c# 性能优化细节
1、使用ItemArray实现对DataRow的批量赋值
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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
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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
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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）！
