c# 性能优化细节
1、使用ItemArray实现对DataRow的批量赋值
在对DataRow的所有字段赋值时，使用字段名进行逐列赋值效率较低。这时应尽量使用批量字段赋值。可以使用ItemArray或rows.Add方法：
/ 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、合理使用DataTable的并行计算
DataTable 内置的并行计算可以充分利用电脑的每个CPU，起到优化效率的作用。
IEnumerable 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 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：}
根据实验，当对DataTable的行选择时并行计算优于Select和循环过滤等方式；当进行行遍历时性能类似。
3、使用ImportRow实现向同结构DataTable合并
使用Merge方法可以很方便的实现DataTable的合并，但Merge的效率却非常差代码；示例如下：
DataTable[] srcTables = ... ;foreach(DataTable src in srcTables ){dest.Merge( src ) ;}
ImportRow也可以实现DataTable的合并操作，性能相比Merge要高很多。代码示例如下：
DataTable[] srcTables = ... ;foreach(DataTable src in srcTables ){ foreach(DataRow row in src.Rows) { dest.ImportRow( row ) ; }}
4、待续
以上就是C# DataSet性能最佳实践的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1432224.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
