Bei der Verarbeitung gro?er Datenmengen kann C# durch Streaming, parallele asynchrone und geeignete Datenstrukturen effizient sein. 1. Verwenden Sie die Streaming -Verarbeitung, um einzeln oder in Stapeln wie StreamReader oder EF Cores asasyncenumerable zu lesen, um Speicherüberlauf zu vermeiden. 2. Verwenden Sie parallel (parallel.foreach/plinq) und asynchron (asynchron/wartet auf Task.run), um die Anzahl der Parallelit?t zu steuern und auf die Sicherheit der Threads zu achten. 3. W?hlen Sie effiziente Datenstrukturen (wie W?rterbuch, Hashset) und Serialisierungsbibliotheken (wie System.Text.json, MessagePack), um die Suchzeit und die Serialisierungsaufwand zu verkürzen.
Bei der Verarbeitung gro?er Datenmengen ist C# selbst nicht so "leicht" wie einige Skriptsprachen, sondern mit seinem leistungsstarken Typ -System, Linq und .NET -?kosystem kann es effizient behandelt werden, solange es richtig gemacht wird. Der Schlüssel besteht darin, die rationale Verwendung des Speichers zu nutzen, unn?tige Vorg?nge zu vermeiden und geeignete Datenstrukturen und asynchrone Mechanismen auszuw?hlen.

Reduzieren Sie den Speicherverbrauch beim Streaming
Das Laden von Millionen von Daten in den Speicher gleichzeitig kann leicht zu outofMemoryException führen. Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie in Betracht ziehen, die Streaming -Verarbeitung zu verwenden, um Daten nacheinander oder in Stapeln zu lesen.

Verwenden Sie beispielsweise StreamReader
, um CSV -Dateien einzeln anstelle von .ReadToEnd()
direkt zu lesen. oder verwenden Sie Entity Framework Core
AsAsyncEnumerable()
um Datenbankdatens?tze auf Bedarf zu laden.
H?ufige Praktiken:

- Nur die derzeit erforderlichen Datenbl?cke werden gleichzeitig verarbeitet
- Vermeiden Sie nach der Verarbeitung die Anh?ufung von Ergebniss?tzen im Speicher, kostenlos oder schreiben Sie in die Festplatte/Datenbank
- Enumerator, der
yield return
kombiniert, um eine faule Belastung zu erreichen
Der Vorteil davon ist, dass das Programm auch wenn Sie Hunderte von Millionen von Daten ausgesetzt sind.
Die rationale Verwendung von parallelem und asynchronem Verbesserung verbessert den Durchsatz
Wenn Ihre Aufgabe CPU -intensiv ist (z. B. komplexe Berechnungen für jeden Datensatz), k?nnen Sie in Betracht ziehen, Parallel.ForEach
oder PLINQ
für die parallele Verarbeitung zu verwenden. Wenn die Aufgabe jedoch E/A umfasst (z. B. das Schreiben von Dateien und Zugriff auf Datenbanken), ist es besser geeignet, async/await
Task.Run
zu verwenden, um die Gesamteffizienz zu verbessern.
Eine h?ufige Kombination ist:
Warten Sie parallel.foreachaSync (Dataachunks, Async (Chunk, Ct) => { var processed = processChunk (Chunk); Warten Sie writeTodatabaseSync (verarbeitet, CT); });
Anmerkungen:
- Steuern
- Achten Sie auf die Sicherheit von Threads und versuchen Sie, Schl?sser oder gleichzeitige Sammlungen für gemeinsame Variablen zu verwenden
- Stellen Sie für asynchrone Datenbankvorg?nge sicher, dass der Verbindungspool ordnungsgem?? konfiguriert ist
W?hlen Sie die entsprechende Datenstruktur und Serialisierungsmethode aus
Viele Leistungs Engp?sse stammen tats?chlich aus der Auswahl der falschen Datenstruktur oder der ineffizienten Serialisierungsmethoden. Wenn Sie beispielsweise h?ufig nach Datens?tzen einer bestimmten ID suchen, aber die Liste anstelle von W?rterbuch verwenden, erh?ht sich die Suchzeit exponentiell.
Beim Lesen und Schreiben von JSON -Daten ist beispielsweise der Standard Newtonsoft.Json
bequem, aber seine Leistung ist nicht so gut wie System.Text.Json
in Big -Data -Szenarien. Insbesondere in Kombination mit JsonSerializer.Deserialize<t>(stream)</t>
kann es gelesen und analysieren, w?hrend er viel Zeit und Speicher speichert.
Empfohlene Strategien:
- Verwenden Sie zuerst W?rterbuch oder Hashset, wenn Sie h?ufig suchen
- Verwenden Sie effiziente Bibliotheken bei der Serialisierung wie Spanjson und MessagePack
- Bei Bedarf kann der Serialisierungsprozess manuell kontrolliert werden, um den Reflexionsaufwand zu überspringen
Zusammenfassung
Im Allgemeinen liegt der Schlüssel zur Verwendung von C# zur Verarbeitung von Big Data: Laden Sie nicht alles auf einmal, sondern laden Sie es nach Bedarf. Tragen Sie es nicht nur alleine, sondern auch einigerma?en gleichzeitig. Verwenden Sie nicht blind den Standard -Tools, sondern w?hlen Sie die entsprechende Struktur und Bibliothek . Diese Punkte sind nicht schwer zu sagen, aber wenn sie implementiert sind, müssen Sie auf Details wie Ressourcenver?ffentlichungen, Ausnahmebehandlung, Protokollverfolgung usw. achten, usw.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Unterschied zwischen Multithreading und Asynchron besteht darin, dass Multithreading gleichzeitig mehrere Threads ausführt, w?hrend asynchron Operationen ausführt, ohne den aktuellen Thread zu blockieren. Multithreading wird für rechenintensive Aufgaben verwendet, w?hrend asynchron für die Benutzerinteraktion verwendet wird. Der Vorteil des Multi-Threading besteht darin, die Rechenleistung zu verbessern, w?hrend der Vorteil von Asynchron nicht darin besteht, UI-Threads zu blockieren. Die Auswahl von Multithreading oder Asynchron ist von der Art der Aufgabe abh?ngt: Berechnungsintensive Aufgaben verwenden Multithreading, Aufgaben, die mit externen Ressourcen interagieren und die UI-Reaktionsf?higkeit asynchron verwenden müssen.

