求教关于c#的WCF的问题

这个问题是这样来的。

首先，你应该了解一下使用WCF方法异步（特指使用代理工具生成Begin/EndXXX异步方法）时Begin和End方法的特性。

BeginAdd在执行时并不会阻塞线程，它会立即返回一个IAsyncResult同步对象，该对象是受同步保护的内存块，会跨越一切困难维持着自身的一致性。当然，如果传入了一个回调方法（你的AddCallBack），则BeginAdd开始执行时会在调用方偷偷建立一个线程以等待同步信号，当服务端的Add方法执行完毕后本地线程会调用该回调。

再说EndAdd。此方法实际上是作为一种“保险”来使用，而非你的EndAdd（BeginAdd（））这样。EndAdd是会阻塞线程的方法，实际的意义是“等待到Add方法结束并返回”。如此，你应该可以理解注释掉的

ConsoleWriteLine(scEndAdd(scBeginAdd(1, 2, 1000, null, null)));

是如何工作的了：

首先sc要求服务端异步执行Add方法且无回调，BeginAdd立即返回，但是EndAdd又要求等待至服务端Add结束。综上，此行代码其实等同于ConsoleWriteLine(scAdd(1,2,1000));

（这里顺便说一句，如果传入了一个回调，在回调开始执行的同时EndAdd也返回了）

那么

//为什么用这两行代码，最后GetOperateCount的结果是2

         

ConsoleWriteLine(scEndAdd(scBeginAdd(1, 2, 1000, null, null)));

             ConsoleWriteLine(scEndSub(scBeginSub(9, 4, 2000, null, null)));

因为其实你的代码都是“同步”的，先加，后减，然后“同步”GetOperationCount。

这一点是很容易验证的，比如你可以在以上两行后都加ConsoleWriteLine(scGetOperationCount());（此为同步方法）可以很明显的看出是先加后减的。

那么

//为什么用这两行代码，最后GetOperateCount的结果是0

         

IAsyncResult iaAdd= scBeginAdd(1, 2, 1000, AddCallback, sc);

            IAsyncResult iaSub = scBeginSub(1, 2, 1000, SubtractCallback, sc);

这个也很好理解，iaAdd和iaSub都被立即返回了，然后立刻”同步“打印了结果（scEndGetOperationCount(scBeginGetOperationCount())等同于scGetOperationCount())。

因为服务端方法执行需要时间，又或者是首次服务实例（你的服务InstanceContextModeSingle）实例化需要时间，很可能在服务端GetOperationCount方法会先于Add和Sub完成并返回，导致了输出为0。

这个也是可以验证的。

验证一：在GetOperationCount服务方法内加入

SystemThreadingThreadSleep(5000);

你会看到输出是正确的2，因为5秒内Add和Sub早已返回，连AddCallback和SubtractCallback都已执行完毕（从两个回调的输出可见）。

验证二：我们在服务端Add方法内延时1秒，在Sub方法内延时10秒，在GetOperationCount方法内延时5秒。猜猜看结果？先加再输出再减。（如果条件允许，请在三个服务方法上加断点，可以更好的观察到执行顺序）

以上为你的问题分析。这里我提个小小的建议：请按标准的做法来写程序。

如果需要同步执行，就直接执行同步方法；如果需要执行异步方法，请使用IAsyncResult及回调进行处理。End方法作为一种保险措施，是为了在本地已得知异步执行完毕后通知CLR释放相关资源所用，应该在你等待超过预期时间或者已经处理完异步结果后调用，通常End方法位于回调中，也有少数时间因为同步结果在其他地方处理因为挪到外部的情况。

异步有很多种实现方法，选择适合自己的一种。在不需要处理中间的过程数据时，我个人更喜欢下面的做法。至少省掉了生成异步方法的 *** 作。

ThreadPoolQueueUserWorkItem(()=>

{            double result = scSub(ar);            ConsoleWriteLine("Subtract Result : " + result);});

就这么多，有问题请PM。

如何优化 *** 作大数据量数据库

下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（pound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 ，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

