


Gérer efficacement les grands ensembles de données avec C #
Jul 06, 2025 am 12:10 AMLors 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.
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.

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.

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:

- 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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La différence entre le multithreading et l'asynchrone est que le multithreading exécute plusieurs threads en même temps, tandis que les opérations effectuent de manière asynchrone sans bloquer le thread actuel. Le multithreading est utilisé pour les taches à forte intensité de calcul, tandis que de manière asynchrone est utilisée pour l'interaction utilisateur. L'avantage du multi-threading est d'améliorer les performances informatiques, tandis que l'avantage des asynchrones est de ne pas bloquer les threads d'interface utilisateur. Le choix du multithreading ou asynchrone dépend de la nature de la tache: les taches à forte intensité de calcul utilisent le multithreading, les taches qui interagissent avec les ressources externes et doivent maintenir la réactivité de l'interface utilisateur à utiliser asynchrone.

L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.

Comment créer des applications en utilisant .NET? La création d'applications à l'aide de .NET peut être réalisée via les étapes suivantes: 1) Comprendre les bases de .NET, y compris le langage C # et le support de développement multiplateforme; 2) Apprenez des concepts de base tels que les composants et les principes de travail de l'écosystème .NET; 3) Master Utilisation de base et avancée, des applications de console simples aux opérations de webapis et de base de données complexes; 4) familiariser avec les erreurs courantes et les techniques de débogage, telles que les problèmes de configuration et de connexion de la base de données; 5) L'optimisation des performances de l'application et les meilleures pratiques, telles que la programmation et la mise en cache asynchrones.

C # .NETtisversatileforbothwebandDeskTopDevelopment.1) forweb, useasp.netfordynamicapplications.2) fordesktop, employwindowsformSorwpfforrichInterfaces.3) usexamarinforcross-plateformDevelopment, permanant les codéescosswindows, macos, linux, etmobiledevices.

L'avantage du multithreading est qu'il peut améliorer les performances et l'utilisation des ressources, en particulier pour traiter de grandes quantités de données ou effectuer des opérations longues. Il permet d'effectuer plusieurs taches simultanément, améliorant l'efficacité. Cependant, trop de threads peuvent conduire à une dégradation des performances, vous devez donc sélectionner soigneusement le nombre de threads en fonction du nombre de c?urs CPU et de caractéristiques de tache. De plus, la programmation multi-thread implique des défis tels que les conditions de blocage et de race, qui doivent être résolues à l'aide de mécanismes de synchronisation, et nécessite une connaissance solide de la programmation simultanée, pesant les avantages et les inconvénients et les utilisant avec prudence.

.NetFramework est un cadre logiciel et C # est un langage de programmation. 1..NetFramework fournit des bibliothèques et des services, prenant en charge le développement d'applications de bureau, Web et mobile. 2.C # est con?u pour .NetFramework et prend en charge les fonctions de programmation modernes. 3..NetFramework gère l'exécution du code via CLR, et le code C # est compilé en IL et exécuté par CLR. 4. Utilisez .NetFramework pour développer rapidement des applications, et C # fournit des fonctions avancées telles que LINQ. 5. Les erreurs courantes incluent la conversion de type et les blocages de programmation asynchrones. Des outils VisualStudio sont nécessaires pour le débogage.

C # est un langage de programmation moderne et orienté objet développé par Microsoft et dans le cadre du .NET Framework. 1.C # prend en charge la programmation orientée objet (POO), y compris l'encapsulation, l'héritage et le polymorphisme. 2. La programmation asynchrone en C # est implémentée via Async et attend des mots clés pour améliorer la réactivité des applications. 3. Utilisez LINQ pour traiter les collections de données concisement. 4. Les erreurs courantes incluent les exceptions de référence NULL et les exceptions indexes hors gamme. Les compétences de débogage comprennent l'utilisation d'un débogueur et une gestion des exceptions. 5. L'optimisation des performances comprend l'utilisation de StringBuilder et d'éviter l'emballage et le déballage inutiles.

Comment déployer une application C # .net sur Azure ou AWS? La réponse est d'utiliser AzureAppService et AwselasticBeanStalk. 1. Sur Azure, automatiser le déploiement à l'aide d'AzureAppService et AzurePipelines. 2. Sur AWS, utilisez Amazon ElasticBeanStalk et Awslambda pour implémenter le déploiement et le calcul sans serveur.
