Программирование мобильных устройств на платформе .NET Compact Framework полностью

При работе с объектами DataSet очень важно не забывать об эффективности кода. Почти с одинаковой легкостью можно написать как эффективный код, так и код, производительность которого будет крайне низка. Распространенной ошибкой разработчиков, приводящей к низкой производительности кода, является поиск таблиц и столбцов по их строковым именам, а не при помощи более эффективных механизмов индексирования. Этот момент приобретает еще большее значение при доступе к полям строк данных, поскольку эта операция часто выполняется в итерационных циклах, включающих значительное количество строк. Обращение к отдельным элементам при осуществлении такого доступа может осуществляться тремя способами, перечисленными ниже в порядке, соответствующем увеличению производительности:

1. Поиск полей с использованием строковых имен. Например: myRow["myColumnName"]; этот способ является самым медленным, поскольку для нахождения нужного поля строка имени искомого столбца должна сравниваться со всеми имеющимися именами столбцов.

2. Поиск полей с использованием целочисленных индексов. Например: myRow[2]; Ввиду использования целых чисел этот способ представляет собой определенное улучшение по сравнению с поиском по строковым именам. Чтобы использовать этот механизм, ваш код должен организовать предварительный просмотр и кэширование целочисленных индексов столбцов

3. Поиск полей, с использованием объектов столбцов. Например: myRow[myColumnObject], где myColumnObject представляет объект типа System.Data.DataColumn. Этот способ обеспечивает значительное улучшение производительности по сравнению с обоими предыдущими механизмами. Чтобы использовать этот механизм, ваш код должен кэшировать объект столбца (column object), который представляет интересующее вас поле.

В листинге 14.3 приведен код, который позволяет тестировать производительность трех различных подходов, описанных выше. Этот код имитирует типичную задачу обработки данных, включающую поиск и изменение записей.

Вычисления соответствуют описанному ниже сценарию.

Агенты транспортной компании, работающие на выезде, используют мобильные устройства для внесения изменений в информацию о маршруте следования клиентов. В силу внезапного изменения погодных условий, например из-за снегопада, возникает необходимость во внесении изменений в маршрут следования группы пассажиров, дожидающихся отправки на вокзале или в аэропорте или находящихся в данный момент в движущемся поезде или на борту самолета. Требуется обновить информацию о пунктах пересадки пассажиров и пересмотреть маршруты следования. Простейший способ решения этой задачи состоит в том, чтобы вооружить сотрудников транспортной компании мобильными устройствами, в которых содержится информация о маршрутах движения транспортных средств. При наличии соответствующего мобильного приложения несколько агентов могут выйти к клиентам и решить их проблемы, избавляя их от необходимости стоять в очереди, причем во многих случаях можно успеть полностью оформить все необходимые проездные документы еще до окончания текущего рейса поезда или самолета. В мобильных устройствах содержится загруженный список клиентов и подробная информация о маршрутах их следования. Чтобы ускорить процесс поиска соответствующих записей и уменьшить вероятность ошибок, мобильные устройства оборудованы устройствами для считывания номера кредитной карточки пассажира, который используется в качестве ключа для проведения соответствующего поиска. После того как запись о клиенте будет найдена, сведения о его маршруте могут быть обновлены с учетом новой информации.

В нашем тестовом коде применяется упрощенная версия этого сценария, и в таблице данных будут содержаться только имя клиента, дата рейса и номер кредитной карточки. Разумеется, в действительности приходится осуществлять доступ к гораздо более многочисленным данным, но в нашем упрощенном варианте все основные составляющие задачи учтены, есть данные, хранящиеся на устройстве, и мы должны иметь возможность производить среди них поиск и вносить изменения. Поскольку для реальных сценариев характерно выполнение значительно большего числа операций поиска, их производительность может быть оценена путем экстраполяции результатов выполнения нашего тестового приложения.