数据读取器与数据集:差异与比较

Data Reader 和 Dataset 用于 ASP.NET 编码。 它们用于绑定数据。 数据集不仅用于 ASP.NET 编码。 它也用于其他一些项目。

在许多项目中,数据集充当基础,以便可以完成数据抓取和许多其他工作。 数据读取器主要用于读取和转发数据。 

关键精华

  1. 数据读取器提供了一种快速、只进、只读的方法来访问数据,而数据集将数据存储在内存缓存中以供离线操作。
  2. 数据读取器比数据集使用更少的内存,因为它们一次只加载一条记录。
  3. 数据集允许数据操作、过滤和排序而无需额外的数据库查询,而数据读取器不提供这些功能。

数据读取器与数据集

DataReader 是编程中的一种对象,它提供了一个只进、只读的游标,用于一次一条记录地从数据源中读取数据。 数据集是组织成行和列的数据集合,类似于数据库或电子表格中的表。

数据读取器与数据集

Data Reader 为程序员提供了一种从数据库中读取数据的简便方法。 它是转发数据流的解决方案 ADO.NET.

要使用数据读取器,您应该首先创建一个命令对象的实例。 然后,通过调用命令创建一个数据读取器。

它是快速检索结果的理想选择。 由于您不能直接创建它,您应该使用执行阅读器命令。 

数据集是一组相关信息的集合。 它可以作为一个单元由计算机进行操作。 数据集的一个简单示例是不同班级中每个学生的考试成绩。

它是与特定主题相关的值或数字的集合。 对于每个变量,它都列出了身高和体重等值。  

对比表

比较参数资料读取器数据集
定义它用于从数据库中检索只读和只进数据。它是内存表的集合。
它使用单个表。它使用多个表。
持久化数据它不能坚持。它可以坚持。
速度表现这个比较好。由于开销,它比较慢。
建筑它是一个连接的架构。它是一个断开连接的架构。

什么是数据读取器?

它是用于从数据源顺序读取数据的一大类对象。 它有一种访问数据的有效方法。

另请参阅:  Div vs Span:差异与比较

它伴随着一个命令对象,因为它包含查询、运行查询的连接对象,并且可以选择具有任何参数。 它解析来自 Microsoft 的表格数据 SQL 服务器。

它还具有从其他来源检索数据的其他方法。 对于返回相同的数据,它比数据适配器产生更快的结果。

这是因为数据适配器还使用数据读取器来检索数据。 它从数据库中读取数据,是一个向前的、只读的面向连接的架构。

它是 VB6 或 VB++ 等遗留语言中使用的记录集模型的直接实现。 它使用服务器端游标。

In ASP.NET,数据应该合并,它使用数据读取器和执行读取器。 如果您想通过尽快检索数据来提高性能,则应使用数据读取器。 

由于它是面向连接的体系结构,因此您必须有一个连接才能从数据库中获取数据。 它可以使用强类型或弱类型方法来处理数据。

如果一个特定的结果不太合适,那么更强的类型可能会导致问题。 在那种情况下,人们应该使用较弱的类型。

在数据读取器的帮助下,开发人员可以修改和访问关系数据库和其他一些系统中的数据。 

什么是数据集?

它是数据的集合。 如果是表格数据,那么一个数据集就会有一个或多个数据库表。

有许多类型的数据集可用,例如数值数据集、多变量数据集、相关数据集、双变量数据集和分类数据集。

数据集的主要目的是避免与数据库直接通信。 它使用简单的 SQL 语句。 它充当数据的廉价本地副本。

这样您就不必对数据库进行昂贵的、高延迟的调用。 根据 AWS 数据集,它具有三个块,称为资产、修订和数据集。

另请参阅:  服务器未注册DCOM:超时问题解决方案

根据 excel,它是一系列包含要分析的数据的连续单元格。 按照python的说法,它是PyMVPA中的基础数据容器。

它是数据存储的主要形式。 它还充当算法返回结果的通用容器。 

在特定项目中,它们是顶级容器,用于组织和控制对表和视图的访问。 数据集中的每个特征或列代表用于数据分析的可测量数据。

数据集源是派生数据的位置。 它可以是数据库、抓取的网络数据和来自物理设备的实时测量。 

数据读取器和数据集之间的主要区别

  1. Data Reader 基于数据库中的一条 SQL 语句。 另一方面,数据集可以包含来自不同数据库的多个表。
  2. Data Reader 使用单个表。 另一方面,数据集使用多个表。
  3. 数据读取器没有持久数据。 另一方面,数据集具有持久数据。
  4. 数据读取器的速度性能更好。 另一方面,数据集中的速度性能更好。
  5. 数据读取器是一个连接的架构。 另一方面,数据集是一个断开连接的架构。
  6. 数据读取器没有存储容量。 另一方面,数据集具有临时存储能力。 
参考资料
  1. https://arxiv.org/abs/2112.06494
  2. https://arxiv.org/abs/1704.04683

最后更新时间:20 年 2023 月 XNUMX 日

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