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DataTable数据转换为实体

我们在用三层架构编写软件时,常常会遇到例如以下问题,就是三层之间的參数传递问题:假设我们在D层查询出数据DataTable类型的,那么我们在B层甚至U层使用这条数据时,就要用DataTable类型来回传递了...将DataTable数据转化成单个的实体类。然后将这些实体类放到泛型集合中。 结果图例如以下: 实体类是数据库的映射,每一条记录相应一个实体。...(Of T As {New})(ByVal dt As DataTable) As IList(Of T) '将dataTable转化为泛型集合 '1convertToList...'如果mrc是从数据库中查询出来的DataTable数据表 Dim myList As List(Of Charge.Model.User) '定义一个集合用来返回转化后的实体集合...Return myList '返回结果 End Function 在这里,我们仅仅讨论将DataTable数据类型转换问题。

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DataTable数据记录的统计

DataTable数据记录的统计我们在使用SqlServer这些数据库时,可以轻松的通过SumC#...强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 DataTable数据记录的统计 我们在使用Sql Server这些数据库时,可以轻松的通过...Sum、Aver、Count等统计出相关结果,那么,在已经把数据检索出来的DataSet(DataTable)中呢?...本文介绍一个简单的方法,不需要逐条记录进行计算就可以轻松的获得DataTable中的记录统计结果。这个简单的方法就是调用功能强大的DataTable的函数Compute。...对于这样复杂数据的统计,我们可以在DataTable中创建一个新的字段来完成,比如Amount,同时设置该字段的Expression为Quantity*Price,这样我们就可以使用统计功能了: table.Compute

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VB.NET DataTable数据表转CSV文件

CSV文件(Comma-Separated Values),中文叫,逗号分隔值或者字符分割值,其文件以纯文本的形式存储表格数据。该文件是一个字符序列,可以由任意数目的记录组成,记录以某种换行符分割。...每条记录由字段组成,字段的分隔符是其他字符或者字符串。所有的记录都有完全相同的字段序列,相当于一个结构化表的纯文本形式。 如何打开CSV?...上面提到了CSV是纯文本文件,它使数据交换更容易,也更易于导入到电子表格或数据库存储中。...说白了就是方便数据在不同的表单软件中方便传输交换,省去了Excel这个大包袱; 那么在VB.NET中如何把DataTable数据转换成CSV文件呢?...上面提到了CSV是纯文本文件,所以我们可以按照输出txt文本文件的方式输出csv文件;只需要在数据之间使用逗号(,)或者tab符分割开即可; 那么问题又来了,如果原始表格数据中包含了逗号(,)

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速度超快:使用SqlBulkCopy导入DataTable数据到MSSQL数据

,其实只完成了一半的工作,那就是Excel上传到服务器,然后读取到了内存的DataTable,最后面的插入数据库的操作是另一半工作。...相关的参考代码,原理就是创建一个临时表,把读取到内存的Excel数据DataTable)使用SqlBulkCopy快速导入到数据库,然后再导入真正的业务表。...在我导入13800条记录的时候,基本上10秒之内搞定,当然了最初用那个循环DataTable,然后再循环中使用Entity的方式添加,速度不知快了多少倍。...#region public void SqlBulkCopyData(DataTable dt) 利用Net SqlBulkCopy 批量导入数据库,速度超快        ///...源内存数据表        public void SqlBulkCopyData(DataTable dt)        {<br

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数据关联与追溯

事实上数据的割裂会长期存在,利用数据割裂而谋利的行为还时有发生。现在拥有大数据的互联网企业以BAT和几个大型电商为主,他们之间的数据共享短时间难以实现。...1.4 数据关联是追溯机制的基础 数据记录之后,需要注意数据的逻辑关系以及关联关系,通过索引的方式把数据的关系构建起来。...静态数据靠资源关系关联;动态数据靠主体和客体关联,所有的数据都可以关联起来。 关联是追溯的基础。...从企业的产品或者服务开始追溯,是否能够追溯到每个人、每个部门、每笔财务收付款,就能够检验数据的关联性以及全面性。...、不连通,也会导致数据没有形成关联。

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kafka数据存储目录迁移

生产环境kafka集群,在数据量大的情况下,经常会出现单机各个磁盘的占用不均匀情况。...原因探究 这是因为kafka在之前的版本中只保证分区数在各个磁盘上均匀分布,但因无法统计每个分区实际大小,导致大概率出现某些分区数据量巨大导致磁盘利用率不均衡。...在 1.1 之前,kafka只支持分区数据在不同broker的reassigment,而无法做到在同一个broker下的不同磁盘做重新分配。...而在1.1 版本后,kafka正式开始支持副本在不同路径迁移,具体的实现细节可以看kafka官方wiki KIP-113。...目录迁移步骤 假设我在server.properties文件中配置了多个日志存储路径(表示日志数据存储在多块磁盘),如下所示: # A comma seperated list of directories

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Python Datatable:性能碾压pandas的高效多线程数据处理库

_64.whl 现在我们通过加载数据数据分组、数据排序等几个方面来比较以下pandas与Datatable数据处理速度。...看看Datatable如何将pandas摁在地上摩擦。 加载数据 使用的数据集来自Kaggle,属于Lending Club贷款数据数据集 。...该数据集包括2007-2015期发放的所有贷款的完整贷款数据,包括当前贷款状态(当前,延迟,全额支付等)和最新支付信息。 该文件包含2.26百万行和145列 。...数据大小非常适合演示数据库库的功能。 使用Datatable 让我们将数据加载到Frame对象中。 数据表中的基本分析单位是Frame 。...因此,通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。 数据排序 通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。

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Datatable:Python数据分析提速高手,飞一般的感觉!

1 前言 Datatable是一个Python库: 详细介绍大家可以去官网查看: https://datatable.readthedocs.io/en/latest/?...badge=latest Datatable的有点包括: 高效的多线程算法 Memory-thrifty 内存映射磁盘上的数据集 本地C++实现 完全开源 Datatable主要语法 在Datatable...目标 我们的目标是通过这些数据来预测,那些最有可能拖欠抵押贷款的借款人。在开始分析之前,我们将使用Python Datatable来获得基本分析。...例如,下面是在5GB和50GB数据集上执行的join函数的基准测试,可以看到,Datatable的性能非常好。 5GB数据集: 50GB数据集: 当处理大数据时,Datatable包确实很出色。...Datatable强调对大数据的支持,并且可以真正提高在数据集上执行数据处理任务所需的时间。 快去使用吧!

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常用C#代码「建议收藏」

//如果要删除DataTable中的多行,应该采用序循环DataTable.Rows,而且不能用foreach进行循环删除,因为正序删除时索引会发生变化,程式发生异常,很难预料后果。...for (int i = dt.Rows.Count - 1; i >= 0; i--) {   dt.Rows.RemoveAt(i); } 如果不用序: for(int i = 0 ; i <...复制表 //复制表,同时复制了表结构和表中的数据 DataTable dtNew = new DataTable(); dtNew = dt.Copy(); //复制表 DataTable dtNew...{ dtNew.Rows.Add(dt.Rows[i].ItemArray); //添加数据行 } } //克隆表,只是复制了表结构,不包括数据 DataTable dtNew = new DataTable...DataTable获取差集,场景:不断抓取数据,只获取增量部分 图片 //获取蓝色部分,反之获取红色部分 IEnumerable rows = dt1.AsEnumerable()

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