DataTable.Select 对比 List.FindAll

DataTable.Select vs List.FindAll

TL;DR 版本

我在 DataTableList<MyData> 中有一些来自数据库的数据。

因为我想遵循 OO 原则,所以我更喜欢在 List<MyData> 中处理数据,但是当涉及到性能时,我 运行 遇到了一些麻烦。

对于大约 150k 个项目,myDataList.FindAll(x=>x.Id == someId) 大约需要 15 毫秒,而在另一侧,myDataTable.Select($"ID == {someId}") 完成而 StopWatch 无法计时一毫秒。

因为我需要对我的数据执行数千次搜索,每次搜索 15 毫秒的时间加起来很快。

我可以使用任何其他列表类型来代替回退到 DataTable.Select() returns 的 DataRow[] 吗?还是我在这里遗漏了其他东西?

详细版

我有一个应用程序从数据库中的两个不同 table 中读取数据,并且需要对这些数据进行一些计算。

遵循 OO 原则,我得到了两个对象列表:List<MyClass> myClassListList<MyOtherClass> myOtherClassList

由于两个 table 中的数据之间存在关系(通过 ID 列),我现在想将它们移动到另一个 class 中,将它们组合成一个业务对象: List<MyBusinessObject> myBusinessObjectList.

所以我做了以下事情:

foreach (var id in myIdList)
{
    var myTmpClassList = myClassList.FindAll(x => x.Id == id);
    var myTmpOtherClassList = myOtherClassList.FindAll(x => x.Id == id);

    myBusinessObjectList.Add(new MyBusinessObject(myTmpClassList, myTmpOtherClassList );
}

一个大约有 35k 个条目,另一个有 160k 个条目table这个过程每次迭代大约需要 15 毫秒,并且很快就会加起来。

另一边

var dic1 = new Dictionary<string, DataRow[]>;
var dic2 = new Dictionary<string, DataRow[]>;
foreach (var id in myIdList)
{
    dic1.Add(id, myDataTable.Select($"ID == {id}");
    dic2.Add(id, myOtherDataTable.Select($"ID == {id}");
}

立即完成。

但由于我更喜欢​​处理 Objects 而不是 Dictionary<string, DataRow[]>,我想知道是否还有其他方法可以采用。

这里

foreach (var id in myIdList)
{
    var myTmpClassList = myClassList.FindAll(x => x.Id == id);
    var myTmpOtherClassList = myOtherClassList.FindAll(x => x.Id == id);

    myBusinessObjectList.Add(new MyBusinessObject(myTmpClassList, myTmpOtherClassList );
}

您对每个 id 执行 2 次线性搜索 ,导致 O(K * (N + M)) 时间复杂度(其中 K = myIdList.CountN = myClassList.CountM = myOtherClassList.Count).

您可以使用 LINQ group joins 关联数据,它使用非常有效的基于哈希的实现,从而导致线性时间复杂度操作:

var myBusinessObjectList =
    (from id in myIdList
     join x in myClassList on id equals x.Id into myClassGroup
     join y in myOtherClassList on id equals y.Id into myOtherClassGroup
     select new MyBusinessObject(myClassGroup.ToList(), myOtherClassGroup.ToList())
    .ToList();