数据库中的数据发生了变化，如何更新DataSet中的值呢？

[Python]

假设有2个程序均可以修改数据库中的数据。那么在A程序更新数据库之后，B程序如何刷新可以获得当前数据库中的值呢？

1.使用dataAdapter.Fill(m_DS.Table[0])，发现每次调用后，数据是被重复追加进表中的。

2.使用主键的方法：
dataAdapter = new MySqlDataAdapter(sSql, m_Conn);
dataAdapter.Fill(m_DS.Tables[0]);
DataColumn[] keys = new DataColumn[1];
keys[0] = m_DS.Tables[1].Columns[0];
m_DS.Tables[1].PrimaryKey = keys;

之后调用dataAdapter.Fill(m_DS.Table[0])，发现数据更新了，没有再追加重复数据。

可是，当数据库中某一条记录被删除，如A程序删除了某条记录，B程序调用Fill后，被删除的数据仍旧存在，没有从DataSet中去掉。

3.使用如下方法：
dataAdapter= new MySqlDataAdapter(sSql, m_Conn);
m_DS.Tables[0].Clear();
dataAdapter.Fill(m_DS.Tables[0]);

此时数据确实完全更新，但是我觉得这种方法会导致每次都是更新全部数据，与数据库通讯量太大，很多是浪费的。尤其是当数据库中存在blob大数据量的数据时，每次更新UI时，获取数据的速度会很慢，其中绝大部分blob的数据是不需要更新的。

请教有没有最佳的办法呢？

[人生难得一只鸡]

你要保证每一次访问数据库后填充的DataSet或者DataTable都是新建的，新实例化出来的

因为你现在已经是每次都会访问数据库，那么你要做的就是将查询出来的数据Fill到新的DataSet或者DataTable,再者说之前保存的未更新的数据应该没有太大的意义

[以专业开发人员为伍]

没事你把不需要访问的数据都放到内存中干什么呢？

假设放到内存中访问是很必要的，那么你有怎么会在乎重新加载数据的时间呢？

对于数据缓存不是搞一个大表，而是根据业务查询条件搞各自的缓存单元。例如用户查询“三天内打折的商品信息”，这被缓存在一个Cache缓存单元中；另外又有一个用户查询“当天不打折的商品信息”，这被还存在另外一个Cache缓存单元中。而这两个查询条件（例如就是它们的sql查询语句的md5散列值）就分别是这两个缓存单元的索引key。这样就能分别在不同的业务中多次复用。

尽管这两个缓存单元中有冗余重复的商品信息，也没有关系。而且当后台的“打折商品信息”被修改的时候，这两个缓存单元它们全都自动清除掉了。

而你将所有的未来一个月的打折商品信息弄到一个大表中，它绝大部分是不需要访问到的。弄这么多数据进到内存，貌似好像是没有什么冗余、貌似缓存了数据，其实你的缓存根本没有针对具体业务查询（具体的sql）来复用，你的整个数据集的命中率其实的等于那个最低级的数据的命中率。那么你读取的数据越多，它的价值就越低。

[以专业开发人员为伍]

你这种缓存，我认为是糟糕的，不是真正的缓存。

不要简单地以为在内存中建一个大表就算是缓存了。缓存管理的核心就是知道如何控制及时刷新缓存数据，避免缓存数据成为脏数据。那么你随便地、不需要的时候就读取过多的数据到内存，只是画蛇添足的做法。

这不是应该有的缓存机制。

[Python]

谢谢，谢谢，受益匪浅