linq to sql 查詢 記錄數：399997
linq to sql 查詢 milliseconds：1910 （效能no.4）
檢視查詢 記錄數：399997
檢視查詢 milliseconds：3435 （效能no.7）
entity framework 查詢 記錄數：400000
entity framework 查詢 milliseconds：4049 （效能no.8）
企業庫儲存過程 to datareader 記錄數：399997
企業庫儲存過程 to datareader milliseconds：321 （效能no.2）
企業庫儲存過程 to dataset 記錄數：399997
企業庫儲存過程 to dataset milliseconds：2807 （效能no.5）
ado.net儲存過程 to sqldatareader 記錄數：399997
ado.net儲存過程 to sqldatareader milliseconds：306 （效能no.1）
企業庫sql語句直接查詢 to dataset 記錄數：399997
企業庫sql語句直接查詢 to dataset milliseconds：3015 （效能no.6）
企業庫sql語句直接查詢 to datareader 記錄數：399997
企業庫sql語句直接查詢 to datareader milliseconds：367 （效能no.3）
**：
view code
using system;
using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.web;
using system.web.ui;
using system.web.ui.webcontrols;
using microsoft.practices.enterpriselibrary.data;
using system.data.common;
using system.data;
using system.diagnostics;
using system.data.objects;
using system.data.sqlclient;
//listschs = schools.tolist();
response.write("
linq to sql 查詢 記錄數：" + schools.count().tostring());
}sw3.stop();
response.write("
linq to sql 查詢 milliseconds：" + sw3.elapsedmilliseconds+"");
stopwatch sw2 = new stopwatch();
sw2.start();
dataset dr = new dataset();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
response.write("
檢視查詢 記錄數：" + dr.tables[0].rows.count);
sw2.stop();
response.write("
檢視查詢 milliseconds：" + sw2.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw4 = new stopwatch();
sw4.start();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
response.write("
entity framework 查詢 記錄數：" + classgroup.count());
}sw4.stop();
response.write("
entity framework 查詢 milliseconds：" + sw4.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw = new stopwatch();
sw.start();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
, ",reader[0], reader[1]));
}response.write("
企業庫儲存過程 to datareader 記錄數：" + count);
reader.close();}}
sw.stop();
response.write("
企業庫儲存過程 to datareader milliseconds：" + sw.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw6 = new stopwatch();
sw6.start();
dataset ds=new dataset();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
response.write("
企業庫儲存過程 to dataset 記錄數：" + ds.tables[0].rows.count);
sw6.stop();
response.write("
企業庫儲存過程 to dataset milliseconds：" + sw6.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw5 = new stopwatch();
sw5.start();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
, ",reader[0], reader[1]));
}response.write("
ado.net儲存過程 to sqldatareader 記錄數：" + count);
reader.close();
}sw5.stop();
response.write("
ado.net儲存過程 to sqldatareader milliseconds：" + sw5.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw1 = new stopwatch();
sw1.start();
dataset ds1 = new dataset();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
response.write("
企業庫sql語句直接查詢 to dataset 記錄數：" + ds1.tables[0].rows.count);
sw1.stop();
response.write("
企業庫sql語句直接查詢 to dataset milliseconds：" + sw1.elapsedmilliseconds + "");
stopwatch sw8 = new stopwatch();
sw8.start();
for (int i = 0; i < repeattimes; i++)
",reader["id"]));
}response.write("
企業庫sql語句直接查詢 to datareader 記錄數：" + count);
reader.close();
}sw8.stop();
response.write("
企業庫sql語句直接查詢 to datareader milliseconds：" + sw8.elapsedmilliseconds + "");
//dataset d1 = select1();
//dataset d2 = select2();
//idatareader dr = select3();
}public int add(seewoecp.model.school model,int i)
database db;
dbcommand dbcommand;
public dataset select()
finally
}
public dataset select1()
public dataset select2()
public dataset selectsql()
public idatareader selectsqlreader()
public dataset selectview()
public dataset selectproset()
public idatareader selectpro()
public sqldatareader selectnormalpro()
private static sqlcommand buildquerycommand(sqlconnection connection, string storedprocname, idataparameter parameters)
command.parameters.add(parameter);}}
}return command;}}
}
MongoDB 各種資料查詢
高階查詢 關於資料的查詢，我單獨寫了一篇blog。含義 db.t user.find 列出表中所有資料 db.t user.findone 查詢集合中的第一條資料 db.t user.count 統計表中資料總數 語法 db.t user.find 練習 滿足name是dong，的所有資料 db.t...
百萬級別的大資料查詢效能分析
實際上可以從下面幾個方面提高效能 最根本的還是從索引查詢，避免全表掃瞄。1.伺服器端 資料表資料太多的話要建立索引，以提高查詢速度 查詢改用儲存過程，實際上現在比較傾向於所有查詢都寫能儲存過程，在實際過程中應根據具體情況而定。2.伺服器 客戶端 查詢時一次不要從伺服器端取過多的資料，以免過多地占用網...
大資料查詢優化方案
1 儲存過程 2 建索引 3 分割槽 把資料分成幾個區存放，搜尋的結果合併。做表分割槽，縮小查詢範圍 按乙個有效字段分割槽，比如按月份 4 表空間 5 我們以前大資料量的解決方案是 把資料分批查出來，一次性查出來是沒有什麼好的解決辦法。6 like 必定掃全表 7 硬體 公升級伺服器，有這麼多資料的...