需求是要拿一条数据和缓存的数据做比对,得到结果,但是数据量很大导致速度很慢
目前解决方案是下面代码这样,OneCompareTaskCount 是开启的线程数量,onceCompareCount每个线程处理数据量,newList是总的数据集
大概400万条数据计算了有4分钟,请问有没有更好的方法提高效率
for (int i = 0; i < OneCompareTaskCount ; i++)
{
int temp_i = i;
ManualResetEvent mre = new ManualResetEvent(false);
manualEvents.Add(mre);
ThreadPool.QueueUserWorkItem((object obj) =>
{
int _start = temp_i * onceCompareCount,
_end = temp_i == OneCompareTaskCount - 1 ? newList.Count : (temp_i + 1) * onceCompareCount;
Parallel.For(_start, _end, (j) =>
{
// 计算并保存结果
});
mre.Set();
}, mre);
}
WaitHandle.WaitAll(manualEvents.ToArray());
百万到千万级数据量比对如何提高效率
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3条回答 默认 最新
- wanghui0380 2021-09-28 16:27关注
这问题不好回答,因为我估计任何人的回答都不会让你满意
原因:数据结构问题你能看到所有数据库选型都是hash,B tree,链表,跳表,索引,这样的描述。甚至还可能又bloom过滤器这样的说法(主要目的,利用数据结构快速定位目标,避免全扫描)
因为如果你说几百万和几千万,你就啥都不做,单纯2个循环,他都不会有啥高性能的说法
所以需要根据你的具体需求去确定一个合适数据结构,但是这样的方式是你绝对不想看的本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报
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