Diferencias Entre DataSet Y DataReader

Diferencias entre DataSet y DataReader

 DataReader se utiliza para extraer sólo lectura (no puede actualizar / ni manipular) y solo hacia adelante (no se puede leer al revés) los datos de una base de datos. Proporciona la capacidad de exponer los datos de base de datos mientras DataSet es una colección de tablas en memoria.

 DataReader recupera los registros de base de datos que almacena en el búfer de red. no espere a la consulta entera ejecutar. Por lo tanto es muy rápido en comparación con el DataSet que libera después de cargar todos los datos en la memoria.

 DataReader es un conjunto de registros que va sólo hacia adelante es decir recupera todos los datos desde el origen de datos a la vez a su área de memoria.

 DataReader recupera los datos de una sola tabla, mientras DataSet puede recuperar datos de varias tablas.

 DataReader es sólo hacia adelante, no podemos traer los registros al azar ya que no podemos avanzar y retroceder .Mientras en DataSet podemos ir y venir a buscar los registros al azar según el requisito.

 DataReader puede tener datos de una sola tabla por lo que ninguna relación puede mantenerse mientras que la relación entre varias tablas puede ser mantenido en DataSet.

 DataReader es de sólo lectura, no se puede insertar, actualizar y borrar .es posible mientras estas transacciones sean en DataSet.

 DataSet es un objeto voluminoso que requiere gran cantidad de espacio de memoria en comparación con DataReader.

 DataReader es una arquitectura conectada Los datos están disponibles mientras exista la conexión con la base de datos mientras DataSet es una arquitectura desconectada que se abre automáticamente la conexión recoge los datos en memoria y cierra la conexión cuando haya terminado.

 DataReader requiere conexión sea abrir y cerrar manualmente en el código mientras DataSet maneja automáticamente.

 DataReader será la mejor opción en la que necesitamos para mostrar los datos al usuario que no requiere manipulación mientras DataSet es el más adecuado donde hay posibilidad de manipulación de los datos.

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