C# DataSet效能最佳實務

C# 效能最佳化細節

1、使用ItemArray實現對DataRow的批量賦值

• 在對DataRow的所有欄位賦值時，使用欄位名進行逐列賦值效率較低。這時應盡量使用批量欄位賦值。可以使用ItemArray或rows.Add方法：

  / ds是資料集(DataSet)對象DataTable dt = ds.Tables[0];DataRow row = dt.NewRow();row.ItemArray = new object[] { value1, value2, …, valuen };// ds是資料集(DataSet)對象DataTable dt = ds.Tables[0];dt.Rows.Add(value1, value2, …, valuen);//應避免做大量連續的單列賦值，如下：DataTable dt = ds.Tables[0];DataRow row = dt.NewRow();row["col1"] = value1;row["col2"] = value2;…row["coln"] = valuen;

2、合理使用DataTable的並行計算

• DataTable 內建的並行計算可以充分利用電腦的每個CPU，起到最佳化效率的作用。

  IEnumerable<DataRow> FindRows() //尋找所有數量小於0的分錄{    DataTable dt = ItemDataTable;    ……    return dt.Select(“Quantity<0”); //未使用並行計算}IEnumerable<DataRow> FindRows() //尋找所有數量小於0的分錄{    DataTable dt = ItemDataTable;    ……    int index = dt.Columns.IndexOf("Quantity");    return dt.AsEnumerable().AsParallel().Where(dr => (decimal)dr[index] < 0); //使用並行計算：}

• 根據實驗，當對DataTable的行選擇時並行計算優於Select和迴圈過濾等方式；當進行行遍曆時效能類似。
  

3、使用ImportRow實現向同結構DataTable合并

• 使用Merge方法可以很方便的實現DataTable的合并，但Merge的效率卻非常差代碼；樣本如下：

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

• ImportRow也可以實現DataTable的合併作業，效能相比Merge要高很多。程式碼範例如下：

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

  
  

4、待續

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