AND custpostcode>“98000”

ORDER BY custname

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

ORDER BY custname

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：

1．part表

零件号零件描述其他列

（part_num）（part_desc）（other column）

102，032Seageat 30G disk……

500，049Novel 10M neork card……

……

2．vendor表

厂商号厂商名其他列

（vendor _num）（vendor_name） （other column）

910，257Seageat Corp……

523，045IBM Corp……

……

3．parven表

零件号厂商号零件数量

（part_num）（vendor_num）（part_amount）

102，032910，2573,450,000

234，423321，0014，000，000

……

下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：

SELECT part_desc，vendor_name，part_amount

FROM part，vendor，parven

WHERE partpart_num=parvenpart_num

AND parvenvendor_num = vendorvendor_num

ORDER BY partpart_num

如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：

表行尺寸行数量每页行数量数据页数量

（table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages）

part15010，00025400

Vendor1501，000 2540

Parven13 15，000300 50

索引键尺寸每页键数量页面数量

（Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages）

part450020

Vendor45002

Parven825060

看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。

hibernate如何优化大数据量 *** 作？

建议你直接用Jdbc好了，用batch，这样是最快的。

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

打开数据库

conOpen();

读取数据

OdbcDataReader reader = cmdExecuteReader();

把数据加载到临时表

dtLoad(reader);

在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题

readerClose();

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

时间维度分区表，然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到，历史库上，写个存储自动维护分区表。

如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量

一次性插入大量数据，只能使用循环，

如：游标，while 循环语句

下面介绍While 循环插入数据，

SQL 代码如下：

IF OBJECT_ID('dboNums') IS NOT NULL

DROP TABLE dboNums;

GO

CREATE TABLE dboNums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY);

DECLARE @max AS INT, @rc AS INT;

SET @max = 5000000;

SET @rc = 1;

INSERT INTO Nums VALUES(1);

WHILE @rc 2 <= @max

BEGIN

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums;

SET @rc = @rc 2;

END

INSERT INTO dboNums SELECT n + @rc FROM dboNums WHERE n + @rc <= @max;

--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。

INSERT dboSample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums

php 怎么解决 大数据量 插入数据库

ini_set('max_execution_time','0');

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test","root","123456");

$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values";

for($i=0; $i<100000; $i++){

$sql ="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')";

}

$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1);

var_dump($sql);

if($pdo -> exec($sql)){

echo "插入成功！";

echo $pdo -> lastinsertid();

}

试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行

请教如何通过WCF传输大数据量数据

就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端

WCF默认支持这么做，直接传Datatable不行。

你看一下 “服务引用设置”中你选的 类型是什么，我选的是SystemArray

字典 类型是默认第一项 SystemCollectionsGenericDictionary

又是一个把自己架在火上烤的需求啊，

如果不考虑传输因素，可以调整wcf配置，提升传递的容量，如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度

自己写了个事务处理类，提供一个静态的启动事务方法，然后就是Commit,Rollback方法，再利用GUID作为事务ID。有事务处理类管理本地数据库链接和远程跨域服务信息，利用这些信息在Commit或者rollback时进行提交或者回滚，在数据库级上并行执行命令，需要对远程跨域提交或者回滚的，结合一个远程事务池、远程事务服务类和远程事务服务调用代理类(就提交和回滚两个方法)进行处理，其中用事务ID贯穿始终。当然，所有的数据访问层，数据库访问层都来由一个事务类参数，没有事务的话就为空。由逻辑处理层决定是否采用事务处理。做的就这么简单，结果感觉还可以；当然这个模式有个致命的弱点，就是无法解决Commit一致性问题，就是如果涉及到多个数据库时，如果前N-1个数据库服务都提交成功，第N个数据库提交失败就没办法了。在跨区域事务方面问题比较大，但如果是局域网还是可以的。这种方式比较适合数据分布存储（非镜像）的情况，当然，数据分割的时候需要将大部分的 *** 作都集中在一个中心，毕竟跨区域访问还是有些慢得。

