C# DataSet效能最佳實踐

C# 效能優化細節

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。這時應儘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)物件
  DataTable dt = ds.Tables[0];
  DataRow row = dt.NewRow();
  row.ItemArray = new object[] { value1, value2, …, valuen };
  // ds是資料集(DataSet)物件
  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的平行計算

• DataTable 內建的平行計算可以充分利用電腦的每個CPU，起到優化效率的作用。

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

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

3、使用ImportRow實現向同結構DataTable合併

• 使用Merge方法可以很方便的實現DataTable的合併，但Merge的效率卻非常差程式碼；示例如下：

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

• ImportRow也可以實現DataTable的合併操作，效能相比Merge要高很多。程式碼示例如下：

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

  
  

4、待續