.Net 오픈 소스 micro-ORM 프레임워크 평가

ORM이란?

Object Relation Mapping(영어: Object Relation Mapping, ORM 또는 O/RM 또는 O/R 매핑이라고도 함)은 객체지향 프로그래밍 언어에서 서로 다른 유형의 시스템 간에 데이터를 변환하는 데 사용되는 프로그래밍 기술입니다. 실제로 이는 실제로 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있는 "가상 객체 데이터베이스"를 생성합니다.

일반 ORM은 다음 네 부분으로 구성됩니다.

영구 클래스 객체에 대한 CRUD 작업을 위한 API

관련 쿼리를 지정하는 언어 또는 API

매핑 메타데이터를 지정하기 위한 도구입니다.

ORM 구현이 트랜잭션 객체와 함께 DIRTYCHECKING, LAZY ASSOCIATION FETCHING 및 기타 최적화를 수행할 수 있도록 하는 기술입니다.

비교를 위한 .NET ORM 프레임워크

1. Entity Framework

공식 웹사이트 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/data/ef. aspx

2. Dapper

공식 홈페이지 https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net

3. PetaPoco

공식 홈페이지 http:/ /www.toptensoftware.com/petapoco/

비교 요소

1. 작동 용이성

2. >

3. 교차 데이터베이스 사용

Entity Framework

1. 새 C# 콘솔 만들기

🎜> 2. NuGet을 사용하여 EF 구성 요소 참조

NuGet 패키지를 관리하려면 프로젝트 참조를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하세요. Entity Framework를 다운로드하고 설치하세요

맞습니다- 프로젝트를 클릭하여 새 항목을 생성하고 새 항목을 추가합니다. ADO .NET Entity Data Model

여기서 CLN은 데이터베이스 이름

을 사용합니다. 추가 후 그러면 엔터티 모델 데이터 마법사가 나타나 데이터베이스에서 생성하도록 선택합니다. 다음 단계는 구성 데이터베이스 연결입니다. App.Config의 엔터티 연결을 CLNContext

그러면 대화 상자가 나타납니다. 어떤 데이터베이스 개체를 모델에 포함하시겠습니까? 여기에서 표를 확인하고 확인을 클릭하면 두 개의 경고 상자가 나타나기 때문입니다. 실행해야 할 두 개의 TT 템플릿은 걱정하지 마세요. 이것이 Edmx 데이터베이스 모델 관계 다이어그램입니다.

다음 단계는 프로젝트의 Program.cs를 작성하고

static void Main(string[] args)
        {
            Stopwatch S = new Stopwatch();  //秒表对象 计时
            S.Start();

            var DBContext = new CLNContext();
            foreach (var item in DBContext.NT_Photo)
            {
                Console.WriteLine(item.PostIP);
            }
           
            Console.WriteLine(S.Elapsed);
            Console.ReadKey();

        }

NT_Photo 테이블에 600개가 넘는 데이터가 있는데, 여기서 쿼리 속도가 상당히 빠른 것을 확인할 수 있습니다. EF는 5.9초 소요

Dapper

1. 또한 새 콘솔 프로그램 만들기

2. NuGet 참조 Dapper

• 

Dapper는 EF만큼 강력하지 않으며 SqlHelper와 동일합니다. 연결 문자열을 수동으로 구성해야 합니다. .여기서 방금 EF에서 생성한 NT_Photo.cs 모델 클래스를 프로젝트에 넣은 후 Program.cs를 입력하여

• using System;
  using System.Collections.Generic;
  using System.Configuration;
  using System.Data.SqlClient;
  using System.Linq;
  using System.Text;
  using System.Threading.Tasks;
  using Dapper;
  using System.Diagnostics;
  using System.Threading;
  
  namespace DapperForsql
  {
      class Program
      {
          static void Main(string[] args)
          {
              
              Stopwatch w = new Stopwatch();
              w.Start();
              var str = "data source=.;initial catalog=CLN20140830;integrated security=True";
              SqlConnection Con = new SqlConnection(str);
              var list = Con.Query<NT_Photo>("select * from NT_Photo");
  
              foreach (var item in list)
              {
                  Console.WriteLine(item.PostIP);
              }
              Console.WriteLine(w.Elapsed);
              Console.ReadKey();
          }
      }
  }

  코드를 작성합니다. Dapper는 IDbConnection을 확장하고 SqlConnection은 IDbConnection을 구현한 다음 Dapper를 참조하는 네임스페이스에서 Dapper를 사용하기 때문에 여기에서 SqlConnertion 개체를 사용합니다.

여기에서 볼 수 있듯이 Dapper Dapper는 EF보다 3.0초가 걸립니다

PetaPoco

1. 새 콘솔 프로그램도 만듭니다

2. PetaPoco 컴포넌트

3. App.Config에서 연결 문자열을 구성합니다

4. PetaPoco를 설치한 후 데이터베이스 액세스 컨텍스트와 Model을 열고 여기서 Models -> Database.tt를 수정합니다. ConnectionStringName = "CLNContext"; 이는 App.Config의 연결 문자열과 일치해야 합니다. 변경하고 저장하면 데이터베이스 액세스 컨텍스트가 자동으로 생성됩니다(Models -> Database.cs

).

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <connectionStrings>
    <add name="CLNContext" connectionString="data source=.;initial catalog=CLN20140830;integrated security=True;" providerName="System.Data.SqlClient" />
  </connectionStrings>
    <startup> 
        <supportedRuntime version="v4.0" sku=".NETFramework,Version=v4.5" />
    </startup>
</configuration>

5. 준비가 완료되면 이제 Program.cs를 입력합니다.

PetaPoco에도 여기에 있습니다. 데이터베이스 액세스 컨텍스트 CLNContextDB() , 그러나 SQL 문 작성도 필요합니다. 먼저 쿼리 속도를 살펴보겠습니다.

在这里可以看到，PetaPoco貌似更快 PetaPoco用时2.4秒

其实PetaPoco更强大的是，它对模型做了增删改查的方法，这就非常方便了

 NT_Photo PP = new NT_Photo(); var res= PP.Insert();  

//res就是返回插入的数据的ID

对比结果:

这里可以看到EF，Dapper，PetaPoco 的差别了

NT_Photo 600多条数据

EF ------ 5.9秒

Dapper ------- 3.0秒

PetaPoco ------- 2.4秒

其实EF第一次的话，会慢一些，第一次会把一些模型数据加载到内存中，后面就非常快了，这里贴一个EF 暖机代码

//EF暖机
    using (var db = new CLNContext())
            {
                var objectContext = ((IObjectContextAdapter)db).ObjectContext;
                var mappingCollection = (System.Data.Entity.Core.Mapping.StorageMappingItemCollection)objectContext.MetadataWorkspace.GetItemCollection(System.Data.Entity.Core.Metadata.Edm.DataSpace.CSSpace);
                mappingCollection.GenerateViews(new System.Collections.Generic.List<System.Data.Entity.Core.Metadata.Edm.EdmSchemaError>());
            }

总结：每个ORM的存在都有它的价值，不能说哪个哪个好，EF是微软自家推出的，很多代码都是自动生成的，一句SQL语句都不用写，确实非常方便，但是EF的包很大，有5M多，而且微软封装好的也不太利于扩展，像写一些复杂的SQl语句就不是很方便了，Dapper 和PetaPoco相比下来都是比较轻的，而且用起来的话也是非常灵活的。哪一个更适合你的项目，用起来更顺手，才是最好的选择方案。