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在C#中處理大數據量時，可以使用異步編程模型（如Task）和分頁技術來提高性能。以下是一些建議：
public async Task<List<Data>> GetLargeDataAsync()
{
// 獲取大量數據的異步操作
}
public async Task<List<Data>> GetPagedDataAsync(int pageNumber, int pageSize)
{
var data = await GetLargeDataAsync();
return data.Skip((pageNumber - 1) * pageSize).Take(pageSize).ToList();
}
IEnumerable和yield return關鍵字來實現。public IEnumerable<Data> StreamLargeData()
{
// 逐個處理數據項
foreach (var item in GetLargeData())
{
// 處理數據項
yield return item;
}
}
使用緩存：對于需要多次訪問的大量數據，可以考慮使用緩存來存儲數據。這樣可以減少對數據源的請求次數，從而提高性能。可以使用內存緩存、分布式緩存（如Redis）或數據庫緩存。
優化數據庫查詢：對于涉及數據庫的操作，確保查詢已經優化。避免使用SELECT *，而是只選擇所需的列。使用索引、視圖和存儲過程來提高查詢性能。
使用并行處理：在適當的情況下，可以使用并行處理（如Parallel.ForEach）來加速數據處理。但請注意，過度并行可能導致性能下降，因此需要根據實際情況進行調整。
總之，處理大數據量時，關鍵是優化代碼、使用異步編程、分頁和流式處理等技術，以提高性能和響應速度。
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