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        asp.net下數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)化一例

        來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2020-11-27 22:43:01
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        asp.net下數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)化一例

        asp.net下數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)化一例:下面是最初實(shí)現(xiàn)的代碼,其中 LargerResultProcessor 是一個(gè)基類,負(fù)責(zé)遍歷泛型參數(shù) T 所指向的數(shù)據(jù)庫(kù)表,并以每頁(yè) 100 項(xiàng)的方式分頁(yè),并對(duì)每一項(xiàng)調(diào)用 ProcessItem 函數(shù),而子類只需實(shí)現(xiàn) ProcessItem 函數(shù)即可: 代碼如下:public class It
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        導(dǎo)讀asp.net下數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)化一例:下面是最初實(shí)現(xiàn)的代碼,其中 LargerResultProcessor 是一個(gè)基類,負(fù)責(zé)遍歷泛型參數(shù) T 所指向的數(shù)據(jù)庫(kù)表,并以每頁(yè) 100 項(xiàng)的方式分頁(yè),并對(duì)每一項(xiàng)調(diào)用 ProcessItem 函數(shù),而子類只需實(shí)現(xiàn) ProcessItem 函數(shù)即可: 代碼如下:public class It

        下面是最初實(shí)現(xiàn)的代碼,其中 LargerResultProcessor 是一個(gè)基類,負(fù)責(zé)遍歷泛型參數(shù) T 所指向的數(shù)據(jù)庫(kù)表,并以每頁(yè) 100 項(xiàng)的方式分頁(yè),并對(duì)每一項(xiàng)調(diào)用 ProcessItem 函數(shù),而子類只需實(shí)現(xiàn) ProcessItem 函數(shù)即可:
        代碼如下:

        public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
        {
        protected override void ProcessItem(Item item)
        {
        const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = '{0}'";
        var sql1 = string.Format(template1, item.Id);
        const string template2 = @"update Items set shop_id={0} where id = {1};
        update skus set shop_id={0} where item_id = {1};";
        try
        {
        var obj = DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1);
        var sql2 = string.Format(template2, long.Parse(obj.ToString()), item.Id);
        DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
        }
        catch (Exception exception)
        {
        Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
        }
        }
        }

        上面這段代碼,邏輯比較簡(jiǎn)單,針對(duì)每一項(xiàng),使用 Select 語(yǔ)句取出 Shop_Id,并且執(zhí)行 Update,只是有個(gè)問(wèn)題,就是執(zhí)行速度比較慢,對(duì)于我們 6 萬(wàn)左右 Item,4 萬(wàn)左右 Sku,99 萬(wàn)左右 Order 的表,需要執(zhí)行約 40 分鐘,才能轉(zhuǎn)換完畢。
        這些代碼,雖然是一次性操作,但是對(duì)于運(yùn)行系統(tǒng),停機(jī)時(shí)間越短越好,于是進(jìn)行一些優(yōu)化工作,數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于大量重復(fù)的語(yǔ)句,如果使用參數(shù)的方式,因?yàn)榭梢员苊鈱?duì)于語(yǔ)句的重復(fù)解析工作,所以速度會(huì)快一些,按照這個(gè)思路,簡(jiǎn)單的修改如下:
        代碼如下:

        public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
        {
        protected override void ProcessItem(Item item)
        {
        const string template1 = @"select top 1 shop_id from orders where Item_id = @id";
        const string template2 =
        @"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
        update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
        try
        {
        var sql1 = new SqlStatement(template1, new DataParameter("@id", item.Id));
        var sid = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar(sql1));
        var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
        DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
        }
        catch (Exception exception)
        {
        Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
        }
        }
        }

        測(cè)試這個(gè)程序,大概 25 分鐘可以完成轉(zhuǎn)換。有一些提高,不過(guò),我們真正要修改的數(shù)據(jù)量并不大,一共只有 6 萬(wàn) 加 4 萬(wàn) 大約 10 萬(wàn)條數(shù)據(jù),所以 25 分鐘還是有些長(zhǎng)了。簡(jiǎn)單分析后,Orders 是最大的表,如果整體速度慢,則導(dǎo)致速度慢最大的可能因素,應(yīng)該是查詢 Orders,所以稍換一個(gè)思路,提前把 Item_Id 和 Shop_Id 的對(duì)應(yīng)關(guān)系查找出來(lái),放到內(nèi)存里,從而避免每次 ProcessItem 都要進(jìn)行 Orders 表的查詢。至于內(nèi)存里的數(shù)據(jù),本來(lái)準(zhǔn)備用 Dictionary 的,后來(lái)一想,Id 都是 long 型的數(shù)據(jù),而且不能算“稀疏”矩陣,基本可以稱為“稠密”矩陣,所以,直接用數(shù)組應(yīng)該是速度更快,所以先查詢出 Items 的最大 Id,用于設(shè)置數(shù)組大小,再按索引賦值即可:
        代碼如下:

        public class ItemRenameCompanyId : LargerResultProcessor<Item>
        {
        private readonly long[] _dic;
        public ItemRenameCompanyId()
        {
        var count = Convert.ToInt64(DbEntry.Context.ExecuteScalar("select top 1 Id from items order by id desc")) + 10;
        _dic = new long[count];
        var sql =
        new SqlStatement(
        "select items.id as xiid,orders.shop_id as xsid from items inner join orders on orders.item_id = items.id group by items.id,orders.shop_id")
        {SqlTimeOut = 300};
        dynamic list = DbEntry.Context.ExecuteDynamicList(sql);
        foreach(dynamic row in list)
        {
        _dic[row.xiid] = row.xsid;
        }
        }
        protected override void ProcessItem(Item item)
        {
        const string template2 =
        @"update Items set shop_id=@sid where id = @id;
        update skus set shop_id=@sid where item_id = @id;";
        try
        {
        var sid = _dic[item.Id];
        var sql2 = new SqlStatement(template2, new DataParameter("@sid", sid), new DataParameter("@id", item.Id));
        DbEntry.Context.ExecuteNonQuery(sql2);
        }
        catch (Exception exception)
        {
        Logger.Default.Warn(exception + item.Id.ToString());
        }
        }
        }

        再測(cè)試這一段程序,運(yùn)行 70 秒就完成了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,另外,查詢對(duì)應(yīng)關(guān)系那一句 SQL,因?yàn)獒槍?duì)的是剛恢復(fù)的數(shù)據(jù)庫(kù),所以用了大概 3、40 秒,實(shí)際使用查詢管理器,在運(yùn)行中的數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行那一句 SQL,只需要 1 秒左右就可以完成,所以,估計(jì)在實(shí)際轉(zhuǎn)換的時(shí)候,3、40 秒就可以完成轉(zhuǎn)換了。

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