DataTable操作中的性能问题
最近的一项工作是关于性能提升方面的。要做的第一个事情是要把很多同类型的DataTable合并到一起，查了很多关于DataTable的相关函数以后，我决定用Merge函数来合并这些DataTable。
DataTable[] srcTables = ... ;
foreach( DataTable src in srcTables )
{
dest.Merge( src ) ;
}
但是测试的结果让我很是失望，性能不是一般的不好。经过调查发现性能的瓶颈在Merge函数这里。后来经过测试，发现如果用下面的代码：
DataTable[] srcTables = ... ;
foreach( DataTable src in srcTables )
{
foreach( DataRow row in src.Rows)
{
dest.ImportRow( row ) ;
}
}
结果让人惊奇的是，下面的代面的速度是上面的代码速度的100倍！
还做了一个事情，就是对DataTable进行filter的时候 ，我的一个同事和我说了以下的代码：
DataView dv = dt.DefaultView ;
dv.RowFilter = filter ;
DataTable result = dv.ToTable() ;
上面的代码是能工作的，但是它的性能一点都不好，后来我把上面的代码改成了：
DataRow[] rows = dv.Select( filter ) ;
foreach( DataRow row in rows )
{
result.ImportRow(row) ;
}
也有数十倍的性能提高。
DataTable数据检索的性能分析
我们知道在.NET平台上有很多种数据存储，检索解决方案-ADO.NET Entity Framework，ASP.NET Dynamic Data，XML, NHibernate，LINQ to SQL 等等，但是由于一些原因，如平台限制，比如说必须基于.NET Framework2.0及以下平台；遗留的或者第三方数据接口采用的就是DataTable等等，仍然需要使用DataTable作为数据存储结构。另一方面DataTable比较容易使用，一些数据访问的接口可能直接采用了DataTable结构。在使用DataTable进行数据检索的时候，有一些需要注意的地方，这些地方会严重的影响对数据的检索效率。
本人最近工作中需要对大量的DataTable进行拼接。接口的数据是以DataSet然后里面放DataTable的方式提供的，暂不提是否合理，同时进行多个请求的时，服务端会返回一个DataSet，其中包含每个请求的结果DataTable，这些DataTable中有一列相当于”关键字”列。现在需要按照这个关键字，将这些DataTable中的列合并到一个DataTable，然后展现到界面上来。
最开始，我使用的是DataTable的Select方法来循环遍历拼接实现的，发现很慢，于是总结了一下对DataTable进行查询等操作的一些经验，和大家分享。
一 场景
为了简化问题，有两张DataTable，名为表A，表B,字段分别为
表A，存储股票的最高价信息， 表B存储股票最低价信息
SecurityCode High SecurityCode Low
000001.SZ 20 000001.SZ 18.5
000002.SZ 26 000002.SZ 56
现在需要，将这两张表拼接到一张表中，这张表有三列字段，SecurityCode High Low，之前采用的方法是，新建一张含有这三个字段的DataTable 表C，然后复制Security字段，然后遍历另外两张表，对其采用Select方法查对应的SecurityCode，然后复制给C中对应字段。发现效率很慢，问题出现在Select方法上，于是需要进行优化。
二 DataTable的查询效率
DataTable提供了两个查询数据的接口，DataTable.Select和DataTable.Rows.Find方法。
DataTable的Select方法通过传入一系列条件，然后返回一个DataRow[ ]类型的数据，他需要遍历整个表，然后挨个匹配条件，然后返回所有匹配的值。很显然在策略上，之前的DataTable拼接采用Select方法存在问题，因为我们只需要查匹配上的一条记录即可。
DataTable.Rows 的Find查第一个匹配上的唯一一条记录。在指定了主键的基础上，查会采用二叉树的方式查，效率高。要创建主键，需要指定DataTable的PrimaryKey字段如下：
dtA.PrimaryKey = new DataColumn[] { dtA.Columns["SecurityCode"] };
当然，创建主键会增加时间消耗，这也分为在数据填充前创建和数据填充后创建。在数据量大的情况下，创建主键的消耗是需要考虑进去的。下面的图中显示了在填充数据之前创建主键，之后创建主键，以及创建Dictionary所需的时间。可以看到：
ArraySize
PreIndex Creation Time
PostIndex Creation Time
Dictionary Creation Time
10
0
0
0
50
0
0
0
100
1
0
0
500
6
1
0
1000
15
2
0
5000
107
16
2
10000
261
42
5
50000
1727
tabletotal函数
271
31
100000
3525
544
47
500000
20209
2895
240
1000000
43382
5919
517
作图如下：
从上图可以得到：
