问如何优化统计计数序列及其运行速度慢的原因

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当前版本的F# LINQ支持有点有限。

我认为编写它的最好方法是牺牲使用F#的一些优雅，并将其作为一个存储过程写入SQL中。然后，您可以将存储过程添加到linq数据上下文中，并使用生成的方法很好地调用它。将来，当F# LINQ有所改进时，您可以将其更改为:-)。

关于PSeq示例--据我所知，存在一些效率问题，因为这些方法没有内联(由于内联，编译器能够进行一些额外的优化，并消除了一些开销)。您可以尝试下载源代码并将inline添加到map和groupBy中。

如果我正确理解，TrueIncidents是db中的一个表，您将整个内容拖到客户端应用程序中进行分组和计数。如果TrueIncidents是一个大表，那么这个操作将始终是缓慢的，因为您要移动大量的数据。这样做的“正确”方式是在数据库上，正如您建议使用linq到SQL，或者像Tomas建议的那样使用存储过程。

关于PSeq，我不认为内联会产生很大的影响。并行化有一种开销，为此，对列表进行摊销的开销需要相对较大，并且您对列表中的每一项执行的操作都必须是重要的。如果您对每个项执行的操作非常昂贵，那么对于一个小列表来说，并行化可能是值得的，然而，相反的情况似乎是正确的；即使一个列表非常大，并行一个小操作也不值得开销。因此，本例中的问题是，您对列表中的每个项执行的操作太小，因此并行化的成本总是会使操作更慢。要看到这一点，请考虑下面的C#程序，如果我们在一个包含1,000万项的列表上执行一个简单的添加操作，您将看到并行版本总是运行得很慢(嗯，在我目前正在工作的机器上，它有两个核，我猜在一台有更多核心的机器上，结果可能会有所不同)。

    static void Main(string[] args)
    {
        var list = new List<int>();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++)
        {
            list.Add(i);
        }

        var stopwatch = new Stopwatch();
        stopwatch.Start();
        var res1 = list.Select(x => x + 1);
        foreach (var i in res1)
        {

        }
        stopwatch.Stop();
        Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);
        // 00:00:00.1950918 sec on my machine

        stopwatch.Start();
        var res2 = list.Select(x => x + 1).AsParallel();
        foreach (var i in res2)
        {

        }
        stopwatch.Stop();
        Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);
        // 00:00:00.3748103 sec on my machine
    }

正如在其他答案中已经提到的，如果您从数据库中获取大量数据，然后对这个大数据集进行一些计算，就会比它更昂贵(我认为IO部分将比计算部分更昂贵)。在您的具体情况下，您似乎希望对每个事件名称进行计数。其中一种方法可以是使用F# linq，只需从数据库中获取事件的“名称”(不需要其他列)，然后在F#中进行分组和映射。它可能会帮助你提高性能，但不确定会有多大的改善。