.net上千万上传大数据处理

今天给大家分享.net上千万上传大数据处理，其中也会对dotnetcore大数据处理的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、在asp.net中如何处理10000条以上的数据呢?
• 2、.NET性能优化-快速遍历List集合
• 3、如何处理大量数据并发操作
• 4、.Net轻松处理亿级数据--clickhouse及可视化界面安装介绍

在asp.net中如何处理10000条以上的数据呢?

1、假如数据库有10000条记录，默认SQL是分页把这10000条记录都取出来，然后利用GridView内置功能分页，显示出来，那么只显示20条，SQL也是取出1000条，而自定义分页则是利用SQL，使用20条，就从数据库里去20条，其他的不取，所以，效率较高，但是实现稍微麻烦点。

2、首先，检查并修改配置文件中的连接字符串，确保它指向正确的SQL Server库。具体操作是打开项目的配置文件（如web.config），修改部分的内容，重新指向需要的数据库。其次，如果上述方法无效，可以尝试通过事件查看器来解决问题。

3、在ASP.NET的后台，要获取数据库某张表的多行信息，可以通过以下步骤实现。首先，确保数据库连接已经建立。这通常涉及到创建一个`SqlConnection`对象并使用`Open`方法打开连接。接下来，编写SQL查询语句以获取表中的数据。例如，为了从名为`MyTable`的表中获取所有行，可以使用`Select`命令。

.NET性能优化-快速遍历List***

使用for循环：for循环在遍历大数据集时通常表现最佳，因为它避免了foreach循环中的多余代码和溢出检查。在多线程环境下也更加稳定。对于极致性能需求且熟悉底层实现：使用CollectionsMarshal：.NET 5及以后版本中，CollectionsMarshal类提供了对***底层数组的直接访问，可以实现最快的遍历速度。

在.NET中快速遍历List***，推荐使用以下方法：foreach语句：优点：语法简洁，易于理解和维护。缺点：性能不是最优，因为内部涉及额外的逻辑，如溢出检查和线程同步。对于大数据量的***，遍历速度可能较慢。for循环遍历：优点：性能通常比foreach更高，因为它避免了foreach的额外逻辑。

首先，最常见的foreach方法，虽然语法简洁，但其实是通过while循环和GetEnumerator（）、MoveNext（）实现的，这会进行额外的检查以保证线程安全，导致性能略逊。在遍历大量数据时，耗时会与***大小成线性增长，例如100万数据需要近1秒。

在.NET 5之后，dotnet社区引入了CollectionsMarshal类，它优化了***类型底层数组的访问方式。通过直接访问原始数组，CollectionsMarshal实现了最快速的遍历。

对于追求极致性能的场景，推荐使用 CollectionsMarshal 类，这是.NET 5 之后引入的优化***操作的类。它能直接访问***的底层数组，跳过各种检测，提供最快的速度。测试结果显示，使用 CollectionsMarshal 比 foreach 快约 79%，且与 for 循环的性能差异不大。

首先，我们通过性能基准测试，对比不同方式的性能表现。测试使用不同大小的***，通过foreach语句、List的ForEach方法、for循环遍历以及CollectionsMarshal类进行。测试结果显示，使用foreach语句是最常用的遍历方式，编译器将其优化为一个循环，但由于其在遍历时还需检查版本号，导致性能略逊。

如何处理大量数据并发操作

图片服务器分离。图片是最消耗资源的，可以将图片与页面进行分离，基本上大型网站都会***用这个策略。数据库集群和库表散列。大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。负载均衡。

解决高并发问题的方法主要包括以下几种：系统拆分：通过Dubbo等框架将系统划分为多个子模块，每个子系统独立处理一部分并发。每个子系统对应一个数据库，从而分散并发压力，提升系统的整体处理能力。缓存技术：在读多写少的场景下，利用Redis等缓存技术可以大量减轻数据库压力。

磁盘I/O配置：MySQL的性能跟磁盘I/O的性能息息相关。建议使用高速硬盘和RD技术，并在操作系统和MySQL中优化磁盘I/O，以提高MySQL的性能。 ***用分布式数据库 如果单个MySQL数据库无法满足高并发事务的需求，可以***用分布式数据库。

其次，引入缓存机制是解决高并发的常用方法。在高并发场景中，通常读取操作多于写入操作。因此，可以在数据库与缓存中各存储一份数据，读取时优先访问缓存，极大提高响应速度。例如，Redis等缓存系统能够轻松应对数万并发请求，适用于承载主要请求读场景。最后，利用消息队列（MQ）处理高并发写操作。

处理大量数据并发操作可以***用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。

.Net轻松处理亿级数据--clickhouse及可视化界面安装介绍

1、安装服务端和客户端：使用脚本检查并安装Clickhouse的服务端和客户端。验证安装：进一步验证安装是否完整，确保服务端和客户端都能正常运行。启动服务端：使用config.xml作为配置文件或指定其他配置文件启动Clickhouse服务端。客户端操作与mysql类似，可以执行相关命令进行测试。

2、Clickhouse的安装方式多样，本文提供一种较为简单的rpm安装包方式。首先，确保系统具备curl支持，若无则使用yum安装。接着，下载安装脚本，检查并安装服务端和客户端。进一步验证安装完整，最后启动服务端，使用config.xml作为配置文件或指定其他配置文件。客户端操作与mysql类似，执行命令进行测试。

3、安装Tabix后，用户只需通过官方提供的网址输入ClickHouse运行地址、端口、登录名、密码等信息，即可访问并操作ClickHouse。对于系统监控和性能管理，推荐使用Prometheus进行系统监控，搭配Grafana工具监控数据库性能，实现对ClickHouse运行状态的实时监控和性能分析，确保数据处理系统的稳定性和高效性。

关于.net上千万上传大数据处理，以及dotnetcore大数据处理的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。