Entity Framework の Contains() 演算子が大規模なデータセットで非常に遅くなるのはなぜですか?
Entity Framework の Contains(): 大規模なデータセットによるパフォーマンスのボトルネック
大規模なデータセットで Entity Framework の Contains()
メソッドを使用すると、パフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。 これは、生成された SQL 内で一連の OR ステートメントに変換されることが原因であり、多数の比較を処理する場合には非効率的になります。
次の例を考えてみましょう:
var ids = Main.Select(a => a.Id).ToArray(); var rows = Main.Where(a => ids.Contains(a.Id)).ToArray();
10,000 レコードのテーブルと 100 要素の配列を含む比較は、すべての行を取得する単純な LINQ クエリよりも最大 288 倍遅くなる可能性があります。 根本的な原因は、ADO.NET での IN 式のネイティブ サポートの欠如にあります。 EF の回避策 (複雑な OR 式ツリー) は、大規模な入力セットの場合、計算コストが高くなります。
ソリューションと戦略
最適なアプローチは、ADO.NET プロバイダーによってネイティブにサポートされている In()
演算子を利用することで、より効率的な SQL が得られます。
In()
が実現できない場合は、次の代替案を検討してください。
- データベースの往復の最適化: 1 つの大規模なクエリの代わりに、比較データのより小さなサブセットを使用して複数のクエリを実行します。
-
コンパイル済みクエリの使用 (注意事項あり):
CompiledQuery
には基本的なデータ型が必要です。 配列またはIEnumerable
で使用するには、入力を基本的な型 (カンマ区切りの文字列など) に変換するカスタム関数を作成します。この変換された文字列は、CompiledQuery
演算子を使用してIn()
内で使用できます。
今後の展望
Entity Framework チームはこのパフォーマンス制限を認識しており、プロバイダー モデルでの IN 式のネイティブ サポートを検討しています。この機能強化により、大規模なデータセットの パフォーマンスが大幅に向上します。Contains()
以上がEntity Framework の Contains() 演算子が大規模なデータセットで非常に遅くなるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
