个人感觉在Java领域大型开发都离不了ORM的身影,所谓的SSH就是Spring+Struts+Hibernate,除了在学习基础知识的时候被告知可以使用JDBC操作数据库之外,大量的书籍中都是讲述使用Hibernate这个ORM工具来操作数据.在.NET中操作数据库的方式有多种,除了最直接的方式就是使用ADO.NET之外,还可以使用NHibernate这个Hibernate在.NET中的实现ORM,如果你对第三方的ORM持怀疑态度,你还可以使用来自微软的实现.根正苗红的Linq或者Entity

[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一.ORM的"三国志"    2 1,PDF.NET诞生历程    2 2,Linq2Sql&EF:    3 3,微型ORM崛起    4 二.一决高下    4 2.1,ORM没有DataSet快?    4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题    4 2.1.2,DataReader没有DataSet快?    5 2,ORM的三个火枪手    6 2.1,委托+缓存   

原文地址:http://www.cnblogs.com/bluedoctor/p/3378683.html [本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一.ORM的"三国志"    2 1,PDF.NET诞生历程    2 2,Linq2Sql&EF:    3 3,微型ORM崛起    4 二.一决高下    4 2.1,ORM没有DataSet快?    4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题    4 2.1.2,Da

缓存 由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加 明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分 钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到,并 返回. Django中提供了6种缓存方式: 开发调试 内存 文件 数据库 Memcache缓存(python-memcached模块) Memcache缓存(pylibmc模块) 配置

.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

一,ORM性能相关 1. 关联外键, 只拿一次数据 all_users = models.User.objects.all().values('name', 'age', 'role__name') 2. 查外键会访问多次数据库, 用的时候注意, 只拿自己表中的字段, 别跨表 all_users = models.User.objects.all() 3. select_related(外键/一对一) -->连表查询, 也只拿一次数据 all_users = models.User.object

一. 缓存 1. 介绍 缓存通俗来说:就是把数据先保存在某个地方,下次再读取的时候不用再去原位置读取,让访问速度更快. 缓存机制图解 2.Django中提供了6种缓存方式 1. 开发调试 2. 内存 3. 文件 4. 数据库 5. Memcache缓存(python-memcached模块) 6. Memcache缓存(pylibmc模块) 注意:下面对缓存进行配置,其实就是设置了缓存方式,是为了设置缓存的存放位置,如果没有设置缓存方式,那么就默认使用的是本地内存缓存的方式. 3. 配置缓存(在

参考: django 分页查询大表,很慢 面试小知识:MySQL索引相关 MySQL 用 limit 为什么会影响性能? 前言 orm性能优化是一件很重要的事,一般万条以上的数据都需要优化处理了. 这次项目开发,接口测试的时候发现一个接口居然要数秒到一分钟,我都等的不耐烦了,客户用了肯定抓狂.于是开始思考怎么优化,这里记录一下. 优化方法 1.给字段加索引,查询速度从15秒减少到0.06秒.参考这篇文章django模型字段参数db_index添加索引 2.order_by()使用优化,对于数据量

以下为有网友公司的评估测试及使用规范 大家可以下载word看看 http://pan.baidu.com/s/1hquvRuc 一.和ADO.NET进行的压力测试 说明:2000并发用户,此图为一网友公司对moon.orm的测评 二.和ADO.NET的性能对比测试 说明:同时请求10000条数据,此图为一网友公司对moon.orm的测评 三.和实体框架的对比测试 using System; using System.Collections.Generic; using System.Data.E

model: 先给一个简单的表结构 from django.db import models class User(models.Model): username=models.CharField(max_length=32) pwd=models.CharField(max_length=64) pd=models.ForeignKey('Depart',on_delete=models.CASCADE) class Depart(models.Model): title=models.Cha

