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Recordset与Dataset的详细的不同点
1、DataReader与DataSet最根本的区别就在于一个是在线处理，另一个是离线处理。在线时，得到的是数据库当前的真实数据，但总是在线的话，增加了网络的通讯负担。
2、这一点有点像ADO中的RecordSet。 DataSet对象是一个可以用XML形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。 DataSet对象的结构模型及和RecordSet的比较 虽说ADO.NET是 ADO在.Net平台下得后继版本，但二者的区别是很大的。
3、两者之间没有任何可比性的。DataSet是一数据存储的类，你可以把数据库中的数据读取到内存中，在内存中按照DataSet这种格式进行数据的统计。
4、离线（断开）和连接。DataSet既可以以离线方式，也可以以实时连接来操作数据库中的数据。这一点有点像ADO中的RecordSet。 DataSet对象是一个可以用XML形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。
5、不同点如下：各种数据类型的关键词不同。short、long、int、float、double、char六个关键词表示C语言里六种基本数据类型。不同数据类型占用内存的大小不同。
类型化DataSet的优点和缺点是什么?
1、除了更易于使用外，类型化数据集的语法还在编译时提供类型检查，从而大大降低了为数据集成员赋值时发生错误的可能性。如果更改 DataSet 中的列名并编译应用程序，则会收到生成错误。
2、因为类型化DataSet类从基DataSet类继承，所以此类型化类承接DataSet类的所有功能，并且可与将DataSet类的实例作为参数的方法一起使用。相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。
3、Dataset是把数据读出，缓存在内存中。缺点：对内存的占用较高。如果对返回的数据需做大量的处理用Dataset比较好些可以减少对数据库的连接操作。
4、实体类更定制化。比方说你可以使用UserEntity.UserName来调用User这个实体的UserName属性。但是对ds你必须使用[UserName]来调用。而且这个返回的是object类型，你还需要转换成相应的类型。
5、DataSet则是将数据一次性加载在内存中，抛弃数据库连接(俗称：断开式连接)。读取完毕即放弃数据库连接，因为DataSet将数据全部加载在内存中，所以比较消耗内存。
6、缺点 linq查询数据库效率，没有直接用sql查询效率高，因为它也是要把linq翻译成sql语句去访问数据库 总结：linq虽然查询数据库效率不如直接sql语句，但是其扩展性，语法的优雅程度，让人欲罢不能。
存储过程返回值为dataset
1、可以。可以使用MSSQL2005，它可以用C#编写存储过程，自然可以用DataSet做参数了。DataSet是分布式的数据集合，DataSet在Spark6中添加的新的接口，它集中了RDD优点以及SparkSQL化的执行引擎。
2、注：FineReport存储过程返回的是数据集，不能返回单个的参数值。
3、先Fill到一个空的dataset，会生成3张表。再将这3张表拷到你定义好的dataset中。
4、打开SQL Server Management Studio找到存储过程所在的数据库。在对象资源管理器详细信息中可以看到存储过程的文件夹。点击打开这个文件夹可以，在搜索中输入要搜索的存储过程名称。
类型化数据集与非类型化数据集在创建的时候,有什么区别?
非类型化数据集：这种数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为集合公开。需要通过Tables集合引用列。
相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为集合公开。
相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只数据集在断开缓存中存储数据。数据集的结构类似于关系数据库的结构；它公开表、行和列的分层对象模型。
可以直接通过名称引用表和列，在VS.NET中可以智能感知元素的类型。非类型化数据集：这种数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为集合公开。需要通过Tables集合引用列。
序列数据集：序列数据集用于训练和评估序列模型，如自然语言处理（NLP）中的语言模型和机器翻译模型。这类数据集由文本、语音或其他连续序列组成，可以被模型用于学习序列之间的依赖关系和模式。
相形之下，非类型化数据集没有相应的内置架构。与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为 *** 公开。
到此，以上就是小编对于强类型变量的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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