在内存中处理2张表的数据关联运算

本文展示如何在C#中创建、填充数据表,并通过数据关系建立关联,进而实现从主表到从表的行索引查找。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

static void Main(string[] args)
        {
            //建立2个表,并填充数据
            DataTable dt1 = new DataTable();
            dt1.TableName = "dt1";
            dt1.Columns.Add(new DataColumn("id",typeof(string)));
            dt1.Columns.Add(new DataColumn("name", typeof(string)));
            dt1.Rows.Add(new object[] {"001","叶杨" });
            dt1.Rows.Add(new object[] { "002", "韩屏非" });
            DataTable dt2 = new DataTable();
            dt2.TableName = "dt2";
            dt2.Columns.Add(new DataColumn("id", typeof(string)));
            dt2.Columns.Add(new DataColumn("name", typeof(string)));
            dt2.Columns.Add(new DataColumn("base_id", typeof(string)));
            dt2.Rows.Add(new object[] { "001001", "语文" ,"001"});
            dt2.Rows.Add(new object[] { "002001", "数学" ,"002"});
            DataSet ds = new DataSet();
            ds.Tables.Add(dt1);
            ds.Tables.Add(dt2);
            //建立关联关系
            DataRelation r = new DataRelation("r1",ds.Tables["dt1"].Columns["id"],ds.Tables["dt2"].Columns["base_id"]);
            ds.Relations.Add(r);
            //从主表中的行索引到从表中的行
            foreach (DataRow row in dt1.Rows)
            {
                DataRow[] childRows = row.GetChildRows(ds.Relations["r1"]);
                System.Console.WriteLine(childRows.Length.ToString());
                System.Console.WriteLine(childRows[0]["name"]);
            }
            //从从表中的行索引到主表中的行
            foreach (DataRow row in dt2.Rows)
            {
                DataRow parentRow = row.GetParentRow(ds.Relations["r1"]);
                System.Console.WriteLine(parentRow["name"]);
            }
            System.Console.Read();
        }

<think>嗯,用户问的是在项目中同时保数据时,如何处理异常的最佳实践或解决方案。首先,我需要理解用户的需求。他们可能在开发一个需要同时操作多个数据的系统,比如订系统和库系统同时更新,这时候如果其中一个操作失败,如何保证数据的一致性,避免出现部分成功的情况。 接下来,我得回忆一下常见的解决方案。事务处理是一个关键点,特别是分布式事务,因为如果是数据库的话,本地事务就够用了。但如果是微服务架构,每个服务有自己的数据库,这时候就需要像两阶段提交(2PC)或者Saga模式这样的分布式事务机制。不过用户提到的引用里有提到水平拆分,可能涉及到分库分的情况,所以分布式事务应该是需要考虑的。 然后,补偿机制也很重要。比如,如果某个步骤失败,需要有回滚的操作,或者记录日志后重试。用户引用中的temp table和rename操作可能涉及到数据迁移时的异常处理,这也是一种补偿方式,可能需要类似的方法来保证数据一致性。 另外,异步处理可能也是一个解决方案,比如将操作放入消息队列,确保最终一致性。不过异步处理可能会引入延迟,需要根据业务场景权衡。 还需要考虑数据校验和幂等性。比如,在重试的时候,确保操作不会重复执行,或者即使重复执行也不会影响结果。用户提到的insert into select语句如果失败,可能需要重试,这时候幂等性设计就很重要。 然后,错误日志和监控也是必须的,及时发现和处理异常,可能结合引用中的项目层管理,把相关指标集中显示,方便监控。 用户引用里还提到了水平拆分的优缺点,跨库查询复杂,所以在处理异常时,可能需要避免复杂的跨库操作,或者在应用层处理事务。另外,引用3提到的小于1TB的数据处理方式,可能是在数据迁移时的异常处理,但用户的问题是关于多时的异常,所以可能需要综合这些引用中的信息。 总结下来,可能的解决方案包括事务控制、补偿机制、异步队列、数据校验、幂等性设计、日志监控和分步操作。需要将这些方法结合起来,根据具体的业务场景选择最合适的策略。同时,要参考用户提到的引用中的水平拆分、项目层管理、数据迁移等点,确保回答贴合用户的实际应用场景。</think>在项目中处理数据的异常时,需要结合事务控制、数据一致性和系统容错机制,以下是分步解决方案和最佳实践: 1. **事务控制** - 数据库场景:使用数据库本地事务(如MySQL的`BEGIN TRANSACTION`/`COMMIT`) ```sql START TRANSACTION; INSERT INTO orders...; UPDATE inventory...; COMMIT; ``` 异常时自动触发`ROLLBACK`[^1] - 分布式场景:采用Saga模式或两阶段提交(2PC) ```python # Saga补偿示例 try: create_order() deduct_inventory() except Exception: cancel_order() # 正向操作补偿 restore_inventory() ``` 2. **数据校验前置** - 预校验库、账户余额等业务约束 - 使用乐观锁防止并发覆盖 ```sql UPDATE account SET balance=balance-100, version=version+1 WHERE user_id=123 AND version=5 ``` 3. **异步队列保障最终一致性** ```java // RocketMQ事务消息示例 TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer(); producer.sendMessageInTransaction(msg, (msg, arg) -> { try { saveOrder(); return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } catch (Exception e) { return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; } }); ``` 4. **幂等性设计** ```sql CREATE TABLE idempotent_keys ( biz_key VARCHAR(64) PRIMARY KEY, created_at TIMESTAMP ) ``` 每次操作前检查唯一业务键[^3] 5. **分步持久化策略** - 先写入临时,校验通过后迁移到正式 - 采用"预扣减-实际扣减"两阶段库管理[^1] 6. **异常监控体系** - 记录详细的操作日志(包含事务ID、操作时间戳) - 对接APM系统(如SkyWalking)实时监控事务成功率 - 设置死信队列处理重试失败的操作 7. **数据恢复方案** - 定期备份关联(使用`mysqldump --single-transaction`) - 设计数据对账任务,定时比较关键数据一致性 **典型应用场景示例**:电商下时,通过`本地事务`完成订插入→库更新→支付记录写入的原子操作,异常时自动回滚。若涉及跨服务调用,则采用`Saga模式`,在订服务异常时触发库服务补偿接口[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值