这段时间在做一个数据分析的工具，需要计算和过滤大量数据。

      考虑到DataTable提供的强大功能和灵活性，数据的处理大都在DataTable中进行处理。
 
      但近段时间测试中，发现了性能的缺陷问题。于是，就开始研究性能的提高问题。

      我先给初步推测：现有模式下，程序即时优化，优化的幅度不会太大，除非改变现有的操作模式。

      于是首先，从其中一个过程是先从CSV文件读取原始数据的地方着手。一直采用Stream（流)的读取方式，怀疑是不是这里成为性能的瓶颈。于是改用ODBC：Microsoft Text Driver的方式：这样就可以像操作数据库一样来操作CSV里的数据了，通过sql语句来获取数据。但是，通过比较这两种方式后，得出的结论是：因为业务上的需要，对数据进行多次分组合并，反而用sql语句实现效率不如Stream方式，而且没有自己来操作灵活，受限于sql语句。<这里是应该写得详细些，以后注意>

      于是，否定了前面的这种推测；那影响性能的真正原因是什么呢？

      接下来，就一行行代码进行浏览，终于确定影响性能的位置，是出项在两层循环出现的位置：
 for (int j = 0; j < intSpacingValueNum; j++)
{
  for (int i = 1; i < aryline.Length; i++)
  {
    dtAll[intCSVRowCountTemp, i] += Convert.ToDecimal(aryline[i]);
      //DataTable和二维数组的差异，是每次指定“行号、列号”，取相应元素有一点差异，然而在多次的循环操作中被放大了；这可能和DataTable和二维数组自身的结构有关，没做深究
  }   
 }
      问题就出在循环里的这条语句， 因为i和j的取值很大，当i=50000，j=200，循环里面的这句就要操作1000000遍；所以性能上的丝毫差别，都会被无限放大；于是尝试，用数组来替代：
decAll[intCSVRowCountTemp, i] += Convert.ToDecimal(aryline[i]);性能立刻提高了十倍，之前用20-30秒，现在2-3秒就处理完毕。

      结论：功能和性能永远是一对矛盾体，DataTabel功能强大必然要性能差些；数组结构则反之。
      我想大家平时DataTable一定没少用，希望能给大家提个醒，其实各种数据结构都有其最佳用途，要根据需要有针对性地进行选择。