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Inhaltsverzeichnis
Reduzieren Sie den Speicherverbrauch beim Streaming
Die rationale Verwendung von parallelem und asynchronem Verbesserung verbessert den Durchsatz
W?hlen Sie die entsprechende Datenstruktur und Serialisierungsmethode aus
Zusammenfassung
Heim Backend-Entwicklung C#.Net-Tutorial Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#

Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#

Jul 06, 2025 am 12:10 AM
c# Big Data Set

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.

Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#

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.

Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#

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.

Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#

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:

Umgang mit gro?en Datens?tzen effizient mit C#
  • 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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