这次整得这个架构，可以分布式查询，同时更新多个数据库（可以控制到表级），并对业务逻辑层透明，速度和易用性感觉都还不错，而且业务层处理事务的时候可以支持搭积木方式进行。

这个架构带有云应用架构的味道，可以分业务，分用户存放数据，应用部分也可以支持多中心，多负载方式，理论上来讲扩展性无限。当然，因为主要的目的不是做镜像同步支持，所以我没有加入数据库命令队列处理方式来保证可靠性，在数据库节点方面只是简单的采用了同时更新3份，查询则随机选其中一份的方式。对于企业级业务，特别是高实时性和一致性的应用，如果跨数据库，事务处理和可靠性保证要一起做，真的很难。所以后来放弃了自己做可靠性那部分（就是同时写3份，随机读一份那部分功能），让数据库自己去做，毕竟他们更专业。

这个架构主要技术点：多线程（实现不同目标数据库查询异步进行），ODPNet,WCF(跨域访问),事务，同步（简单的采用Lock），反射机制，泛型等

正好我也刚完成了该科目， UDP 外网与内网打洞技术其实理解了就会觉得太简单不过的了。

公认UDP 是最高效的。 QQ通信都是以UDP为主的，TCP作为辅，夸张的解答你该学习 TCP/IP 还是WCF ： 有两个人都是做电脑维修的，一个人只学(WCF)拆装 主板，声卡，显卡，内存等，人家拿电脑来给他修通常都说是这板坏那板坏 要换这个板那个板的，

一个人学（Tcp/ip) 芯片的原理，结构，及电路的各种知识，人家拿电脑来修，通常他就来个示波器、万用表检查一下换换某个芯片 ，或电容，场管之类的就解决了。。

本机telnet尝试一下端口先验证本机的服务是否正常，如果正常，在看客户机到服务器的网络是否正常，如果正常，再telnet尝试验证，如果端口不通，则可能是防火墙或杀毒软件之类软件阻止了端口通讯

可以处理的，步骤为：

1客户端与服务器连（用Socket通讯）

2客户端向处服务器发送SQL语句，如搜索一个表的数据

3服务器接到请求，执行SQL语句返回一个DataTable

4服务器将这个DataTable进行序列化、并且压缩

5服务器将序列化和压缩后的byte[] msg数组传给客户端

6客户端收到byte[] msg数组先进行解压缩、和反序列化为DataTable

7再将DataTable通过DataSet和SqlDataAdapterUpdate(Table)存在SQL中

下面我只给一些关键的代码，我有实现过的

第一步客户端==》连接服务器并通讯，主要是发送SQL给服务器返回一个DataTable表

using System;

using SystemCollectionsGeneric;

using SystemComponentModel;

using SystemData;

using SystemDrawing;

using SystemLinq;

using SystemText;

using SystemWindowsForms;

using SystemNet;

using SystemNetSockets;

using SystemXml;

using SystemXmlSerialization;

using SystemIO;

using SystemIOCompression;

namespace Client

{

public partial class FormClient : Form

{

DataTable dt;

public FormClient()

{

InitializeComponent();

}

private void ClientTest(string str)

{

Socket client;

String returnData;

byte[] buf = new byte[9991024]; //此处可能有些问题

//IPAddress local = IPAddressParse("1162583127");

IPAddress local = IPAddressParse("127001");//可改为远程IP地址

IPEndPoint iep = new IPEndPoint(local, 6060);

try

{

client = new Socket(AddressFamilyInterNetwork, SocketTypeStream, ProtocolTypeTcp);

clientConnect(iep);

}

catch (SocketException)

{

ConsoleWriteLine("无法连接到服务器!");

return ;

}

//输入exit，可以断开与服务器的连接

if (str == "")

{

return;

}

//发送SQL语句给服务器

clientSend(EncodingUnicodeGetBytes(str));

//得到实际收到的字节总数

Int32 rec = clientReceive(buf);

ConsoleWriteLine(EncodingASCIIGetString(buf, 0, rec));

//接收服务器返回的数据

returnData = SystemTextEncodingUnicodeGetString(buf,0,rec);

