小白鼠條件： 以常見的樹形結構樹為例： 有兩張結構相同的表table1（1w數據），table2 (2w數據)，需要對比數據差異。 表結構如下：id , parent_id, col1, col2, col3 常規做法是： 常規思想： 循環table1， 一、充分利用緩存效果； 操作系統的高速緩存、磁盤緩存等等，都是利用混存技術來提高系統響應速度。充分利用緩存可以大幅提高系統的響應時間。口說無憑，還是找一個小白鼠來看看： 現有系統中有很多地方有“刷新”的菜單，這個就是為了刷新緩存數據預留。 一個現實的事例就是一個報表系統優化后，采用數據緩存后。用4-5小時不能出現的數據，現在用幾十分鐘就能出所有的數據了。 單獨使用dt.Select(conditinos) 進行數據過濾時，并不能成為性能的瓶頸，但是如何頻繁調用 dt.Select(condtions) 則需要注意對性能的影響了。 曾經遇到過這樣的數據， 由于其他原因，需要把當前符合條件的數據全部讀取出來（10w 左右的數據），由于數據結構中已經設定了 tree 的模型，所以需要把datatable 轉換成 tree ，這樣需要不斷的循環遞歸查找所有子節點，類似如下： Demo： Foreach (DataRow parent in dt.Rows) { String conditions = String.Format(“parent_id = {0}”, parent[“id”].ToString()); DataRow[] rowsChild = dt.Select(conditions); Foreach(DataRow child in rowsChild) { // do any thing you want.
}
} 你會發現，此處代碼將嚴重影響性能。 解決辦法，直接在外面用 緩存，創建一個 Hashtable <parent_id, DataRow> 于是內層的循環就可以直接在 Hashtable 中找數據，這樣可以大大提高相應的速度。 二、進行預處理過程； 觀察后續處理過程，增加預處理過程，將頻繁處理的數據進行預處理。理論同上。 三、大數據量分“頁”處理 來源于網頁制作過程中的思想。現在系統中有很多地方有它的影子，操作系統里的頁，數據庫的事物處理過程，都是將大化小，小化了。 四、了解編程語言細節差異 五、良好的架構 對于系統中的設計，需要盡量避免UI層去了解數據結構方面的問題。比如： 設計一：良好的設計 Public class Item { Private int mID = 0; /// Just for Business layer Public Item(DataRow row) { This.mID = ((IConvertible)row[“id”]).ToInt32(null);
} Public int ID { Get { Return this.mID;
} Set { This.mID = value;
}
}
} 設計二： Public class Item { Private DataRow mData= 0; /// Just for Business layer Public Item(DataRow row) { This.mData = row;
} Public int Data { Get { Return This.mData
} Set { This.mData = value;
}
}
} 這里推薦使用一，在二種，已經暴露了數據庫實現的細節問題了。在 UI 層操作使用的時候必須知道每個 Data 里面所對應的表結構，否則就會出現問題。而一中可以建立對應關系，一個 Column一個屬性，這樣直接操作 Item.ID 就可以了。而且以后使用時也比較方便。 Ps: 設計 二 也可以引起性能問題： Public int Layer { Get { Return mData.IsNull(“Layer”) ? 0 : Convert.ToInt32(mData[“layer”]);
}
} 雖然一個簡單的 Item.Layer 也可能造成系統性能的瓶頸。調用次數少則可以，但是如何調用這個屬性進行判斷時候需要達到 100w 或則達到了 1000w 呢？ 任何一個小的性能改進就會被無限放大。

總結

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