Rendimiento del Método de Carga de Datos de IronXL
Cuando llena una hoja de trabajo grande en IronXL, el método de carga que elija tiene un gran efecto en cuánto tiempo toma generar el archivo. El benchmark a continuación compara tres enfoques con el mismo conjunto de datos: 20,000 filas por 55 columnas, cada una escrita en disco como un archivo .xlsx.
Resumen de Pruebas
Cada prueba llena los mismos datos y escribe el resultado en disco, registrando tanto la duración en segundos como el tamaño de archivo resultante.
- Agregando datos celda por celda: ~24 seg, 3094 KB
- Cargando desde un
DataTable: ~13 seg, 3094 KB - Cargando desde CSV: ~9 seg, 3094 KB
El tamaño del archivo es idéntico en los tres. Solo el tiempo para construir el archivo cambia.
Los Métodos
Opción 1: Agregar Datos Celda por Celda
Esta es la más lenta de las tres. Cada celda se asigna individualmente a través de bucles anidados.
string[] fruits = { "Apples", "Apricot", "Banana", "Blackberry", "Blueberry", "Boysenberry", "Canary Melon", "Cantaloupe",
"Currants", "Dates (tree dried only) Dragon Fruit", "Durian (purchase cut) Figs", "Gooseberry", "Grapes", "Grapefruit",
"Lemon", "Lime", "Loganberry", "Longan", "Loquat", "Lychee", "Mandarin", "Mango",
"Blood Orange", "Papaya", "Passion Fruit", "Peach", "Pear", "Persimmon", "Pineapple", "Plum", "Honeydew",
"Rambutan", "Starfruit", "Tamarind", "Yuzu", "Açaí", "Abiu", "Ackee", "Breadfruit", "Cempedak",
"Cherimoya", "Buddha's Hand", "Citron", "Finger Lime", "Kumquat", "Pomelo", "Tangelo", "Ugli Fruit",
"Galia Melon", "Kiwano (Horned Melon)", "Mouse Melon", "Muskmelon",
"cherry", "nectarine", "Butternut squash"};
var workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX);
var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Fruits");
var columnsTitles = GetExcelCellLetters(fruits.Length);
for (int col = 0; col < columnsTitles.Count; col++)
{
string columnLetter = columnsTitles[col]; // To avoid interpolation that can cause performance issues in large loops because it build string objects in every loop
for (int row = 1; row <= 20000; row++)
{
worksheet[columnLetter + row].Value = fruits[col];
//worksheet.Rows[row].Columns[columnLetter].Value.ToString();
}
}
workbook.SaveAs("C:\\Temp\\ManualCell-by-CellAssignment.xlsx");
private static List<string> GetExcelCellLetters(int iMaxNum)
{
string[] alphabet = { string.Empty, "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z" };
IEnumerable<string> lst = (from c1 in alphabet
from c2 in alphabet
from c3 in alphabet.Skip(1)
where c1 == string.Empty || c2 != string.Empty
select c1 + c2 + c3).Take(iMaxNum);
return lst.ToList();
}Tenga en cuenta el columnLetter en caché: construir la referencia de columna una vez por columna en lugar de interpolarla dentro del bucle interno evita asignar una nueva cadena en cada iteración. Reserve este método para casos que necesiten lógica genuina por celda o estilo.
Opción 2: Cargando desde un DataTable
Una opción intermedia sólida, y significativamente más rápida que la inserción manual de celdas. Construya un DataTable en memoria, luego entregue todo a LoadWorkSheet.