//将returnData解压缩后，再反序列化转成DataTable dt = DeserializerDataTable(Decompress(returnData));

ConsoleWriteLine("断开与服务器的连接");

clientClose();

dataGridView1DataSource = dt;

}

//将DataTable表反序列化

private DataTable DeserializerDataTable(string pXml)

{

StringReader strReader = new StringReader(pXml);

XmlReader xmlReader = XmlReaderCreate(strReader);

XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(typeof(DataTable));

DataTable dt = serializerDeserialize(xmlReader) as DataTable;

return dt; }

//给服务器传SQL语句

private void buttonSearch_Click(object sender, EventArgs e)

{

string Sql = StringFormat("Select top {0} From Part Where CorpCode_='PT'", textBox1TextTrim()); ;

ClientTest(Sql);

}

#region 压缩和解压缩

public string Compress(string str)

{

byte[] buffer = EncodingUnicodeGetBytes(str);

MemoryStream ms = new MemoryStream();

using (GZipStream zip = new GZipStream(ms, CompressionModeCompress, true))

{

zipWrite(buffer, 0, bufferLength);

}

msPosition = 0;

MemoryStream outStream = new MemoryStream();

byte[] compressed = new byte[msLength];

msRead(compressed, 0, compressedLength);

byte[] gzBuffer = new byte[compressedLength + 4];

SystemBufferBlockCopy(compressed, 0, gzBuffer, 4, compressedLength);

SystemBufferBlockCopy(BitConverterGetBytes(bufferLength), 0, gzBuffer, 0, 4);

return ConvertToBase64String(gzBuffer);

}

//解压缩

public string Decompress(string compressedText)

{

byte[] gzBuffer = ConvertFromBase64String(compressedText);

using (MemoryStream ms = new MemoryStream())

{

int msgLength = BitConverterToInt32(gzBuffer, 0);

msWrite(gzBuffer, 4, gzBufferLength - 4);

byte[] buffer = new byte[msgLength];

msPosition = 0;

using (GZipStream zip = new GZipStream(ms, CompressionModeDecompress))

{

zipRead(buffer, 0, bufferLength);

}

return EncodingUnicodeGetString(buffer);

}

}

#endregion

}

}

第二步服务器收到SQL语句执行，并回传一个表给客户端

服务器接到请求，执行SQL语句返回一个DataTable

服务器将这个DataTable进行序列化、并且压缩

服务器将序列化和压缩后的byte[] msg数组传给客户端

using System;

using SystemCollectionsGeneric;

using SystemComponentModel;

using SystemData;

using SystemDrawing;

using SystemLinq;

using SystemText;

using SystemWindowsForms;

using SystemNet;

using SystemNetSockets; //可以使用套接字

using SystemThreading; //可以使用多线程

using SystemDataSqlClient;

using SystemXml;

using SystemXmlSerialization;

using SystemIO;

using SystemIOCompression;

namespace AppServer

{

public partial class FormApp : Form

{

public FormApp()

{

InitializeComponent();

}

private void FormApp_Load(object sender, EventArgs e)

{

// AppService instance = new AppService();

}

private void buttonStartService_Click(object sender, EventArgs e)

{

AppService();

}

private Socket server;

private Socket client;

private void AppService()

{

/

//本机IP

string name = DnsGetHostName();

IPHostEntry host = DnsGetHostByName(name);

IPAddress id= hostAddressList[0];

/

//IPAddress local = IPAddressParse("1921680100");

IPEndPoint iep = new IPEndPoint(IPAddressAny, 6060);

server = new Socket(AddressFamilyInterNetwork, SocketTypeStream, ProtocolTypeTcp);

// 将套接字与本地终结点绑定

serverBind(iep);

//在本地13000端口号上进行监听

serverListen(10);

while (true)

{

// 得到包含客户端信息的套接字

client = serverAccept();

//创建消息服务线程对象ClientService方法委托给线程

Thread newthread = new Thread(new ThreadStart(ClientService));

// 启动消息服务线程

newthreadStart();

