DataReader 和 DataSet 的区别

摘自:http://www.cnblogs.com/zhjjNo1/archive/2009/08/26/1554420.html

第一种解释

DataReader和DataSet最大的区别在于,DataReader使用时始终占用SqlConnection(俗称:非断开式连接),在线操作数据库时,任何对SqlConnection的操作都会引发DataReader的异常。因为DataReader每次只在内存中加载一条数据,所以占用的内存是很小的。由于DataReader的特殊性和高性能,所以DataReader是只进的,你读了第一条后就不能再去读取第一条了。
DataSet则是将数据一次性加载在内存中,抛弃数据库连接(俗称:断开式连接)。读取完毕即放弃数据库连接,因为DataSet将数据全部加载在内存中,所以比较消耗内存。但是确比DataReader要灵活,可以动态的添加行,列,数据,对数据库进行回传,更新操作等。

第二种解释

使用DataReader与DataSet都可以从数据源读取数据。DataReader本身是通过IDbCommand.ExecuteReader()方法进行构建的;而DataSet则是通过DbDataAdapter.Fill()方法进行填充。此外,两者的工作方式有明显的不同:DataReader的执行过程不能脱离数据库连接,也就是在DataReader读取数据的时候不能够使用IDbConnection.Close()方法关闭数据库连接;而在使用DataSet获取数据时,可以断开数据库的连接,因为此时DbDataAdapter已经负责将数据获取到应用服务器中了。
由于有这样的区别,所以在开发数据库相关程序时需要特别注意。例如在使用DataReader获取数据后,应该主动地关闭数据库连接,否则可能出现数据库连接池溢出的异常。

第三种解释

可以使用DataReader类的对象或DataSet类的对象从数据库读取数据,但它们是有区别的,归纳起来大致有以下几条:

1.       DataReader是数据管理提供者类,而DataSet是一般性数据类。

2.       DataSet获取数据需要通过桥梁DataAdapter的填充,由于DataReader本身就是管理提供者,它可以通过Command的ExecuteReader()方法就可以获取数据。

3.       DataReader是在线处理,当连接关闭后就不能读取数据;DataSet可以离线处理数据,它是把数据从数据库拷贝到本地存储,在关闭连接的情况下仍然可以在DataSet中处理数据,甚至可以在本地存储的表格中增加限制。

4.       DataReader只能正向读取数据,但不能修改数据;DataSet可以按任何顺序读行,可以按灵活的方式搜索、排序和过滤这些行,甚至可以改变这些行,然后将这些改变同步到数据库中。

5.       从DataReader读取数据的速度快于DataSet。

6.       由于DataSet是离线处理,所以当在事务处理中要锁定数据库时,不可以使用DataSet。因为当DataSet被填充以后,会自动断开与数据库的连接,此时不可能再对数据库进行锁定。

可以看出,在通常情况下,DataSet与 DataReader可能可以相互代替,当有特定要求时却需要仔细分析,到底使用哪种方式更合适。

DataReader与DataSet最根本的区别就在于一个是在线处理,另一个是离线处理。在线时,得到的是数据库当前的真实数据,但总是在线的话,增加了网络的通讯负担。离线后数据拷贝在本地,可以减轻网络负担,程序处理数据更加方便,若离线时间过长,看到的数据就不一定是真实的数据了。

补充经验:大数据量上使用DataSet和DataReader混用,当单表数据量很大时,使用DataSet是一种很不明智的选择,因为DataSet是以DataTable内存形式存放数据,一次性将很大数据放入内存,这是非常吃内存的。相比DataSet,DataReader就显得优雅很多,它是每次只读取一条数据,然后循环调用机制。但它也有弊端,就是相对非断开连接,但是对内存消耗而言这是有利的。DataSet在大部分应用场景下也是有自己优点的,比如充分解耦、一次操作、领域模型操作等。

时间: 2024-10-18 15:58:35

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RDD、DataFrame和DataSet的区别

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

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DataReader:使用时始终占用SqlConnection,在线操作数据库:每次只在内存中加载一条数据,所以占用的内存是很小的:是只进的. 只读的. DataSet:则是将数据一次性加载在内存中.抛弃数据库连接..读取完毕即释放数据库连接SqlConnection(非连接模式) DataSet:将数据全部加载在内存中.所以比较消耗内存...但是确比DataReader要灵活..可以动态的添加行,列,数据.对数据库进行 回传更新操作(动态操作读入到内存的数据);

sparkSQL中RDD——DataFrame——DataSet的区别

spark中RDD.DataFrame.DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信,还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化 GC的性能开销,频繁的创建和销毁对象,势必会增加GC开销 DataFrameDataFrame引入了schema和off-hea

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