使用dataset提高查询速度

本文介绍了一种将数据库表加载到内存中的DataSet进行管理的方法,包括使用OracleDataAdapter填充DataSet及通过选择函数从内存中筛选特定数据的过程。

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把数据库表放在内存中,使用dataset来管理。使用datatable的选择函数dsDataSet1.Tables[0].Select("id<1000")来选取数据。

 

(1)首先把表装入到内存的DataSet

con = new System.Data.OracleClient.OracleConnection("……");

            selectCMD = con.CreateCommand();

            OracleDataAdapter oracleDataAdapter1 = new OracleDataAdapter();     

            con.Open();

            oracleDataAdapter1.SelectCommand = selectCMD;

            //创建SqlDataAdapter对象,并根据SelectCommand属性检索数据

            selectCMD.CommandText = "select * from abc";

            oracleDataAdapter1.Fill(dsDataSet1, "Customers");

2)然后在选择其中的一些数据

dsDataSet1.Tables[0].Select("id<1000")

### 提高 PyTorch 中 CIFAR-10 数据集下载速度的方法 为了提高 `torchvision.datasets.CIFAR10` 的下载速度,可以考虑以下几个方面: #### 使用本地缓存 如果之前已经下载过 CIFAR-10 数据集,则可以直接利用已有的副本而无需重新下载。确保设置正确的路径来指向这个已有数据集的位置。 ```python import os from torchvision import datasets root_dir = './data' # 设置为你存储数据集的目录 os.makedirs(root_dir, exist_ok=True) train_dataset = datasets.CIFAR10( root=root_dir, train=True, download=False, # 如果存在则不下载 transform=transforms.ToTensor() ) ``` #### 并行下载多个文件片段 有时网络条件不佳可能是由于单线程连接造成的瓶颈。通过并行化请求不同部分的数据包可能有助于加快整体传输速率。不过这通常依赖于服务器端的支持情况,在客户端实现上较为复杂且不一定有效。 #### 更改镜像源地址 更改默认的远程仓库 URL 至更靠近地理位置或者性能更好的第三方托管站点可能会显著改善获取资源的速度。例如阿里云提供了国内加速服务[^3]。 ```python datasets.CIFAR10.url = 'https://mirrors.aliyun.com/pytorch/vision/datasets/cifar.python.tar.gz' ``` 需要注意的是修改官方提供的链接存在一定风险,务必确认新网址的安全性和合法性后再做尝试。 #### 预先手动下载并放置至指定位置 对于那些经常遇到网络不稳定状况下的开发者来说,提前从其他途径(比如百度网盘分享等)获得完整的 cifar-10-python 版本,并按照规定结构复制到项目的 data 文件夹下不失为一种稳妥的办法。 ```bash # 假设你已经有了解压后的cifar-10-batches-py文件夹 cp -r /path/to/downloaded/cifar-10-batches-py ./data/ ``` 以上措施可以根据实际情况组合运用以达到最佳效果。另外提醒一点就是保持良好的互联网环境也是保障高效工作的基础之一哦!
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