}

}

private Int32 i;

private void ClientService()

{

Socket s = client;

String data = null;

String returnData = null;

byte[] bytes = new byte[1024];

while ((i = sReceive(bytes)) != 0)

{

//接收客户端的SQL

data = SystemTextEncodingUnicodeGetString(bytes, 0, i);

//将接到的String 执行SQL返回表

DBAccess obj = new DBAccess(); //专门传给SQL的类相当于DBHELP

DataTable dt = objFillData(data, "TEST", 1);//执行SQL返回表

//将返回的表转为String,并将returnData压缩

returnData = objCompress(objSerializeDataTableXml(dt));

byte[] msg = SystemTextEncodingUnicodeGetBytes(returnData);

// 发送数据表给客户端 sSend(msg);

if ((i = sReceive(bytes)) == 0)

continue;

}

//关闭套接字

sClose();

}

}

//DBAccess的部份代码

class DBAccess

{

#region DataTable序列化与反序列化

public string SerializeDataTableXml(DataTable dt)

{

StringBuilder sb = new StringBuilder();

XmlWriter writer = XmlWriterCreate(sb);

XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(typeof(DataTable));

serializerSerialize(writer, dt);

writerClose();

return sbToString(); }

public DataTable DeserializerDataTable(string pXml)

{

StringReader strReader = new StringReader(pXml);

XmlReader xmlReader = XmlReaderCreate(strReader);

XmlSerializer serializer = new XmlSerializer(typeof(DataTable));

DataTable dt = serializerDeserialize(xmlReader) as DataTable;

return dt; }

#endregion

#region 压缩和解压缩

public string Compress(string str)

{

byte[] buffer = EncodingUnicodeGetBytes(str);

MemoryStream ms = new MemoryStream();

using (GZipStream zip = new GZipStream(ms, CompressionModeCompress, true))

{

zipWrite(buffer, 0, bufferLength);

}

msPosition = 0;

MemoryStream outStream = new MemoryStream();

byte[] compressed = new byte[msLength];

msRead(compressed, 0, compressedLength);

byte[] gzBuffer = new byte[compressedLength + 4];

SystemBufferBlockCopy(compressed, 0, gzBuffer, 4, compressedLength);

SystemBufferBlockCopy(BitConverterGetBytes(bufferLength), 0, gzBuffer, 0, 4);

return ConvertToBase64String(gzBuffer);

}

public string Decompress(string compressedText)

{

byte[] gzBuffer = ConvertFromBase64String(compressedText);

using (MemoryStream ms = new MemoryStream())

{

int msgLength = BitConverterToInt32(gzBuffer, 0);

msWrite(gzBuffer, 4, gzBufferLength - 4);

byte[] buffer = new byte[msgLength];

msPosition = 0;

using (GZipStream zip = new GZipStream(ms, CompressionModeDecompress))

{

zipRead(buffer, 0, bufferLength);

}

return EncodingUnicodeGetString(buffer);

}

}

#endregion

}

第三步调用DataSet和SqlDataAdapterUpdate(Table)存在SQL中，这个是传入一个DataGridView ，可在客户端中使用保存（部份代码，没有连接SQL数据库的）

#region 公共保存DataGridView

public bool DataGridViewSave(DataTable table,string tableName,string CorpCode)

{

string Sql = StringFormat("Select Top 0 From {0} Where CorpCode_='{1}' ", tableName, CorpCode);

SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(thisCreateCommand(Sql, null, 1));

SqlCommandBuilder scb = new SqlCommandBuilder(sda);

sdaUpdate(table);

thisClose();

return true;

}

#endregion

Redis是一个不错的缓存数据库，读取数据速度效率都很不错。今天大家共同研究下redis的用法。结合网上的资料和自己的摸索，先来看下安装与配置把。咱们主要看在WINDOWS上怎样使用REDIS数据库。

下载地址：>

以上就是关于求教关于c#的WCF的问题全部的内容，包括:求教关于c#的WCF的问题、如何优化 *** 作大数据量数据库、求助：跨域事务的解决方案等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！