string[] fruits = { "Apples", "Apricot", "Banana", "Blackberry", "Blueberry", "Boysenberry", "Canary Melon", "Cantaloupe",
"Currants", "Dates (tree dried only) Dragon Fruit", "Durian (purchase cut) Figs", "Gooseberry", "Grapes", "Grapefruit",
"Lemon", "Lime", "Loganberry", "Longan", "Loquat", "Lychee", "Mandarin", "Mango",
"Blood Orange", "Papaya", "Passion Fruit", "Peach", "Pear", "Persimmon", "Pineapple", "Plum", "Honeydew",
"Rambutan", "Starfruit", "Tamarind", "Yuzu", "Açaí", "Abiu", "Ackee", "Breadfruit", "Cempedak",
"Cherimoya", "Buddha's Hand", "Citron", "Finger Lime", "Kumquat", "Pomelo", "Tangelo", "Ugli Fruit",
"Galia Melon", "Kiwano (Horned Melon)", "Mouse Melon", "Muskmelon",
"cherry", "nectarine", "Butternut squash"};
var workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX);
DataTable table = new DataTable("Fruits");
foreach (string fruitName in fruits)
{
table.Columns.Add(fruitName);
}
int rowCount = 20000;
for (int i = 0; i < rowCount; i++)
{
table.Rows.Add(fruits);
}
workbook.LoadWorkSheet(table);
workbook.SaveAs("C:\\Temp\\LoadDataTableDirectly.xlsx");LoadWorkSheet ingiere toda la tabla en una llamada, por eso supera escribir cada celda a mano. Opte por esto cuando ya tenga sus datos en memoria estructurada.
Opción 3: Cargando desde CSV
La más rápida en general, y la elección natural para datos planos y delimitados. Escriba las filas a un archivo CSV, luego léalo de nuevo con LoadCSV.
string[] fruits = { "Apples", "Apricot", "Banana", "Blackberry", "Blueberry", "Boysenberry", "Canary Melon", "Cantaloupe",
"Currants", "Dates (tree dried only) Dragon Fruit", "Durian (purchase cut) Figs", "Gooseberry", "Grapes", "Grapefruit",
"Lemon", "Lime", "Loganberry", "Longan", "Loquat", "Lychee", "Mandarin", "Mango",
"Blood Orange", "Papaya", "Passion Fruit", "Peach", "Pear", "Persimmon", "Pineapple", "Plum", "Honeydew",
"Rambutan", "Starfruit", "Tamarind", "Yuzu", "Açaí", "Abiu", "Ackee", "Breadfruit", "Cempedak",
"Cherimoya", "Buddha's Hand", "Citron", "Finger Lime", "Kumquat", "Pomelo", "Tangelo", "Ugli Fruit",
"Galia Melon", "Kiwano (Horned Melon)", "Mouse Melon", "Muskmelon",
"cherry", "nectarine", "Butternut squash"};
var sb = new StringBuilder();
// Step 1: Add header row
sb.AppendLine(string.Join(",", fruits));
// Step 2: Add 20,000 identical rows
string rowData = string.Join(",", fruits); // same as headers
for (int i = 1; i < 20000; i++)
{
sb.AppendLine(rowData);
}
File.WriteAllText("C:\\Temp\\csvfile.csv", sb.ToString(), Encoding.UTF8);
var workbook = WorkBook.LoadCSV("C:\\Temp\\csvfile.csv");
workbook.SaveAs("C:\\Temp\\LoadFromCSV.xlsx");LoadCSV analiza el texto delimitado en bloque, lo que lo mantiene por delante de los otros dos enfoques.
Conclusión
Para obtener el mejor rendimiento de IronXL en grandes conjuntos de datos:
- Use CSV: el camino más rápido para importaciones de datos brutos cuando la fuente ya es plana.
- Usar un
DataTable: ideal cuando los datos ya existen en memoria estructurada. - Evite la escritura celda por celda: solo vale la pena cuando necesita lógica o estilo por celda.
Los tres producen el mismo tamaño de archivo. El método de carga es lo que dramáticamente cambia cuánto tiempo tarda en generarse el archivo.
Curtis Chau tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación (Carleton University) y se especializa en el desarrollo front-end con experiencia en Node.js, TypeScript, JavaScript y React. Apasionado por crear interfaces de usuario intuitivas y estéticamente agradables, disfruta trabajando con frameworks modernos y creando manuales bien estructurados y visualmente atractivos.
