描述:项目中使用了linq,发现写的顺序不一样最后的结果也不一样,效率也不一样. Linq的执行效率对比 List<int> source = new List<int>(); var rand = new Random(); ; ) { i--; source.Add(rand.Next(, )); } Stopwatch watch = new Stopwatch(); watch.Restart(); select s; int count2 = temp2.Count();

使用反射和动态生成代码两种方式(Reflect和Emit) 反射将DataTable转为List方法 public static List<T> ToListByReflect<T>(this DataTable dt) where T : new() { List<T> ts = new List<T>(); string tempName = string.Empty; T t = new T(); PropertyInfo[] propertys =

前因:项目一直使用的是PageHelper实现分页功能,项目前期数据量较少一直没有什么问题.随着业务扩增,数据库扩增PageHelper出现了明显的性能问题.几十万甚至上百万的单表数据查询性能缓慢,需要几秒乃至十几秒的查询时间.故此特地研究了一下PageHelper源码,查找PageHelper分页的实现方式. 一段较为简单的查询,跟随debug开始源码探寻之旅. public ResultContent select(Integer id) { Page<Test> blogPage = P

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable GO

在开发过程中经常会有需要将数据导出到 excel 的需求,当数据量很大,达到几万甚至几十万.几百万级别的时候,如何加快生成 excel 的速度呢?首先普及一下知识背景:Excel2003 及以下版本一张表最多支持 65536 行.256 列数据,所以要生成十万.百万级别数据就不能用 Excel2003 了:Excel2007 版本一张表最多支持1048576行,16384 列,基本可以满足百万级别以下的数据量级. 一般通过 poi 生成 excel 的方式如下:(原谅我以前没有研究过poi,就只

(四)使用LINQ进行列表查询 在生成实体类之后,就可以利用LINQ的强大查询能力进行SharePoint列表数据的查询了.在传统SharePoint对象模型编程中,需要首先获取网站对象,再进行其他操作:使用LINQ也是类似,对数据的访问和操作都要先获取DataContext网站,之后再通过这个DataContext进行数据访问. 1.获取网站和列表 DataContext的创建同样也是要使用绝对路径进行构造,并使用GetList方法获取相应的列表.例如下面的代码获取Chapters列表中所有的

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结

最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来. 总所周知,order by rand 会死人的..因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师..搜索结果千篇一律.特发到这里来,供大家学习. 在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的.下面我来介绍随机取数据一些优化方法. SELECT * FROM table_name ORDER BY ran

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

当访问WebSerivice时,如果数据量很大,传输数据时就会很慢.为了提高速度,我们就会想到对数据进行压缩.首先我们来分析一下. 当在webserice中传输数据时,一般都采用Dataset进行数据传输.执行的过程就是先把Dataset转化为xml进行传输,Dataset转化为xml的格式如下: <DataSetName> <DataTableName> <Column1Name>.......</Column1Name> <Column2Name&

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

前段时间在做一个项目的时候,遇到了要通过WEB SERVICE从服务器上返回数据量比较大的DATASET,当然,除了显示在页面上以外,有可能还要用这些数据在客户端进行其它操作.查遍了网站的文章,问了一些朋友,也找了一些解决方法.        众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,CPU要占用100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善X

ODAC获取数据的效率比较高,在Web程序中希望能够更快获取第一页的数据时,可以有几种方式: 1.在数据库中进行分页处理: 2.获取所有数据,只是快速返回第一页数据. 第一种方案对应用服务器资源消耗最小,对数据库消耗略大,在客户需要对全数据进行灵活过滤.查找.统计时就有些不够用了,另外对耗时较大的SQL查询就不如第二种方案速度快,对数据库压力也要大些,并且需要编写程序来完成.在Delphi下我考虑使用第二种方案,尤其是在使用uniGUI+ODAC配合使用时.第二种方案对应于服务器内存压力略大,并

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论. 1.Bloom filter  适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

一般MYSQL最基本的分页方式: select * from content order by id desc limit 0, 10 在中小数据量的情况下,这样的SQL足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引.随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的SQL就可能类似: select * from content order by id desc limit 10000, 10 一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢. 此时,我们可以通过2种方式

使用场景:         当你有一个Excel文件,需要把其中的数据高速录入到数据库中,文件中包含10万条以上数据. 设计方案:        我们将整个过程分成三个阶段,A(装载Excel文件).B(读取Excel文件中的数据).C(数据入库).一种方法是常规的,ABC三个阶段顺序执行,直到全部数据入库.入库采用数据库的批量插入操作,以便提高效率.这个方案我使用装载Excel文件较快的fastexcel组件来完成A阶段,实验结果是,我将Excel中的两个Sheet全部13万条数据(每条3列)

文章内容列表:1． 场景:2． 解决方案3. WCF契约与服务实现设计静态图4. WCF契约与服务实现设计详细说明6. 服务端启动服务代码:7. 客户端代码8.   WCF大数据量传输解决方案源码下载 1． 场景: WCF在网络传输中,大数据量传输造成网络阻塞,宽带无法承受: 2． 解决方案 解决WCF在网络传输中的大数据量问题: A．需要把相关数据序列化成字节流,再对字节流进行压缩,再进行传输,到了客户端再做反向操作便可获得原始数据. B．如果压缩后的数据仍然较大时,可以再压缩流后,再对流进行