


Wie kann ich die Leistung von Masseneinfügungen im Entity Framework optimieren?
Detaillierte Erläuterung der Optimierung der Stapeleinfügungsleistung von Entity Framework
Das Einfügen großer Datenmengen in eine Datenbank mithilfe von Entity Framework kann eine herausfordernde Aufgabe sein. Insbesondere wenn innerhalb eines Transaktionsbereichs gearbeitet wird und das Datenvolumen 4000 Datensätze überschreitet, kann es zu unvollständigen Transaktionen kommen.
Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig zu verstehen, dass der Aufruf von SaveChanges()
für jeden Datensatz die Leistung erheblich beeinträchtigen kann. Es wird empfohlen, die folgenden Optimierungsstrategien anzuwenden:
-
Rufen Sie
SaveChanges()
auf einmal auf: AnstattSaveChanges()
nach dem Speichern jedes Datensatzes aufzurufen, akkumulieren Sie Änderungen und speichern Sie sie alle auf einmal, nachdem alle Datensätze verarbeitet wurden. -
Batch
SaveChanges()
: Wenn das Speichern aller Datensätze auf einmal immer noch zu langsam ist, sollten SieSaveChanges()
für jede bestimmte Anzahl von Datensätzen (z. B. 100) aufrufen. -
Kontexte regelmäßig erstellen und freigeben: Wenn Sie Änderungen stapelweise verarbeiten, sollten Sie erwägen, einen neuen Kontext zu erstellen und den vorhandenen Kontext nach jedem Stapel freizugeben, um die angesammelten Entitäten im Kontext zu löschen.
-
Änderungserkennung deaktivieren: Durch die Deaktivierung der automatischen Änderungserkennung kann sich Entity Framework auf das Einfügen neuer Datensätze konzentrieren, ohne Zeit mit der Nachverfolgung von Änderungen zu verbringen.
Codebeispiel:
using (TransactionScope scope = new TransactionScope()) { using (var context = new MyDbContext()) { context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false; int count = 0; foreach (var entity in entities) { ++count; context.Set<MyEntity>().Add(entity); // 使用更明确的类型 if (count % 100 == 0) { context.SaveChanges(); } } context.SaveChanges(); // 保存剩余的记录 } scope.Complete(); }
Leistungsbenchmark:
Für den Test mit 560.000 Entitäten wurden folgende Benchmark-Ergebnisse beobachtet:
- Anzahl der Commits: 1, Kontext neu erstellen: Nein: Mehr als 20 Stunden
- Anzahl der Commits: 100, Kontext neu erstellen: Nein: Mehr als 20 Minuten
- Anzahl der Commits: 1000, Kontext neu erstellen: Nein: 242 Sekunden
- Anzahl der Commits: 10, Kontext neu erstellen: Ja: 241 Sekunden
- Anzahl der Commits: 100, Kontext neu erstellen: Ja: 164 Sekunden
Diese Optimierungen verbessern die Leistung erheblich und stellen das erfolgreiche Einfügen großer Datensätze innerhalb der Transaktions-Timeout-Grenzen sicher. Die Auswahl einer geeigneten Stapelgröße und die Frage, ob der Kontext neu erstellt werden soll, erfordern eine Abstimmung und Tests auf der Grundlage tatsächlicher Umstände.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

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.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

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.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

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.
