


Wie unterstützt man unsignierte Datentypen mit Entity Framework in MySQL?
Unterstützung unsignierter Datentypen mit Entity Framework
Die Zuordnung von Eigenschaften mit langen Datentypen zum EF-Anbieter von MySQL ist unkompliziert, bei diesem Versuch treten jedoch Probleme auf Verwenden Sie vorzeichenlose Bigint-Typen. In diesem Artikel wird eine Lösung für diese Herausforderung untersucht.
Das Problem: EFs fehlende Unterstützung für vorzeichenlose Typen
Entity Framework unterstützt von Natur aus keine vorzeichenlosen Datentypen. Das Speichern eines uint-Werts kann durch die Verwendung eines signierten Datentyps mit einem größeren Bereich, z. B. long, verwaltet werden. Bei Ulong-Werten kann jedoch kein unterstützter signierter Datentyp sie ohne Überlauf aufnehmen.
Die Lösung: Indirekte Speicherung mit Casting
Eine elegante Lösung besteht darin, die Daten zu speichern in einem unterstützten Long-Typ und wandeln Sie ihn beim Zugriff in ulong um. Trotz der Nichtübereinstimmung der Maximalwerte belegen beide Typen 8 Bytes und ermöglichen so ein nahtloses Speichern und Abrufen.
Implementierung
Um diesen Ansatz zu implementieren, erstellen Sie zwei Felder: ein Datenbank- zugeordnetes privates Feld vom Typ long und eine öffentliche Eigenschaft vom Typ ulong. Das private Feld wird für die direkte Speicherung verwendet, während das öffentliche Eigentum den Zugriff mit automatischer Übertragung ermöglicht.
<code class="csharp">public class Example { // Avoid direct modification; used for database storage only private long __MyVariable { get; set; } // Use this property to access/modify the value [NotMapped] public ulong MyVariable { get { unchecked { return (ulong)__MyVariable; } } set { unchecked { __MyVariable = (long)value; } } } }</code>
Das Deaktivieren der Übertragung verhindert Überlaufausnahmen.
Fazit
Dieser indirekte Ansatz bietet eine praktische Lösung zum Speichern und Verwenden nicht signierter Datentypen in Entity Framework. Durch die Nutzung von Casting können Sie ulong-Werte nahtlos verwenden, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen oder zusätzliche Komplexität einzuführen.
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
