C# DataSet性能最佳实践

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<DataRow> 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<DataRow> 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也本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码网可以实现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搞代码（www.gaodaima.com）！

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