Die Geschichte und Entwicklung von C# und C sind einzigartig, und auch die Zukunftsaussichten sind unterschiedlich. 1.C wurde 1983 von Bjarnestrustrup erfunden, um eine objektorientierte Programmierung in die C-Sprache einzuführen. Sein Evolutionsprozess umfasst mehrere Standardisierungen, z. B. C 11 Einführung von Auto-Keywords und Lambda-Ausdrücken, C 20 Einführung von Konzepten und Coroutinen und sich in Zukunft auf Leistung und Programme auf Systemebene konzentrieren. 2.C# wurde von Microsoft im Jahr 2000 ver?ffentlicht. Durch die Kombination der Vorteile von C und Java konzentriert sich seine Entwicklung auf Einfachheit und Produktivit?t. Zum Beispiel führte C#2.0 Generics und C#5.0 ein, die eine asynchrone Programmierung eingeführt haben, die sich in Zukunft auf die Produktivit?t und das Cloud -Computing der Entwickler konzentrieren.

Es gibt verschiedene M?glichkeiten, XML -Formate zu ?ndern: manuell mit einem Texteditor wie Notepad bearbeiten; automatisch Formatierung mit Online- oder Desktop -XML -Formatierungswerkzeugen wie XMLBeautifier; Definieren Sie Conversion -Regeln mithilfe von XML -Conversion -Tools wie XSLT; oder analysieren und mit Verwendung von Programmiersprachen wie Python arbeiten. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie die Originaldateien ?ndern und sichern.

Zu den Methoden zum Umwandeln von XML in JSON geh?ren: Schreiben von Skripten oder Programmen in Programmiersprachen (wie Python, Java, C#) zum Konvertieren; Einfügen oder Hochladen von XML -Daten mithilfe von Online -Tools (z. B. XML in JSON, Gojko XML Converter, XML Online -Tools) und Auswahl der JSON -Formatausgabe; Durchführung von Konvertierungsaufgaben mit XML mit JSON -Konvertern (wie Oxygen XML -Editor, Stylus Studio, Altova XMLSPY); Konvertieren von XML in JSON mithilfe von XSLT -Stylesheets; Verwenden von Datenintegrationstools (z. B. informatisch

C# Multi-Thread-Programmierung ist eine Technologie, mit der Programme gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführen k?nnen. Es kann die Programmeffizienz verbessern, indem es die Leistung verbessert, die Reaktionsf?higkeit verbessert und die parallele Verarbeitung implementiert. W?hrend die Thread -Klasse eine M?glichkeit bietet, Threads direkt zu erstellen, k?nnen erweiterte Tools wie Task und Async/Warted sicherer asynchroner Operationen und eine sauberere Codestruktur liefern. H?ufige Herausforderungen bei der Multithread -Programmierung umfassen Deadlocks, Rassenbedingungen und Ressourcenleckage, die eine sorgf?ltige Gestaltung von Fadenmodellen und die Verwendung geeigneter Synchronisationsmechanismen erfordern, um diese Probleme zu vermeiden.

Wie erstelle ich Anwendungen mit .NET? Erstellen Anwendungen mit .NET k?nnen in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) Verstehen Sie die Grundlagen von .NET, einschlie?lich C# Sprache und plattformübergreifender Entwicklungsunterstützung; 2) Kernkonzepte wie Komponenten und Arbeitsprinzipien des .NET -?kosystems lernen; 3) Master Basic und Advanced Nutzung, von einfachen Konsolenanwendungen bis hin zu komplexen Webapis- und Datenbankvorg?ngen; 4) Mit gemeinsamen Fehlern und Debugging -Techniken wie Konfigurations- und Datenbankverbindungsproblemen vertraut sein; 5) Optimierung der Anwendungsleistung und Best Practices wie asynchrone Programmieren und Zwischenspeichern.

C#.NETisversatileforbothwebanddesktopdevelopment.1)Forweb,useASP.NETfordynamicapplications.2)Fordesktop,employWindowsFormsorWPFforrichinterfaces.3)UseXamarinforcross-platformdevelopment,enablingcodesharingacrossWindows,macOS,Linux,andmobiledevices.

Der Vorteil des Multithreading besteht darin, dass es die Leistung und die Ressourcenauslastung verbessern kann, insbesondere für die Verarbeitung gro?er Datenmengen oder die Durchführung zeitaufw?ndiger Vorg?nge. Es erm?glicht es, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, wodurch die Effizienz verbessert wird. Zu viele Threads k?nnen jedoch zu einer Leistungsverschlechterung führen. Sie müssen daher sorgf?ltig die Anzahl der Threads basierend auf der Anzahl der CPU -Kerne und Aufgabenmerkmale ausw?hlen. Darüber hinaus beinhaltet die Multi-Thread-Programmierung Herausforderungen wie Deadlock- und Rassenbedingungen, die unter Verwendung von Synchronisationsmechanismen gel?st werden müssen, und erfordern solide Kenntnisse über die gleichzeitige Programmierung, das Abw?gen der Vor- und Nachteile und die Verwendung mit Vorsicht.
