IronXLデータローディングメソッドのパフォーマンス
Curtis Chau
Updated: 2026年6月29日
IronXLで大規模なワークシートを埋めるときに選択するロードメソッドは、ファイルの生成時間に大きな影響を与えます。 以下のベンチマークは、同じデータセットに対する3つのアプローチを比較しています：20,000行 × 55列、各列はディスクに.xlsxファイルとして書き込まれます。
テストの概要
すべてのテストは同じデータを埋め込み、結果をディスクに書き込み、秒単位の期間と結果となるファイルサイズの両方を記録します。
- セルごとのデータ追加: 約24秒、3094KB
DataTableからの読み込み： 約13秒、3094 KB- CSVから読み込み: 約9秒、3094KB
ファイルサイズは3つの方法すべてで同一です。 生成にかかる時間だけが変わります。
方法
オプション1: セルごとのデータ追加
これは3つのうち最も遅い方法です。 各セルはネストされたループで個別に割り当てられます。
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();
}C#
キャッシュされたcolumnLetterに注意してください：列参照を列ごとに1回だけ構築することで、内側のループで補間する代わりに、毎回新しい文字列を割り当てることを避けることができます。 本当にセルごとのロジックやスタイリングが必要なケースにこのメソッドを使いましょう。
オプション2: DataTableからの読み込み
しっかりした中間点で、手動のセル挿入よりも著しく速いです。 メモリ内でLoadWorkSheetに渡します。
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");C#
LoadWorkSheetはワンコールで全テーブルをインポートします。このため、各セルを手作業で書き込む場合よりも優れています。 データがすでに構造化されたメモリに存在する場合にこれを使用します。
オプション3: CSVからの読み込み
全体として最も速く、フラットかつ区切られたデータに自然な選択肢です。 行をCSVファイルに書き込み、次にLoadCSVで読み戻します。
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");C#
LoadCSVは一括で区切りテキストを解析し、それが他の2つのアプローチよりも優れている理由です。
結論
IronXLで大規模なデータセットを最も効果的に動作させるために：
- CSVを使用する: すでにフラットなソースの場合、未処理データをインポートする最速の方法です。
DataTableを使用する： データが既に構造化メモリに存在している場合に理想的です。- セルごとの書き込みを避ける: 必要である特定のセルロジックやスタイリングが必要なときにのみ価値があります。
すべての方法で同じファイルサイズが生成されます。読み込み方式がファイルの生成時間を大幅に変えます。
テクニカルライター
Curtis Chauは、カールトン大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、Node.js、TypeScript、JavaScript、およびReactに精通したフロントエンド開発を専門としています。直感的で美しいユーザーインターフェースを作成することに情熱を持ち、Curtisは現代のフレームワークを用いた開発や、構造の良い視覚的に魅力的なマニュアルの作成を楽しんでいます。
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