將檔案轉換為位元組數組:資料庫儲存的最佳方案?
問題
將檔案儲存到資料庫或磁碟中,需要考慮最有效且可靠的方法。一種方法是在儲存檔案之前將其轉換為位元組數組。本文探討將檔案轉換為位元組陣列是否為儲存任何檔案格式的最佳策略。
解釋
將檔案轉換為位元組數組以進行資料庫儲存的適用性取決於所使用的特定資料庫。例如,在 SQL Server 中,使用 VARBINARY(MAX)
列建立表允許有效儲存位元組數組。
以下 C# 程式碼示範如何將檔案從磁碟機儲存到資料庫:
public static void databaseFilePut(string varFilePath) { byte[] file; using (var stream = new FileStream(varFilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { using (var reader = new BinaryReader(stream)) { file = reader.ReadBytes((int)stream.Length); } } using (var varConnection = Locale.sqlConnectOneTime(Locale.sqlDataConnectionDetails)) using(var sqlWrite = new SqlCommand("INSERT INTO Raporty (RaportPlik) Values(@File)", varConnection)) { sqlWrite.Parameters.Add("@File", SqlDbType.VarBinary, file.Length).Value = file; sqlWrite.ExecuteNonQuery(); } }
要檢索檔案並將其儲存到磁碟機:
public static void databaseFileRead(string varID, string varPathToNewLocation) { using (var varConnection = Locale.sqlConnectOneTime(Locale.sqlDataConnectionDetails)) using(var sqlQuery = new SqlCommand(@"SELECT [RaportPlik] FROM [dbo].[Raporty] WHERE [RaportID] = @varID", varConnection)) { sqlQuery.Parameters.AddWithValue("@varID", varID); using (var sqlQueryResult = sqlQuery.ExecuteReader()) if(sqlQueryResult != null) { sqlQueryResult.Read(); var blob = new Byte[(sqlQueryResult.GetBytes(0, 0, null, 0, int.MaxValue))]; sqlQueryResult.GetBytes(0, 0, blob, 0, blob.Length); using (var fs = new FileStream(varPathToNewLocation, FileMode.Create, FileAccess.Write)) fs.Write(blob, 0, blob.Length); } } }
此方法允許將檔案作為記憶體流檢索:
public static MemoryStream databaseFileRead(string varID) { MemoryStream memoryStream = new MemoryStream(); using (var varConnection = Locale.sqlConnectOneTime(Locale.sqlDataConnectionDetails)) using(var sqlQuery = new SqlCommand(@"SELECT [RaportPlik] FROM [dbo].[Raporty] WHERE [RaportID] = @varID", varConnection)) { sqlQuery.Parameters.AddWithValue("@varID", varID); using (var sqlQueryResult = sqlQuery.ExecuteReader()) if (sqlQueryResult != null) { sqlQueryResult.Read(); var blob = new Byte[(sqlQueryResult.GetBytes(0, 0, null, 0, int.MaxValue))]; sqlQueryResult.GetBytes(0, 0, blob, 0, blob.Length); memoryStream.Write(blob, 0, blob.Length); } } return memoryStream; }
最後,將記憶體流插入資料庫:
public static int databaseFilePut(MemoryStream fileToPut) { int varID = 0; byte[] file = fileToPut.ToArray(); const string preparedCommand = @" INSERT INTO [dbo].[Raporty] ([RaportPlik]) VALUES (@File) SELECT [RaportID] FROM [dbo].[Raporty] WHERE [RaportID] = SCOPE_IDENTITY() "; using (var varConnection = Locale.sqlConnectOneTime(Locale.sqlDataConnectionDetails)) using (var sqlWrite = new SqlCommand(preparedCommand, varConnection)) { sqlWrite.Parameters.Add("@File", SqlDbType.VarBinary, file.Length).Value = file; using (var sqlWriteQuery = sqlWrite.ExecuteReader()) while (sqlWriteQuery != null && sqlWriteQuery.Read()) { varID = sqlWriteQuery["RaportID"] is int ? (int)sqlWriteQuery["RaportID"] : 0; } } return varID; }
結論
將文件轉換為位元組數組可以成為一種有效的方法,用於在資料庫或磁碟中儲存任何格式的文件,方法是在 SQL Server 中使用合適的 VARBINARY(MAX)
列。提供的程式碼範例為資料庫中二進位檔案的讀寫操作提供了全面的實現,確保了檔案的可靠持久性和檢索。
以上是將檔案轉換為位元組數組是資料庫儲存的最佳解決方案嗎?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式,尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式:DOM適合頻繁訪問和修改,SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時,TinyXML適合小文件,pugixml在內存和速度上表現好,RapidXML處理大文件優異。

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1)C#使用垃圾回收器自動管理內存,C 則需要手動管理。 2)C#通過接口和虛方法實現多態性,C 使用虛函數和純虛函數。 3)C#的性能優化依賴於結構體和並行編程,C 則通過內聯函數和多線程實現。

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存,適合小文件,但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動,適用於大文件,但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛,原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中,C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中,C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域,C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中,C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。

C 沒有死,反而在許多關鍵領域蓬勃發展:1)遊戲開發,2)系統編程,3)高性能計算,4)瀏覽器和網絡應用,C 依然是主流選擇,展現了其強大的生命力和應用場景。

C#和C 的主要區別在於語法、內存管理和性能:1)C#語法現代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性並支持模板。 2)C#自動內存管理,C 需要手動管理。 3)C 性能優於C#,但C#性能也在優化中。

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。


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