ASP.NET设计中的性能优化问题

时间:2008-10-07 12:19:51  来源:第二电脑网上收集  作者:

  第二电脑网导读:er 读数据是快速向前的。SqlDataReader 类提供了一种读取从 SQL Server 数据库检索的只进数据流的方法。它使用 SQL Server 的本机网络数据传输格式从数据库连接直接读取数据。DataReader需及时显式的close。可及时的释放对数据的连接。)  Dataset是把数据读出,缓存在内存中。缺点:对内存的占用较高。如果对返回的数据需做大量的处理用Dataset比较好些可以减少对数据库的连接操...
  正文:

一、SqlDataRead和Dataset的选择

  Sqldataread优点:读取数据非常快。如果对返回的数据不需做大量处理的情况下,建议使用SqlDataReader,其性能要比datset好很多。缺点:直到数据读完才可close掉于数据库连接

  (SqlDataReader 读数据是快速向前的。SqlDataReader 类提供了一种读取从 SQL Server 数据库检索的只进数据流的方法。它使用 SQL Server 的本机网络数据传输格式从数据库连接直接读取数据。DataReader需及时显式的close。可及时的释放对数据的连接。)

  Dataset是把数据读出,缓存在内存中。缺点:对内存的占用较高。如果对返回的数据需做大量的处理用Dataset比较好些可以减少对数据库的连接操作。优点:只需连接一次就可close于数据库的连接

  *一般情况下,读取大量数据,对返回数据不做大量处理用SqlDataReader.对返回数据大量处理用datset比较合适.对SqlDataReader和Dataset的选择取决于程序功能的实现。

二、ExecuteNonQuery和ExecuteScalar

  对数据的更新不需要返回结果集,建议使用ExecuteNonQuery。由于不返回结果集可省掉网络数据传输。它仅仅返回受影响的行数。如果只需更新数据用ExecuteNonQuery性能的开销比较小。

  ExecuteScalar它只返回结果集中第一行的第一列。使用 ExecuteScalar 方法从数据库中检索单个值(例如id号)。与使用 ExecuteReader 方法, 返回的数据执行生成单个值所需的操作相比,此操作需要的代码较少。

  *只需更新数据用ExecuteNonQuery.单个值的查询使用ExecuteScalar数据绑定的选择

三、数据的绑定DataBinder

  一般的绑定方法<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "字段名") %>用DataBinder.eval 绑定不必关心数据来源(Dataread或dataset)。不必关心数据的类型eval会把这个数据对象转换为一个字符串。在底层绑定做了很多工作,使用了反射性能。正因为使用方便了,但却影响了数据性能。来看下<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "字段名") %>。当于dataset绑定时,DataItem其实式一个DataRowView(如果绑定的是一个数据读取器(dataread)它就是一个IdataRecord。)因此直接转换成DataRowView的话,将会给性能带来很大提升。

  <%# ctype(Container.DataItem,DataRowView).Row("字段名") %>

  *对数据的绑定建议使用<%# ctype(Container.DataItem,DataRowView).Row("字段名") %>。数据量大的时候可提高几百倍的速度。使用时注意2方面:1.需在页面添加<%@ Import namespace="System.Data"%>.2.注意字段名的大小写(要特别注意)。如果和查询的不一致,在某些情况下会导致比<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "字段名") %>还要慢。如果想进一步提高速度,可采用<%# ctype(Container.DataItem,DataRowView).Row(0) %>的方法。不过其可读性不高。

  以上的是vb.net的写法。在c#中:<@% ((DataRowView)Container.DataItem)["字段名"] %>

  对查看页面每个执行过程状态最简单的办法:其页面的trace属性为true就可查看细节。 《ASP.NET设计中的性能优化问题》由第二电脑网原创提供,转载请注明:http://www.002pc.com/master/College/Programming/ASP/2008-10-07/3387.html


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