在当今竞争激烈的市场中，销售系统需要能够处理多样化的客户群体、建筑公司和开发项目，这些项目可能包含数百种不同的房屋配置、需求和销售折扣结构。为了应对这种复杂性，正在构建一个新的销售系统。销售代表拥有可以在离线状态下工作的智能客户端，而产品和产品线的管理则通过一个独立的Windows应用程序集中进行，该应用程序使用LINQ访问SQL Server后端。
产品验证逻辑是管理应用程序中最大的挑战之一——一个强大的验证方案确保每个产品变更都符合描述不同建筑商和最终客户要求的所有业务规则。防止产品错误传播到销售人员至关重要。最初，验证代码运行良好，但随着测试数据量的增加，变更的验证时间飙升至10分钟。知道这不是逻辑问题，因为验证总是正确完成的。
为了找到问题所在，使用了VS Team System，但它基本上没有用处。它显示了运行验证代码所需的总时间以及使用的内存量，但没有直接指出具体的问题区域。由于之前在另一家公司使用过ANTS Profiler，所以下载了最新版本并对代码进行了分析。在到达验证代码之前，应用程序中有很多加载操作，但时间线使能够缩小到特定的问题区域。此外，选择单个线程的能力也很有用，因为验证过程被分配到一个工作线程以防止GUI冻结。
一个方法作为热点出现，有14,000次调用，而其他方法只有几百次。这个方法使用LINQ执行一个复杂的查询，包含许多JOIN操作。使用时间线缩小了搜索范围。在这里，可以看到在产品验证代码运行时CPU的持续显著峰值。
解决方案是调整数据库结构以消除不必要的JOIN操作，将查询时间缩短到大约十秒。这张截图显示了在实施修复后CPU和时间的大幅下降。
使用性能分析器的经验告诉，它不仅仅是用于调试。使用ANTS Profiler的时间线可以轻松找到特定线程上的确切问题。喜欢它在问题区域上抛出一个大红旗的事实。同时，发现了更多关于验证代码实际工作原理的信息——这在常规调试中是非常困难的。
以下是使用LINQ进行查询优化的示例代码。在优化之前，查询可能包含多个JOIN操作，这会导致性能问题。
var query = from p in products
join d in discounts on p.ProductId equals d.ProductId
join c in customers on p.CustomerId equals c.CustomerId
select new { p, d, c };
优化后，可能会重构数据库模式，减少JOIN操作，或者改进查询逻辑，以提高性能。
var optimizedQuery = from p in products
where p.DiscountId.HasValue && p.CustomerId.HasValue
select new { p, Discount = discounts.FirstOrDefault(d => d.ProductId == p.ProductId), Customer = customers.FirstOrDefault(c => c.CustomerId == p.CustomerId) };