需求:导入9999行数据时Dapper, Ef core, Freesql 谁的性能更优,是如何执行的,级联增加谁性能更佳. 确认方法:sql server 的 sys.dm_exec_query_stats SELECT TOP 1000 (select [text] from sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle)) as '数据库语句', QS.execution_count AS '执行次数', QS.total_elapsed_time AS '耗时',

我偶然听说sqlsugar的性能比dapper强.对此我表示怀疑(由于我一直使用的dapper存在偏见吧),于是自己测试了sqlsugar.freesql.dapper发现他们的给我的结果是 sqlsugar>dapper>freesql(这里并不是黑那个orm,毕竟不同orm功能不同,底层实现不同,适用场景不同性能当然不同).这让我很吃惊,dapper(号称orm king)一个执行sql的映射器,比不了基于linq语法的sqlsugar.同时也让我感到高兴,我高兴的是:orm的性能肯定还有

扯淡 当前市面上 ORM 很多,有跑车型的,如 Dapper,有中规中矩型的,如 Mybatis.Net,也有重量型的,如 EntityFramework 和 NHibernate,还有一些出自草根之手的,如 Chloe.ORM.各式各样,层出不穷.试问,为何要重复造轮子?很简单,咱来自火星,目前地球上还没一款轮子适合咱这辆火星车~ 为加深对各个 ORM 框架的了解,同时也想看看咱自己的框架性能如何,也可以让对 Chloe 感兴趣的同学有所了解,今儿,做个性能比较测试.测试对象为大家较熟悉的 E

EntityFramework.Dapper vs 草根框架性能 扯淡 当前市面上 ORM 很多,有跑车型的,如 Dapper,有中规中矩型的,如 Mybatis.Net,也有重量型的,如 EntityFramework 和 NHibernate,还有一些出自草根之手的,如 Chloe.ORM.各式各样,层出不穷.试问,为何要重复造轮子?很简单,咱来自火星,目前地球上还没一款轮子适合咱这辆火星车~ 为加深对各个 ORM 框架的了解,同时也想看看咱自己的框架性能如何,也可以让对 Chloe 感兴趣

Sweet小马 小马同学的编程日记. C# 性能优化 之 秒表 Stopwatch. 生词解释:Diagnostics[,daɪəg'nɑstɪks] n.诊断学 using System.Diagnostics; Stopwatch sw = new Stopwatch (); sw.Start (); string str = "a"; for (var i = 0; i < 10000; i++) { str += "b"; } sw.Stop ();

Dapper的简介 Dapper是.NET下一个micro的ORM,它和Entity Framework或Nhibnate不同,属于轻量级的,并且是半自动的.Dapper只有一个代码文件,完全开源,你可以放在项目里的任何位置,来实现数据到对象的ORM操作,体积小速度快. 使用ORM的好处是增.删.改很快,不用自己写sql,因为这都是重复技术含量低的工作,还有就是程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值.这些ORM都可以轻松给你搞定.ORM给我们开发带来便利时,性能也

.NET 之 ORM 性能评测 Why 你应该总能听到某ORM性能比Dapper高 你应该有如下疑问: 基准测试是否权威 基准测试的方式是否合理 基准测试的标准是否能够统一 统一基准测试标准/规范 如何进行姿势正确的性能测试 相信大家对 Dapper 的性能,以及基准测试的权威性是没有疑问的(否则不会有那么多ORM在做性能测试的时候直接选型Dapper),那么我们就使用 Dapper 性能基准测试 来作为我们的基准测试模板,并加入一些没有纳入基准测试的 ORM .这样从合理性/可信度就大体有了一

我们都知道ORM全称叫做Object Relationship Mapper,也就是可以用object来map我们的db,而且市面上的orm框架有很多,其中有一个框架 叫做dapper,而且被称为the king of ORM. 一:为什么选择Dapper 1. 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快,同时也就越麻烦.就好

