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Table des matières
Réduisez l'utilisation de la mémoire avec le streaming
L'utilisation rationnelle de parallèle et d'améliore de manière asynchrone
Sélectionnez la structure de données et la méthode de sérialisation appropriées
résumé
Maison développement back-end Tutoriel C#.Net Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #

Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #

Jul 06, 2025 am 12:10 AM
c# Ensemble de mégadonnées

Lors du traitement de grandes quantités de données, C # peut être efficace grace à des structures de données en streaming, asynchrones parallèles et appropriées. 1. Utilisez le traitement en streaming pour lire un par un ou par lots, tel que StreamReader ou Asasyncenumable d'EF Core pour éviter le débordement de la mémoire; 2. Utilisez parallèle (parallèle.ForEach / Plinq) et asynchrone (async / attente tache.run) raisonnablement pour contr?ler le nombre de concurrence et prêter attention à la sécurité des filetages; 3. Sélectionnez des structures de données efficaces (telles que Dictionary, HashSet) et des bibliothèques de sérialisation (telles que System.Text.json, MessagePack) pour réduire le temps de recherche et les frais généraux de sérialisation.

Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #

Lors du traitement de grandes quantités de données, C # lui-même n'est pas aussi "léger" que certaines langues de script, mais avec son système de type puissant, l'écosystème LINQ et .NET, il peut être géré efficacement tant qu'il est fait correctement. La clé est d'utiliser rationnel de la mémoire, d'éviter les opérations inutiles et de sélectionner les structures de données appropriées et les mécanismes asynchrones.

Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #

Réduisez l'utilisation de la mémoire avec le streaming

Le chargement des millions de données dans la mémoire à la fois peut facilement conduire à une exception OutofMemory. Pour le moment, vous devriez envisager d'utiliser le traitement en streaming pour lire les données une par un ou par lots.

Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #

Par exemple, utilisez StreamReader pour lire directement les fichiers CSV un par un au lieu de .ReadToEnd() ; ou utilisez AsAsyncEnumerable() Entity Framework Core pour charger les enregistrements de base de données à la demande.

Pratiques courantes:

Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #
  • Seuls les blocs de données actuellement requis sont traités à la fois
  • évitez d'accumuler des résultats de résultats en mémoire, gratuits ou écrits sur le disque / base de données après le traitement
  • énumérateur qui combine yield return pour atteindre un chargement paresseux

L'avantage de cela est que même si vous faites face à des centaines de millions de données, le programme ne se bloquera pas en raison de l'explosion de la mémoire.

L'utilisation rationnelle de parallèle et d'améliore de manière asynchrone

Si votre tache est intensive au processeur (comme faire des calculs complexes pour chaque enregistrement), vous pouvez envisager d'utiliser Parallel.ForEach ou PLINQ pour un traitement parallèle. Cependant, si la tache implique des E / S (telles que la rédaction de fichiers et l'accès aux bases de données), il est plus approprié d'utiliser Task.Run async/await pour améliorer l'efficacité globale.

Une combinaison commune est:

 Await Parallel.ForEachasync (DataChunks, Async (Chunk, CT) => {
    var proced = processChunk (Chunk);
    attendre WriteTodatabaseAsync (traité, CT);
});

Notes:

  • Contr?lez le nombre de simultanés simultanés et empêchent le brouillage
  • Faites attention à la sécurité des fils, essayez d'utiliser des serrures ou des collections simultanées pour les variables partagées
  • Pour les opérations de base de données asynchrones, assurez-vous que le pool de connexion est correctement configuré

Sélectionnez la structure de données et la méthode de sérialisation appropriées

De nombreux goulots d'étranglement des performances proviennent en fait d'une mauvaise sélection de structure de données ou de méthodes de sérialisation inefficaces. Par exemple, si vous recherchez fréquemment des enregistrements d'un certain ID mais utilisez la liste au lieu du dictionnaire, le temps de recherche augmentera de fa?on exponentielle.

Par exemple, lors de la lecture et de la rédaction de données JSON, la par défaut Newtonsoft.Json est pratique, mais ses performances ne sont pas aussi bonnes que System.Text.Json dans les scénarios Big Data. Surtout lorsqu'il est combiné avec JsonSerializer.Deserialize<t>(stream)</t> , il peut lire et analyser tout en économisant, en économisant beaucoup de temps et de mémoire.

Stratégies recommandées:

  • Utilisez d'abord le dictionnaire ou le hashset lors de la recherche fréquemment
  • Utilisez des bibliothèques efficaces lors de la sérialisation, comme Spanjson et MessagePack
  • Si nécessaire, le processus de sérialisation peut être contr?lé manuellement pour sauter la réflexion

résumé

En général, la clé de l'utilisation de C # pour traiter les mégadonnées est la suivante: ne le chargez pas en même temps, mais chargez-le au besoin; Ne vous contentez pas de le porter seul, mais raisonnablement de la concurrence; N'utilisez pas aveuglément des outils par défaut, mais choisissez la structure et la bibliothèque appropriées . Ces points ne sont pas difficiles à dire, mais lorsqu'il est mis en ?uvre, vous devez faire attention aux détails, tels que la version des ressources, la gestion des exceptions, le suivi des journaux, etc.

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