QuerySet 1.惰性查询 2.缓存机制 3.可迭代 4.可切片 -------------------------------------------------------在一个新创建的查询集中,缓存为空.首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果(例如,如果正在迭代查询集,则返回下一个结果).接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果. 注意,当迭代完以后,第二次查询,仍会操作数据库何时查询集不会被缓存? 1.重

接下来我将从源码层面分情况和应用分析我们在计算queryset数据集时是用orm的count函数计算长度还是用len函数计算数据集长度. 首先,我们知道ORM查询queryset数据集是惰性查询的,只有使用到数据集时,ORM才会真正去执行查询语句,然后ORM会把查询到的数据集缓存到内存中,下次我们使用数据集时是从缓存中取值的.这就是ORM的惰性查询机制和缓存机制,还不清楚可以找相应的博客了解其概念,首先理解这两点我们便能更好地理解接下来的场景及应用. 1..场景一:queryset数据集已经使用

q = models.UserInfo.objects.all() select * from userinfo select * from userinfo inner join usertype on ... for row in q: print(row.name,row.ut.title) select_related: 查询主动做连表 q = models.UserInfo.objects.all().select_related('ut','gp') select * from us

闲着无聊,测试了一下公司ORM的性能,和其它的ORM相比,该有的都有了,不该有的也勉强塞了进去,总体考虑是并发与扩展性问题,譬如读写分离,消息总线服务整合,缓存内置. 测试机是I7,16G内存,这里只根据测试场景写了最简单的数据库操作测试. 采用了火地晋的测试工具,下面是测试代码 public class DataTest :ITest { public void Init() { } public bool Insert() { var _repository = new Repository

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,性能也是一个让我们不得不考虑的问题.一般的ORM性能和直接写原生的sql比都差不少,但是Dapper性能还很错,甚至和DbHelperSQL方式性能高出很多. 下载

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

继上次ORM之殇,我们需要什么样的ORM框架? 整理了11个ORM框架测试示例,通过示例代码和结果,能很容易了解各种框架的特性,优缺点,排名不分先后 EF PDF XCODE CRL NHibernate MySoft Moon Cyq Dapper IBatisNet LoognOrm 框架风格 完全对象化,以Linq&Lambda语法为依托 EF,CRL,NHibernate 只有结果对象化,Cyq,Dapper,IBatisNet,LoognOrm,PDF(以方法参数形式传递条件) 使用代

让我们开启数据库无Linq.零sql时代(续) 第一部分 MQL qq群:225656797 demo下载: 点此下载(既然下载,就支持该文,关注我的博客) Moon.Orm 5.0 (MQL版) 版本维护及下载 (跟踪发布) Moon.Orm 5.0系列文章 1.MQL概述 MQL是Moon.Orm 5.0中的全新设计,是在之前版本的革命性的升级.目的在于让我们的数据库开发打造为无Linq.零sql.它全面贴近标准sql,噪音低.原生.NET2.0支持.高性能.语法糖.多数库多数据源支持.操作

有时候在思考大家为什么喜欢EF,为什么又出现这么多的Orm,为什么Nhiberate被人许多人接收又被许多人拒绝 最后发现结论:萝卜白菜各有所爱.适合自己的就是最好的. EF 微软团队支持(可谓强大的后盾) Linq lambda支持.可谓正统 坑多.性能欠佳. 多数据源及多数数据库变动支持不是很方便 Nhibernate 国外第三方支持 历史悠久( java hibernate),后续版本支持LINQ 使用麻烦.配置一堆.学习成本大       Moon.Orm  性能卓越 便捷易用 多数据源

下期预告: 由于很多园友反馈,有的组件不应该缺席.测试复杂度不够.测试还缺乏一定的公平. 因此考虑在下一个版本中,确保在更加公平的前提下进行更高复杂度的测试 . 同时将分为2组测试,纯SQL组件及纯ORM组件, 如果纯SQL组件不足,就只进行纯ORM组件的测试. 待加入测试组件有Dapper.PetaPoco/NPoco.Elinq.FluentData ,有更好的建议,请留言. ----------------------------------------------------------

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