一個超級大的文件如何更快讀

問題起因

一個有千萬的數據的txt文件如何發揮IO的全部性能更快的讀和寫。

方案一

使用ChatGPT4的方案

在C#中，我們可以使用多線程來處理大量的數據並將其寫入資料庫。在處理大數據時，我們需要將任務分解為多個子任務，這樣我們可以在不同的線程中並行執行它們以提高性能。

這裡是一種可能的解決方案，使用了Task Parallel Library (TPL)來實現多線程。假設我們使用的是SQL Server資料庫，並且我們正在處理的文件是TSV（Tab-Separated Values）文件。

using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using System.Data.SqlClient;
using System.Collections.Concurrent;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string path = "yourFile.tsv";
        ConcurrentQueue<string[]> queue = new ConcurrentQueue<string[]>();

        var producer = Task.Run(() =>
        {
            using (var reader = new StreamReader(path))
            {
                string line;
                while ((line = reader.ReadLine()) != null)
                {
                    var fields = line.Split('\t');
                    queue.Enqueue(fields);
                }
            }
        });

        var consumers = new Task[4];
        for (int i = 0; i < consumers.Length; i++)
        {
            consumers[i] = Task.Run(() =>
            {
                string connString = "Your connection string";
                using (var conn = new SqlConnection(connString))
                {
                    conn.Open();
                    while (true)
                    {
                        if (queue.TryDequeue(out string[] fields))
                        {
                            using (var cmd = new SqlCommand("Your insert command", conn))
                            {
                                // Update parameters in cmd using fields
                                cmd.ExecuteNonQuery();
                            }
                        }
                        else if (producer.IsCompleted)
                        {
                            break;
                        }
                    }
                }
            });
        }

        Task.WaitAll(consumers);
    }
}

在上面的代碼中，我們首先創建了一個生產者任務，該任務從TSV文件中讀取每一行，然後將每一行分割為欄位，並將結果存入隊列。然後我們創建了4個消費者任務，每個消費者任務都從隊列中

題外話題

如果這個文件是按照行去分割數據如何利用多線程去發揮更高性能？

討論 採用偏移值去分多個任務讀，並且需要解決偏移值不一定還在每一行中的位置，使用需要設計好如何解決偏移值的位置問題。

首先規定任務的偏移值提供案例：

[
	{
	"start":0,
	"end":10000
	},
	{
	"start":10001,
	"end":20000
	},
	{
	"start":20001,
	"end":30000
	},
	{
	"start":30000,
	"end":40000
	}
]

在這裡提供了四個任務，每一個任務的偏移值都是固定的，請註意，我們的文件的數據是按照每個換行符去分割數據，如果使用了偏移值，我們無法保證偏移值的位置一定是每一行的開頭，這個時候需要註意如何處理偏移值的問題，下麵我提供一個簡單的解決方法，採用偽代碼

var data = new object []{
   
	{
	"start":0,
	"end":10000
	},
	{
	"start":10001,
	"end":20000
	},
	{
	"start":20001,
	"end":30000
	},
	{
	"start":30000,
	"end":40000
	}
}

// 處理偏移值的方法

// 提供多個線程任務去併發執行讀

通過偽代碼我們可以看到，解決偏移值的問題是由先提供一個方法，將每一個偏移值去先處理一邊在去執行任務。這樣就可以解決問題。

這個屬於題外話題。如果大佬們有其他想法也可以討論，話題不在意IO的瓶頸，如何更快的讀