案呢？我发现，当客户端需要借助 group-by 函数及各种过滤器来组建一个复杂的“主从复合结构”(master/detail) 视图时，本方案是一个不错的选择。顺便提一句，此时采用多个不同而相关的表是非常有效的，ADO.NET 也为此提供了不少优化特性。
我们来讨论具体操作。以下代码示范了它的主要流程：
Function SplitData(ByVal ds As DataSet) As DataSet
Dim _dataset As New DataSet()
'''' Make a full worker copy of the DataSet
_dataset = ds.Copy()
CreateCustomers(_dataset, ds)
CreateEmployees(_dataset, ds)
'''' Remove columns from Orders(companyname [2] and lastname [4])
_dataset.Tables("Orders").Columns.RemoveAt(1)
_dataset.Tables("Orders").Columns.RemoveAt(3)
Return _dataset
End Function
代码首先完整地复制了 DataSet 对象(ds)，以它作为新 DataSet 对象(_dataset) 中的Orders 表。接下来，代码又在新 DataSet 对象中动态添加了 customers 表和 employees 表。最后，它又从新 DataSet 对象的 Orders 表中删除了其它两个子表所包含的列。下图显示了新 DataSet 对象中 customers 表的内容。瞧，它只留下了 Orders 表中 (所有) 订单的客户 ID 和公司名两列。由于这两个表都有 customerid 列，故它们仍然可以建立关系。
图 3 . 根据第一次查询的返回结果新生成的 Customers 表
下面来简单谈谈用于创建和填充 customers 表与 employees 表所必需的代码。
一开始，你必须调用 clone 方法克隆原先的订单表以创建一个新的 DataTable 对象。与Copy 方法不同，Clone 方法仅仅复制元数据(metadata)。由于 DataTable 接口不允许克隆单个列，所以本方法是生成对等表的最简单途径。然而，这样生成的表将包含某些多余列，我们必须删除之。
只要分析第一个 DataSet 对象的结构，你就会发现 customerid 列和 companyname 列正是返回结果集的第一列和第二列。
Dim _customers As DataTable = orig.Tables("Orders").Clone()
_customers.TableName = "Customers"
'''' Remove unneeded columns
Dim i As Integer
For i = 2 To _customers.Columns.Count - 1
_customers.Columns.RemoveAt(2)
Next
建立表结构之后，还得载入数据。然而，在 Orders 表中可能多次出现同一个提交者。此外，你必须对源 DataSet 对象中的数据加以过滤。好在 Orders 表已经根据 customerid 列进行排序，所以你只要循环遍历所有行，从中选出符合条件者即可。
Dim row As DataRow
Dim customerKey As String = ""
For Each row In _dataset.Tables("Orders").Rows
'''' Already sorted by CustomerID
If customerKey <> row("customerid") Then
'''' select distinct
_customers.ImportRow(row)
customerKey = row("customerid")
End If
Next
'''' Add to the DataSet
_dataset.Tables.Add(_customers)
ImportRow 是从数据库导出指定行到新表的最快途径。通常，ImportRow 方法会根据模式 (schema) 的要求来挑选被导出的列。
原则上，employeess 表的创建和 customers 表的创建大体相同。当然了，你应该删除的列有所不同。从 Orders 表的结构来分析，我们必须保留第 3 列与第 4 列。下列代码首先删除第1列和第2列，然后用一个循环解决其它列。
Dim _employees As DataTable = orig.Tables("Orders").Clone()
_employees.TableName = "Employees"
'''' Remove unneeded columns
_employees.Columns.RemoveAt(0)
_employees.Columns.RemoveAt(0)
Dim i As Integer
For i = 2 To _employees.Columns.Count - 1
_employees.Columns.RemoveAt(2)
Next
最后，你还必须清除 employees 表中的重复行。在本例中，对 Orders 表的排序有助于简化该操作。你可以先创建 Orders 表的已排序视图(sorted view)，然后循环遍历所有行。
Dim employeeKey As Integer = 0
Dim view As DataView = New DataView(_dataset.Tables("Orders"))
view.Sort = "employeeid"
Dim rowView As DataRowView
For Each rowView In view
If employeeKey <> Convert.ToInt32(rowView("employeeid")) Then
'''' select distinct
_employees.ImportRow(rowView.Row)
employeeKey = Convert.ToInt32(rowView("employeeid"))
End If
Next
'''' Add to the DataSet
_dataset.Tables.Add(_employees)
总结
本文示范了一个复杂的 SQL 查询实例，并讨论了 3 种提高其效率的方案。不得不承认，经典的 ADO 对于此类问题的解决帮助有限，而 ADO.NET 却能让你构造一种功能强大的离线数据对象模型以提高程序性能。本文提到了几种解决方案，究竟哪种是最佳选择？很难说。影响运行效率的因素非常多，比如：网络的有效带宽，数据的继承一致性，程序对数据稳定性的要求，等等。为了确定最佳方案，你就必须逐一尝试各种方案，分别测试其性能。
原文见 http://msdn.microsoft.com/library/en-us/dndive/html/data06132002.asp
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