DataSet与DataReader的比较 DataSet DataReader 读或写数据 只读 包含多个来自不同数据库的表 使用 SQL 语句从单个数据库 非连接模式 连接模式 绑定到多个控件 只能绑定到一个控件 向前或向后浏览数据 只能向前 较慢的访问速度 较快的访问速度

在说C#操作数据库之前需要先说下ADO.NET.ADO.NET的名称起源于ADO(ActiveX Data Objects),是一个COM组件库,用于在以往的Microsoft技术中访问数据.之所以使用ADO.NET名称,是因为Microsoft希望表明,这是在NET编程环境中优先使用的数据访问接口. ADO.NET可让开发人员以一致的方式存取资料来源(例如 SQL Server 与 XML),以及透过 OLE DB 和 ODBC 所公开的资料来源.资料共用的消费者应用程序可使用ADO.NET

本文转载自:http://www.cnblogs.com/xinaixia/p/4920630.html 1. 获取数据的方式[1]DataReader 为在线操作数据, DataReader会一直占用SqlConnection连接,在其获得数据过程中其它操作不可以再使用SqlConnection连接对象. 代码如下: while(datareader.read()) { .............. } dataview.datasource=datareader; dataview.data

sqlServer   DataReader与DataSet的区别 从以下这几个方面比较: 1.与数据库连接: DataReader:面向连接,只读,只进,只能向前读,读完数据就断开连接: DataSet:非面向连接,把数据加载到sql缓存池中,然后断开连接: 2.处理数据速度: DataReader:速度快: DataSet:速度慢: 3.更新数据库: DataReader:更新后,没有办法还原到原来的数据库: DataSet:更新后,可以还原回原来的数据库: 4.支持分页排序: DataRe

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Dat

DataReader和DataSet这两个对象都可以将检索的关系数据存储在内存中.它们在功能使用方面非常相似,但是它们不可以相互替换. 主要区别如表所示:   DataReader DataSet 数据库连接 必须也数据库进行连接,读表时,只能向前读取,读取完成后由用户决定是否断开连接 可以不和数据库连接,把表全部读到Sql中的缓冲池,并断开和数据库的连接 处理数据的速度 读取和处理数据的速度较快 读取和处理数据的速度较慢 更新数据库 只能读取,不能更新 对数据集中的数据更新后,可以把数据更新到

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:Da

第18课-数据库开发及ado.net 连接数据库.增.删.改向表中插入数据并且返回自动编号.SQLDataReade读取数据 ADO.NET 为什么要学习? 我们要搭建一个平台(Web/Winform)让用户方便的操作数据库中的数据. 什么是ADO.NET 是一组库类,System.Data. Ado.net组成 Connection:用来连接数据库 Command:用来执行SQL语句 DataReader:只读.只进的结果集,一条一条读取数据(SteamReader.XmlReader) Da

sqlServer   DataReader与DataSet的区别 从以下这几个方面比较: 1.与数据库连接: DataReader:面向连接,只读,只进,只能向前读,读完数据就断开连接: DataSet:非面向连接,把数据加载到sql缓存池中,然后断开连接: 2.处理数据速度: DataReader:速度快: DataSet:速度慢: 3.更新数据库: DataReader:更新后,没有办法还原到原来的数据库: DataSet:更新后,可以还原回原来的数据库: 4.支持分页排序: DataRe

从数据库中读取数据: 使用DataReader对象从数据库中读取数据 首先需要添加几个命名空间 //需要添加的命名空间 using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.SqlClient; 配置文件如下 <configuration> <connectionStrings> <add name="NorthwindConnectionString" connectionStr

1,使用byte数据读取 2,使用dataset数据读取

前段时间在做一个项目的时候,遇到了要通过WEB SERVICE从服务器上返回数据量比较大的DATASET,当然,除了显示在页面上以外,有可能还要用这些数据在客户端进行其它操作.查遍了网站的文章,问了一些朋友,也找了一些解决方法.        众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,CPU要占用100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善X

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Data.OracleClient; using System.Drawing; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace PDM {  

之前学了几天的SQL Server,现在用C#代码连接数据库了. 需要使用C#代码连接数据库,读取数据. 涉及的类有: ConfigurationManage SqlConnection SqlCommand SqlDataReader 类名 功能 备注 ConfigurationManage 用于读取配置文件中的数据库相关信息 没想到备注 SqlConnection 用于连接对应数据库 使用前要Open,使用完毕后尽量Close SqlCommand 用于存储要执行的sql语句,并执行sql语

一.介绍      有时,Redis实例需要在很短的时间内加载大量先前存在或用户生成的数据,以便尽可能快地创建数百万个键.这就是所谓的批量插入,本文档的目标是提供有关如何以尽可能快的速度向Redis提供数据的信息.如果想查看英文原文,地址如下:https://redis.io/topics/mass-insert二.操作详解 话不多说,直接进入主题了.      1.使用协议,卢克(Use the protocol, Luke)           使用普通Redis客户端的方式执行批量插入的操

#前台代码:使用服务端控件实现上传 <form id="form1" runat="server"> <div> <asp:FileUpload ID="ExcelFileUpload" runat="server" /> <asp:Button ID="UploadBtn" runat="server" Text="确定上传"

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

十图详解TensorFlow数据读取机制 一.输入流水线读取数据流程 1). 创建文件名列表 相关函数:tf.train.match_filenames_once 2). 创建文件名队列 相关函数:tf.train.string_input_producer 3). 创建Reader读取数据 tf.ReaderBase . tf.TFRecordReader . tf.TextLineReader . tf.WholeFileReader . tf.IdentityReader . tf.Fix

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas

当训练数据量较小时,采用直接读取文件的方式,当训练数据量非常大时,直接读取文件的方式太耗内存,这时应采用高效的读取方法,读取tfrecords文件,这其实是一种二进制文件.tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数,方便调用. 不知道为啥,从tfrecords中读取数据用于训练时,收敛得更快,更平稳.上面两个图是使用tfrecords的准确率和loss值变化,下面是直接读取文件的准确率和loss值变化. 1 生成记录样本的记录文件 root_dir = os.getcwd() def g