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!

XML은 데이터, 특히 구성 파일, 데이터 저장 및 네트워크 통신에서 데이터를 구조화하는 편리한 방법을 제공하기 때문에 C에서 사용됩니다. 1) TinyXML, PugixML, RapidXML과 같은 적절한 라이브러리를 선택하고 프로젝트 요구에 따라 결정하십시오. 2) XML 파싱 및 생성의 두 가지 방법을 이해하십시오. DOM은 자주 액세스 및 수정에 적합하며 SAX는 큰 파일 또는 스트리밍 데이터에 적합합니다. 3) 성능을 최적화 할 때 TinyXML은 작은 파일에 적합하며 PugixML은 메모리와 속도에서 잘 작동하며 RapidXML은 큰 파일을 처리하는 데 탁월합니다.

C#과 C의 주요 차이점은 메모리 관리, 다형성 구현 및 성능 최적화입니다. 1) C#은 쓰레기 수집기를 사용하여 메모리를 자동으로 관리하는 반면 C는 수동으로 관리해야합니다. 2) C#은 인터페이스 및 가상 방법을 통해 다형성을 실현하고 C는 가상 함수와 순수한 가상 함수를 사용합니다. 3) C#의 성능 최적화는 구조 및 병렬 프로그래밍에 따라 다르며 C는 인라인 함수 및 멀티 스레딩을 통해 구현됩니다.

DOM 및 SAX 방법은 XML 데이터를 C에서 구문 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 1) DOM 파싱은 XML로드를 메모리로, 작은 파일에 적합하지만 많은 메모리를 차지할 수 있습니다. 2) Sax Parsing은 이벤트 중심이며 큰 파일에 적합하지만 무작위로 액세스 할 수는 없습니다. 올바른 방법을 선택하고 코드를 최적화하면 효율성이 향상 될 수 있습니다.

C는 고성능과 유연성으로 인해 게임 개발, 임베디드 시스템, 금융 거래 및 과학 컴퓨팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 게임 개발에서 C는 효율적인 그래픽 렌더링 및 실시간 컴퓨팅에 사용됩니다. 2) 임베디드 시스템에서 C의 메모리 관리 및 하드웨어 제어 기능이 첫 번째 선택이됩니다. 3) 금융 거래 분야에서 C의 고성능은 실시간 컴퓨팅의 요구를 충족시킵니다. 4) 과학 컴퓨팅에서 C의 효율적인 알고리즘 구현 및 데이터 처리 기능이 완전히 반영됩니다.

C는 죽지 않았지만 많은 주요 영역에서 번성했습니다 : 1) 게임 개발, 2) 시스템 프로그래밍, 3) 고성능 컴퓨팅, 4) 브라우저 및 네트워크 응용 프로그램, C는 여전히 유명한 활력 및 응용 시나리오를 보여줍니다.

C#과 C의 주요 차이점은 구문, 메모리 관리 및 성능입니다. 1) C# Syntax는 현대적이며 Lambda 및 Linq를 지원하며 C 기능을 유지하고 템플릿을 지원합니다. 2) C# 자동으로 메모리를 관리하고 C는 수동으로 관리해야합니다. 3) C 성능은 C#보다 낫지 만 C# 성능도 최적화되고 있습니다.

tinyxml, pugixml 또는 libxml2 라이브러리를 사용하여 C에서 XML 데이터를 처리 할 수 있습니다. 1) XML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다. dom 또는 sax 메소드 사용, dom은 작은 파일에 적합하며 Sax는 큰 파일에 적합합니다. 2) XML 파일 생성 : 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하고 파일에 씁니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효과적으로 관리하고 조작 할 수 있습니다.

C에서 XML 데이터 구조로 작업하면 tinyxml 또는 pugixml 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 1) pugixml 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하십시오. 2) 책 정보와 같은 복잡한 중첩 XML 요소를 처리합니다. 3) XML 처리 코드를 최적화하면 효율적인 라이브러리 및 스트리밍 구문 분석을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.


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