1. 在填充数据之前创建主键，然后填充数据，比填充数据完之后创建主键消耗的时间要多。这是由于，创建主键后，再向其中添加数据，会导致需要重新生成索引，这和数据库中，不适合在频繁变动的字段上创建主键的原理是一样的。在我的笔记本 (Win7 32bit,CPU T6600 2.0GHZ,RAM 2GB)上，为100万条记录的DataTable创建索引大约需要5秒钟，所以在数据量大的情况下，需要考虑索引的创建时间。
2. 创建DataTable然后创建主键与直接创建和该DataTable相同的Dictionary结构相比，创建Dictionary所需要的时间要少的多，而且几乎不随着记录条数规模的变大而变大。
创建完成之后，下面来测试几种情况下的DataTable的检索效率。为此，在建立主键和没有建立索引的条件下，测试了在不同规模下 DataTable.Select, DataTable.Rows.Find 的查询速度，由于在DataTable比较小的时候，时间不能很好的显示，所以测试采用的单位是StopWatch的Tick数。每个方法在数据规模不同的情况下，各执行了10次，然后取平均值，结果如下：
ArraySize
Dictionary Create
Dictionary Search
Table Select
Indexed Table Select
Table Rows Find
LINQ
10
13
3
40
25
8
16
50
27
2
69
37
8
27
100
51
3
112
38
9
39
500
210
3
589
51
11
155
1000
461
4
1175
60
14
328
5000
2264
14
8412
85
17
1540
10000
6235
7
16806
99
20
3354
50000
23768
8
150133
138
26
15824
100000
49133
7
259794
147
26
31525
500000
252103
51
1547935
181
30
158317
1000000
494647
9
2736616
209
30
315716
作图如下：
可以看到：
1. 在没有创建主键的条件下，对DataTable执行Select操作时比较低效的。在建立主键之后，仅对主键所在列执行Select操作，速度提高了很多，这种差距在数据量大的情况下尤其明显，
在集合大小规模为1000时，该差异达到了近20倍。
2. LINQ对DataTable的查询效率比DataTale.Select方法要高，但是仍然比DataTable.Rows.Find方法效率要低。
3. 在对主键进行唯一性查时，我们应该使用DataTable.Rows.Find操作，在DataTable建立主键，并且仅对主键进行操作的情况下，Find方法会比Select方法-6倍，这可能是由于Select方法需要对里面的过滤字符串进行解析及判断。因为Select方法可以接受多个条件的查询以及以一些比较复杂的表达式，处理及解析可能需要耗费一些时间。并且在一般条件下Select是完全搜索，即查整个集合到所有满足条件的记录。而Find方法则仅对主键字段进行检索，如果没有设置主键，那么调用Find方法就会报错。
4. 采用Dictionary来代替DataTable结构来进行检索，能达到最快的速度，且几乎不受规模的影响，但是在数据量较大的情况下，将DataTable转换为对应的Dictionary结构可能需要花费时间，如果操作频繁，诸如在进行多个DataTable基于关键字进行拼接的情况下，对目标DataTable使用Dictionary<String,DataRow> 的方式进行存储，能够使用ContainsKey的基于Hash的方式对关键字进行查，这能极大地提高效率。并且在DataTable列有重复字段，不
能建立主键的情况下，可以采用Dictionary<string,List<DataRow>>能够解决DataTable无法创建主键，从而导致查性能下降的问题。
三 实施效果
基于上面的分析，在实际中的工作中，替换了Select方法，创建了一个类型为Dictionary<String,DataRow>的包含目标合并后DataTable对象的所有行的结构C，其中关键字为SecurityCode，DataRow为包含SecurityCode，High，Low三列数据的行。在合并的时候，直接遍历表A的所有行，然后判断在C中是否包含该行中的SecurityCode，如果包含，取出，直接赋值。然后遍历表B。整个过程使得DataTable合并的效率至少提高了10倍。
四 结语
本文简要介绍了DataTable中检索数据的两种方法，DataTable.Select 和DataTable.Rows.Find方法。在测试方法的执行效率之前介绍了如何为DataTable设置主键，并比较了在数据填充之前和数据填充之后设置主键花费的时间，结果表明，在数据填充完成之后，设置主键要比在填充数据之前设置主键效率要高的多。设置主键之后，比较了在有无
主键的情况下，DataTable.Select 方法在仅对主键字段进行过滤时的性能，结果表明，在仅对主键进行检索时，设置主键之后使用DataTable.Select 方法会比没有主键的情况下的检索速度会快非常多。在相同条件下，如果仅需要查某一条记录，使用DataTable.Rows.Find会比DataTable.Select快很多。在某些需要频繁操作DataTable查询的时候，要避免在循环体内调用DataTable.Select方法，采用将DataTable转换为等价的Dictionary结构，能够有效解决由于键值重复导致不能创建主键的问题，并且Dicitonary的采用哈希表的方式查能够极大地提高查询效率。

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