.Net1.0和2.0下 soap序列化和binary序列化对比(转载)
binary 方式要比soap快，体积小；vs2005比2003块，下边是详细的数据比较（序列化了一个比较大的对象）
1：在vs2003下，binary方式的速度快一倍，体积小7倍
Vs2003
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Size (体积) |
Serializer（序列化） |
Deserializer（反序列化） |
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binary |
915k |
4750ms |
9453ms |
|
soap |
6737k |
10625ms |
25187ms |
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比率 |
1：7 |
1：2 |
1：2 |
2：在vs2005种，binary方式速度快4-7倍，体积小7倍
Vs2005
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Size (体积) |
Serializer（序列化） |
Deserializer（反序列化 |
|
binary |
921k |
1046ms |
948ms |
|
soap |
6775k |
5078ms |
6812ms |
|
比率 |
1：7 |
1：4 |
1：7 |
然后横向比较
3：binary方式在2003和2005种体积不变，速度快4-10倍
binary
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Size (体积) |
Serializer（序列化） |
Deserializer（反序列化 |
|
2003 |
915k |
4750ms |
9453ms |
|
2005 |
921k |
1046ms |
948ms |
|
比率 |
1：1 |
4：1 |
10：1 |
4：soap方式在2003和2005下体积不变，速度快2-4倍
soap
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Size (体积) |
Serializer（序列化） |
Deserializer（反序列化 |
|
2003 |
6737k |
10625ms |
25187ms |
|
2005 |
6775k |
5078ms |
6812ms |
|
比率 |
1：1 |
2：1 |
4：1 |
结论：
使用bin方式可以缩短时间2倍以上，体积减少7倍多
Vs2005缩短了序列化时间，bin可达10倍；体积不变
其他
bin方式不能跨平台，soap可以
下面是从“WEB SERVICE 上返回大数据量的DATASET”应用实例
众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,CPU要占用 100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善XML Web service性能,这篇文章所介绍的方法用了SOAP扩展,是通过在WEB SERVICE端用已经过时了的NZIPLIB库来压缩SOAP响应,据称文本压缩率可达80%.文章里面的代码是VB.NET的,费了好大劲翻译成C#的,照上面建项目,但是很可惜,我没有编译成功,总是出错.
这里我找我建好的项目提供大家下载,大家有时间看看是什么问题. SOAP压缩代码下载
而后,找到了用序列化的方式来减少网络传输量,Microsoft .NET Framework 1.x 中内建两种将物件序列化的 Formatter类别，SoapFormatter 和 BinaryFormatter,两种方式均能减轻网络传输量提高性能,但SoapFormatter方式传输的方式其实还是XML形式，加了很多XML标识，因此压缩率不是很理想，BinaryFormatter用纯二进制的方式序列化DATASET，能使压缩率大大提高，这是台湾作者李匡正 (台灣微軟應用架構技術經理提供的例子里对SQL范例库Northwind的测试结果：
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SoapFormatter |
BinaryFormatter |
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Dataset 序列化後 Bytes 數 |
1,953,078 |
1,448,399 |
很显示然BinaryFormatter 明显优于SoapFormatter ，而我也确实用了BinaryFormatter 这种方式实现了提高效率.
再者，用微软提供的DataSetSurrogate 类可以此基础上进一步压缩数据大小，DataSetSurrogate 在.net 2.0里自带。这是比较结果.
| SoapFormatter | BinaryFormatter | |
| Dataset 序列化後Bytes數 | 1,953,078 | 1,448,399 |
| DataSetSurrogate 序列化後Bytes數 | 2,371,942 | 575,684 |
在这里，有两种方式：可把序列化后的数据用文件形式保存在客户端硬盘；也可用Byte[]方式传回客户端，以下是代码。
web service 端(文件形式)
客户端 web service 端(Byte[]方式)
客户端
[WebMethod(Description="循环获取远程DATASET")] public void SurrogateReadTable(string TableName)
{
//把DataSet通过Surrogate Class 序列化成 Binary Stream DataSet ds; ds=SqlHelper.ExecuteDataset(cnn,CommandType.Text,"select * from "+TableName); //实例化DataSetSurrogate,传取出的DATASET到构造函数里 sds = new DataSetSurrogate(ds); //实例化二进制流 BinaryFormatter bf=new BinaryFormatter(); StreamWriter swDat; //写到本地一个文件里 swDat = new StreamWriter(@"c:\output_surrogate_dataset.dat"); bf.Serialize(swDat.BaseStream, sds); //这里可以知道序列化后的文件的大小 long size = swDat.BaseStream.Length; swDat.Close(); 
}
private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e) { label1.Text=DateTime.Now.ToString(); button1.Enabled=false; //反序列化Binary Stream能通过Surrogate Class转换成 DataSet //从WEB SERVICE上读取方法 svs.SurrogateRead("t_busdocbase"); BinaryFormatter bf=new BinaryFormatter(); StreamReader swDat; swDat = new StreamReader(@"c:\output_surrogate_dataset.dat"); object o=bf.Deserialize(swDat.BaseStream); DataSet ds; sds = (DataSetSurrogate) o; ds = sds.ConvertToDataSet(); dataGrid1.DataSource=ds.Tables[0]; swDat.Close(); }
[WebMethod(Description="获取业务资料远程DATASET")] public byte[] SurrogateRead1() { DataSet ds; ds=SqlHelper.ExecuteDataset(cnn,CommandType.Text,"select * from t_busdocbase"); sds = new DataSetSurrogate(ds); MemoryStream s= new MemoryStream(); BinaryFormatter bf = new BinaryFormatter(); bf.Serialize(s,sds); byte[] e = s.ToArray(); return e; }
private void button3_Click(object sender, System.EventArgs e) { label1.Text=DateTime.Now.ToString(); button3.Enabled=false; //*反序列化Binary Stream能通过Surrogate Class转换成 DataSet*/ //从WEB SERVICE上读取方法 byte [] bb=svs.SurrogateRead1(); MemoryStream br=new MemoryStream(bb); BinaryFormatter bf=new BinaryFormatter(); object o=bf.Deserialize(br); sds = (DataSetSurrogate) o; ds = sds.ConvertToDataSet(); dataGrid1.DataSource=ds.Tables[0]; br.Close(); }
我个人觉得用byte[]方式会安全些，毕竟不用在客户端产生文件，不用担心数据的安全。
当然作为从网络上读取数据来说，10W条是一个不小量，所有的方式包括压缩，序列化等都是权宜之计，而不是长久之计，在使用当中，我用以上的方法虽然能使网络传输量降低，且可在很短时间内就把数据显示在DATAGRID上，但CPU的开销却达到了100%，这是我一直头疼的。我后来又用了分页的方式，把10W条数据在服务器端就分批取出，每次500条，这样读取时间延长了，但CPU开销却未减轻很多，再后来，又用多线程的方式处理，不甚理想。因此最好的方法就是尽可能的不查询10W条数据，通过条件判断等方式减少所需处理的数据量。
