LINQ（语言集成查询）是 C# 中一项非常强大的功能，可简化复杂的数据操作和查询。但是，如果使用不当，可能会导致性能问题。在本文中，我们将探讨各种技巧和窍门，以优化您的 LINQ 查询并提高 C# 应用程序的性能。让我们开始吧！

使用正确的数据结构

数据结构的选择会极大地影响 LINQ 查询的性能。使用集合时，请考虑以下事项：

• 适用List<T>于需要频繁添加和删除的中小型收藏。
• HashSet<T>当您需要执行快速查找并确保唯一元素时使用。
• Dictionary<TKey, TValue>当您需要存储键值对并按键执行快速查找时使用。

选择编译时查询执行

IEnumerable<T>LINQ 查询可以在运行时（使用）或编译时（使用）执行IQueryable<T>。编译时查询执行可以带来更好的性能，因为它允许在执行之前分析和优化查询。请考虑以下示例：

// Using IEnumerable<T> (runtime query execution)
IEnumerable<Product> products = GetProducts();
var expensiveProducts = products.Where(p => p.Price > 1000);

// Using IQueryable<T> (compile-time query execution)
IQueryable<Product> products = GetProductsAsQueryable();
var expensiveProducts = products.Where(p => p.Price > 1000);

在第二个示例中，查询在编译时执行，可能会带来更好的性能。

明智地使用Any和方法All

Any和方法All在检查集合中的特定条件时很有用。但是，如果使用不当，可能会导致性能问题。请考虑以下情况：

• 在检查集合是否至少有一个元素时使用Any()而不是。Count()
• 用于All()检查集合中的所有元素是否满足特定条件，而不是使用Where()and Count()。

// Less efficient
bool hasItems = myCollection.Count() > 0;

// More efficient
bool hasItems = myCollection.Any();

// Less efficient
bool allItemsValid = myCollection.Where(x => x.IsValid).Count() == myCollection.Count();

// More efficient
bool allItemsValid = myCollection.All(x => x.IsValid);

首选惰性求值

LINQ 支持延迟执行，这意味着查询直到实际需要结果时才会执行。这可以提高性能，因为查询仅在必要时执行。请考虑以下示例：

// Eager evaluation (less efficient)
var resultList = myCollection.Where(x => x.IsValid).ToList();

// Lazy evaluation (more efficient)
IEnumerable<MyClass> result = myCollection.Where(x => x.IsValid);

在第二个示例中，仅当迭代或访问结果时才执行查询，从而有可能提高性能。

明智Select地使用Where

Select和方法Where对于 LINQ 查询至关重要，但如果使用不当，则会导致性能问题。请考虑以下情况：

• 用于Select仅投影必要的字段，而不是返回整个对象。
• 链接Where子句在查询早期过滤掉不必要的数据。

// Less efficient
var results = myCollection.Where(x => x.IsValid).Select(x => x);

// More efficient
var results = myCollection.Where(x => x.IsValid).Select(x => new { x.Id, x.Name });

// Less efficient
var results = myCollection.Where(x => x.IsValid).Where(x => x.IsActive);

// More efficient
var results = myCollection.Where(x => x.IsValid && x.IsActive);

利用并行 LINQ (PLINQ)

并行 LINQ (PLINQ) 可让您并行执行 LINQ 查询，从而有可能提高大型数据集和 CPU 密集型操作的性能。要使用 PLINQ，只需AsParallel()在您的集合上调用该方法：

var results = myCollection.AsParallel().Where(x => x.IsValid).Select(x => x.Name);

请记住，并行执行可能会带来额外的开销，并且不一定总能提高性能。请谨慎使用 PLINQ 并测试您的应用程序以确保最佳性能。

使用基于索引的Where重载

在筛选大型集合时，使用基于索引的方法重载Where通常可以提高性能。基于索引的重载允许您根据集合中的索引筛选项，这在特定场景中很有用：

// Using the standard Where method (less efficient)
var results = myCollection.Where(x => x.IsValid);

// Using the index-based Where method (more efficient)
var results = myCollection.Where((x, index) => x.IsValid && index % 2 == 0);

在第二个示例中，我们根据项目的IsValid属性及其在集合中的索引对集合进行过滤，从而实现更高效的查询。

避免多次枚举

LINQ 查询的多次枚举可能会导致性能问题，因为查询会执行多次。为了避免这种情况，请考虑将结果具体化为具体集合，例如List<T>或Array<T>：

// Multiple enumerations (less efficient)
IEnumerable<MyClass> results = myCollection.Where(x => x.IsValid);
int count = results.Count();
foreach (var item in results) { /* ... */ }

// Materializing the results (more efficient)
List<MyClass> results = myCollection.Where(x => x.IsValid).ToList();
int count = results.Count;
foreach (var item in results) { /* ... */ }

第二个例子中，我们将查询结果具体化为，List<T>以防止多次枚举，提高性能。

优化 LINQ to SQL 查询

使用 LINQ to SQL 时，优化查询以尽量减少应用程序和数据库之间传输的数据量至关重要。以下是一些提示：

• 用于Select仅从数据库中投影必要的字段。
• Where在应用其他操作（例如GroupBy或OrderBy）之前使用 过滤数据。
• 使用Take和Skip进行分页，而不是加载所有数据然后在应用程序中进行过滤。
• 用于CompiledQuery.Compile缓存和重用经常执行的查询。

// Less efficient
var allData = context.Products.ToList();
var filteredData = allData.Where(x => x.Price > 1000).Select(x => new { x.Id, x.Name });

// More efficient
var filteredData = context.Products.Where(x => x.Price > 1000).Select(x => new { x.Id, x.Name }).ToList();

在第二个示例中，我们直接在数据库中过滤和投影数据，从而减少了传输的数据量并提高了性能。

使用谓词构建器进行动态查询

构建动态 LINQ 查询时，请考虑使用谓词构建器来有效地组合多个过滤条件：

// Using PredicateBuilder (more efficient)
var predicate = PredicateBuilder.True<MyClass>();
predicate = predicate.And(x => x.IsValid);
predicate = predicate.And(x => x.IsActive);
var results = myCollection.AsQueryable().Where(predicate);

在处理复杂或动态过滤条件时，使用谓词构建器可以实现更高效的查询并提高性能。

通过遵循这些提示和技巧，您可以优化 LINQ 查询并提告 C# 应用程序的性能。请记住，性能优化是一个持续的过程，并且必须不断分析和微调代码才能获得最佳结果。祝您编码愉快！