합된 결과 테이블에 데이터가 채워지거나 잘못 정렬될 수 있습니다.
기존 솔루션 및 제한 사항
제공되는 솔루션은 이를 해결하려고 시도합니다. 다양한 열 구조를 가진 여러 알 수 없는 테이블의 DataTable을 결합하기 위해 병합 루프를 사용하여 문제를 해결합니다. 이 방법은 효과가 있지만 지루할 수 있으며 데이터 정렬이 잘못될 수 있습니다.
LINQ를 사용한 대체 접근 방식
이러한 제한을 극복하려면 LINQ(Language 통합 쿼리)는 사용 가능:
public static DataTable MergeAll(this IList<datatable> tables, String primaryKeyColumn) { if (!tables.Any()) throw new ArgumentException("Tables must not be empty", "tables"); if(primaryKeyColumn != null) foreach(DataTable t in tables) if(!t.Columns.Contains(primaryKeyColumn)) throw new ArgumentException("All tables must have the specified primarykey column " + primaryKeyColumn, "primaryKeyColumn"); if(tables.Count == 1) return tables[0]; DataTable table = new DataTable("TblUnion"); table.BeginLoadData(); // Turns off notifications, index maintenance, and constraints while loading data foreach (DataTable t in tables) { table.Merge(t); // same as table.Merge(t, false, MissingSchemaAction.Add); } table.EndLoadData(); if (primaryKeyColumn != null) { // since we might have no real primary keys defined, the rows now might have repeating fields // so now we're going to "join" these rows ... var pkGroups = table.AsEnumerable() .GroupBy(r => r[primaryKeyColumn]); var dupGroups = pkGroups.Where(g => g.Count() > 1); foreach (var grpDup in dupGroups) { // use first row and modify it DataRow firstRow = grpDup.First(); foreach (DataColumn c in table.Columns) { if (firstRow.IsNull(c)) { DataRow firstNotNullRow = grpDup.Skip(1).FirstOrDefault(r => !r.IsNull(c)); if (firstNotNullRow != null) firstRow[c] = firstNotNullRow[c]; } } // remove all but first row var rowsToRemove = grpDup.Skip(1); foreach(DataRow rowToRemove in rowsToRemove) table.Rows.Remove(rowToRemove); } } return table; }</datatable>
사용법
MergeAll 메서드를 사용하려면 DataTable 목록을 전달하고 선택적으로 공통 기본 키 열 이름을 지정합니다.
var tables = new[] { tblA, tblB, tblC }; DataTable TblUnion = tables.MergeAll("c1");
LINQ의 장점 접근 방식
- 수동 루프의 필요성을 제거하여 병합 프로세스를 단순화합니다.
- 열이 다를 때 행을 병합하기 위해 기본 키를 선택적으로 지정할 수 있습니다.
- 기본 키 반복에 대한 데이터 값을 자동으로 결합하고 조정합니다. 행.
참고: 이 솔루션을 사용하려면 모든 테이블에 지정된 경우 기본 키에 대한 고유한 열 이름이 있어야 합니다.
위 내용은 SQL Server에서 다양한 열 구조를 사용하여 여러 DataTable을 효율적으로 병합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C# 및 C가 객체 지향 프로그래밍 (OOP)의 구현 및 기능에 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 클래스 정의 및 구문은 더 간결하고 LINQ와 같은 고급 기능을 지원합니다. 2) C는 시스템 프로그래밍 및 고성능 요구에 적합한 더 미세한 입상 제어를 제공합니다. 둘 다 고유 한 장점이 있으며 선택은 특정 응용 프로그램 시나리오를 기반으로해야합니다.

XML에서 C로 변환하고 다음 단계를 통해 수행 할 수 있습니다. 1) TinyxML2 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 파싱하는 것은 2) C의 데이터 구조에 데이터를 매핑, 3) 데이터 운영을 위해 std :: 벡터와 같은 C 표준 라이브러리를 사용합니다. 이러한 단계를 통해 XML에서 변환 된 데이터를 효율적으로 처리하고 조작 할 수 있습니다.

C#은 자동 쓰레기 수집 메커니즘을 사용하는 반면 C는 수동 메모리 관리를 사용합니다. 1. C#의 쓰레기 수집기는 메모리 누출 위험을 줄이기 위해 메모리를 자동으로 관리하지만 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 2.C는 유연한 메모리 제어를 제공하며, 미세 관리가 필요한 애플리케이션에 적합하지만 메모리 누출을 피하기 위해주의해서 처리해야합니다.

C는 여전히 현대 프로그래밍과 관련이 있습니다. 1) 고성능 및 직접 하드웨어 작동 기능은 게임 개발, 임베디드 시스템 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 첫 번째 선택이됩니다. 2) 스마트 포인터 및 템플릿 프로그래밍과 같은 풍부한 프로그래밍 패러다임 및 현대적인 기능은 유연성과 효율성을 향상시킵니다. 학습 곡선은 가파르지만 강력한 기능은 오늘날의 프로그래밍 생태계에서 여전히 중요합니다.

C 학습자와 개발자는 StackoverFlow, Reddit의 R/CPP 커뮤니티, Coursera 및 EDX 코스, GitHub의 오픈 소스 프로젝트, 전문 컨설팅 서비스 및 CPPCon에서 리소스와 지원을받을 수 있습니다. 1. StackoverFlow는 기술적 인 질문에 대한 답변을 제공합니다. 2. Reddit의 R/CPP 커뮤니티는 최신 뉴스를 공유합니다. 3. Coursera와 Edx는 공식적인 C 과정을 제공합니다. 4. LLVM 및 부스트 기술 향상과 같은 GitHub의 오픈 소스 프로젝트; 5. JetBrains 및 Perforce와 같은 전문 컨설팅 서비스는 기술 지원을 제공합니다. 6. CPPCON 및 기타 회의는 경력을 돕습니다

C#은 높은 개발 효율성과 크로스 플랫폼 지원이 필요한 프로젝트에 적합한 반면 C#은 고성능 및 기본 제어가 필요한 응용 프로그램에 적합합니다. 1) C#은 개발을 단순화하고, 쓰레기 수집 및 리치 클래스 라이브러리를 제공하며, 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에 적합합니다. 2) C는 게임 개발 및 고성능 컴퓨팅에 적합한 직접 메모리 작동을 허용합니다.

C 지속적인 사용 이유에는 고성능, 광범위한 응용 및 진화 특성이 포함됩니다. 1) 고효율 성능 : C는 메모리 및 하드웨어를 직접 조작하여 시스템 프로그래밍 및 고성능 컴퓨팅에서 훌륭하게 수행합니다. 2) 널리 사용 : 게임 개발, 임베디드 시스템 등의 분야에서의 빛나기.

C 및 XML의 미래 개발 동향은 다음과 같습니다. 1) C는 프로그래밍 효율성 및 보안을 개선하기 위해 C 20 및 C 23 표준을 통해 모듈, 개념 및 코 루틴과 같은 새로운 기능을 소개합니다. 2) XML은 데이터 교환 및 구성 파일에서 중요한 위치를 계속 차지하지만 JSON 및 YAML의 문제에 직면하게 될 것이며 XMLSCHEMA1.1 및 XPATH 3.1의 개선과 같이보다 간결하고 쉽게 구문 분석하는 방향으로 발전 할 것입니다.


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