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

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曾经的两座大山 1.EF 刚接触linq那段时间,感觉这家伙好神奇,语法好优美,好厉害.后来经历了EF一些不如意的地方,就想去弥补,既然想弥补,就必须去了解原理.最开始甚至很长一段时间都搞不懂IQueryProvider(小声说,其实现在也没完全搞懂),好不容易把IQueryProvider搞懂了,然后才发现好戏才刚刚开始,这个时候尝试写了第一个ORM.那个时候不明白表达式树的原理,自然一开始的思路就是走一点算一点,走到后面就没法走了,因为思路太乱了.这个时候就感觉EF太牛了,那么复杂的linq

超轻量级高性能ORM数据访问组件Deft,比dapper快20%以上 阅读目录 Deft简介 Deft 核心类介绍 Deft 3分钟即可上手使用 其他可选的配置参数 性能测试 Demo代码下载 回到顶部 Deft简介 Deft是一个超轻量级高性能O/R mapping数据访问组件,简单易用,几分钟即可上手.原文地址:http://www.cnblogs.com/StrangeCity/p/5566471.html Deft包含如下且不限于此的优点: 1.按照Transact-SQL的语法语义风格

由于这周比较忙,所以本来想做的性能测试,一直没时间,想想还是今天给补上吧 由于很多人都担心性能问题,封装之后跟Dapper的性能差距是多少,今天我给出我的测试方法,仅供参考. 创建IDbConnection;(DapperLambda 已经把IDbConnection封装在DbContext,所以创建的是DbContext) public class DBHelper { private static string localStr = "server=(local);User ID=sa;Pa

我们都知道ORM全称叫做Object Relationship Mapper,也就是可以用object来map我们的db,而且市面上的orm框架有很多,其中有一个框架 叫做dapper,而且被称为the king of ORM. 一:为什么选择Dapper 1. 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快,同时也就越麻烦.就好

概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗.应用透明的.大范围部署这三个需求的.当然Dapper设计之初,参考了一些其他分

一直听说dapper的数据处理能力很强. 我也一直很喜欢. 不过最近的一次压力测试却出乎我的意料.... 好久没写东西,感觉自己都不知道怎么表达自己的意思了.   另外 这次的测试也是自己才开始的 . 也不知道测试思路和方式是否正确.  各位有什么就来吐槽吐槽吧. 测试代码下载 http://pan.baidu.com/s/1dDzuEi9 2种操作db方式. 1 纯mysql操作db 2 dapper方式操作db 测试方式1一个用户 运行代码n次数,测试代码执行消耗.在这个模式比较下. dap

最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下. 一.引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一个简单的过程可能涉及到上千个服务,可能需要上千个服务器协作完成.如图1b所示,user发了RequestX请

.NET技术-2.0. 操作数据库-Dapper 项目参见: 1. 为什么选择Dapper 1) 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快,同时也就越麻烦.就好像谁能超过“01代码”呢??? 2) 支持多数据库 支持多数据库的本质是因为Dapper是对IDBConnection接口进行了方法扩展,比如你看到的SqlMappe

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激.尊重.请严格遵守每个项目的开源协议后再使用.尊重知识产权,共建和谐开源社区. 以下开源项目(含组件),从网络搜集,后期会不断补充. 7.Email 组件 FluentEmail .NET平台下提供了SmtpClient类工开发者用于编写发送邮件的业务功能,该类能满足大部分场景下的业务需求,但是使用起来稍微有点麻烦. FluentEmail是一款

前言: 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架,我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章,于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个,于是就有了这篇文章.该篇文章已收录到[DotNetGuide(C#/.NET/.NET Core学习.工作.面试指南)]GitHub知识库中欢迎大家前往订阅(有帮助的话别忘了给我一颗小星星)! 为了方便大家对C#/.NET/.NET Core学习.工作.面试等相关问题进行交流我建了一个DotNetGuide技术交

ORM到底哪家强? 很多人都想知道这个问题,自已也没测试过,只能道听途说. 闲的无聊就将几个ORM拿出来比一比,假如怀疑测试代码有问题可以将它下载下来慢慢研究. 参赛ORM 1.SqlSugar:是一款轻量级的MSSQL ORM ,除了具有媲美ADO的性能外还具有和EF相似简单易用的语法,地址:http://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/5654695.html 2.Chloe ORM: 模仿EF代码风格与设计的一款轻量级高性能ORM ,地址:http://www.c