C# 并行存储在数据库中

我有很多数据要导入我的数据库

这些数据需要处理、过滤、连接等。因此，一切都是通过对象完成的，在开始之前携带所有表，并将所有对象保存到最后

在所有处理之后，我运行命令保存。这花的时间太长了。我想练习一种不同的方法：

int count1=0；
int middle=allCSV.Length/4；
int count2=中间；
int count3=中间*2；
int count4=中间*3；
平行。对于（0，4，新动作（（i）=>
{
开关（一）
{
案例0：
对于（int j=0；j

那是正确的？什么是优化我的流程的最佳方式

考虑一下，使用的是最新一代的计算机，数据库是MySQL

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用于保存的ORM非常简单，没有任何类型的优化。

看起来您将其过度复杂化了。不是吗

Parallel.ForEach(allCsv, Save);

更直截了当

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当然，您是否能从并行化操作中获得任何性能优势是有争议的。

您似乎在将其过度复杂化。不是吗

Parallel.ForEach(allCsv, Save);

更直截了当

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当然，并行化操作是否会带来性能方面的好处还有争议。

除非可以在表中进行多次插入有一段时间，多线程应用程序不会有帮助。我在SQL Server上遇到了这个问题。插入/更新花费了很长时间，因为我们做了这么多，它们都必须是原子的，所以一次插入/更新意味着整个表被锁定。我不知道mySQL是否能更好地处理表级锁定，但我对此表示怀疑

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最好的选择可能是采用以数据库为中心的解决方案。执行事务、大容量插入、ETL等可能是比编写一些C代码更好的解决方案。

除非您可以对表进行多次插入有一段时间，多线程应用程序不会有帮助。我在SQL Server上遇到了这个问题。插入/更新花费了很长时间，因为我们做了这么多，它们都必须是原子的，所以一次插入/更新意味着整个表被锁定。我不知道mySQL是否能更好地处理表级锁定，但我对此表示怀疑

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你最好的选择可能是看一个以数据库为中心的解决方案。执行事务、大容量插入、ETL等可能是比编写一些C代码更好的解决方案。

这样做可能会有问题。例如，每个对象都有X个关系。它们不是对称的对象。如果我让他控制并行性，我可能会失去太多性能ce.Parallel.ForEach将在需要时动态添加线程。通常我通过提供一个设置了MaxDegreeOfParallelism的ParallelOptions对象将其限制为environment.processorcount。这样做可能会有问题。例如，每个对象都有X关系。它们不是对称的对象。如果我让他控制并行性，我可能最终会丢失太多的线程如果需要，formance.Parallel.ForEach将动态添加线程。通常，我通过提供一个设置了MaxDegreeOfParallelism的ParallelOptions对象，将其限制为environment.processorcount。

Parallel.ForEach(allCsv, Save);