Самый быстрый способ сбора данных из БД?

Question

Работа над C #. В моем приложении несколько раз нужно выбрать \ собрать данные из БД. Для этой задачи я делаю следующий шаг

1)Write SP 
2)Execute the Sp 
3)Fill result to Generic collection(ORM)
4)By the collection Bind the control

Я хочу знать, есть ли какой-нибудь механизм или техника \ Продвинутая техникаДоступна помощь по сбору данных из базы данных. Заранее спасибо

Answer 1

Когда я снова и снова быстро нажимаю на db. Тогда его производительность становится узким местом. Что делать?

Похоже, вы должны кэшировать некоторые результаты.В приложениях с высокой нагрузкой кэширование даже на несколько секунд может сильно повлиять на производительность.Существует множество кеш-решений.если это веб-приложение, то встроенный http-контекст .Cache должен быть в порядке (.NET 4.0 добавляет MemoryCache, чтобы сделать то же самое удобнее в не-веб-приложениях).

Повторная загрузка данных;Вы упоминаете ORM - в нашем опыте мы находим, что большинство ORM действительно являются узким местом для «горячих» путей кода - тема, о которой я говорю через несколько часов, как это происходит.Поскольку мы столкнулись с этой проблемой, мы написали специально простую, но действительно действительно быструю микро-ORM , dapper-dot-net .Он не такой многофункциональный, как некоторые полные ORM, но если вы пытаетесь быстро загрузить данные для отображения, он идеально подходит.

---

Другая вещь, конечно, заключается в том, чтобы взглянуть на ваш запроси улучшить производительность.Посмотрите, в частности, на логические чтения IO и откуда они берутся.Вполне может быть, что дополнительный индекс или небольшая денормализация могут существенно повлиять на производительность вашего запроса.

Answer 2

Да, но единственным исключением является использование DataReader или DataTable.

Например datareader полезен для ограниченного просмотра строк из извлекаемой большой коллекции.

Однако Datatable важен, если применять функции к полному набору данных.

Кроме того, существуют различные методы, такие как пул соединений, локальные представления, индексы, которые будут иметь наибольшее значение, когда выборка данных превышает доступные ресурсы сервера.