EF Core 批處理語句

在Entity Framework Core (EF Core)有許多新的功能，最使人期待的功能之一就是批處理語句。那麼批處理語句是什麼呢？批處理語句意味着它不會爲每一個插入/更新/刪除語句發送單獨的請求，它將在數據庫的單次請求中批量執行多個語句。在這篇文章中，讓咱們看看它是如何工做的，並將結果與EF6進行比較。

EF Core將一次準備多個語句，而後在單次請求中執行它們，因此能提供了更好的性能和速度。讓咱們看看它是如何工做的。咱們將藉助SQL Server Profiler來捕獲實際生成和執行的查詢。

插入操做

首先，咱們來看看插入語句的行爲，如下代碼在category表中添加3個記錄：

using (var dataContext = new SampleDBContext()) { dataContext.Categories.Add(new Category() { CategoryID = 1, CategoryName = "Clothing" }); dataContext.Categories.Add(new Category() { CategoryID = 2, CategoryName = "Footwear" }); dataContext.Categories.Add(new Category() { CategoryID = 3, CategoryName = "Accessories" }); dataContext.SaveChanges(); } 

當執行SaveChanges()時，如下是生成語句（經過 SQL Server Profiler 捕獲）:

exec sp_executesql N'SET NOCOUNT ON; INSERT INTO [Categories] ([CategoryID], [CategoryName]) VALUES (@p0, @p1), (@p2, @p3), (@p4, @p5); ',N'@p0 int,@p1 nvarchar(4000),@p2 int,@p3 nvarchar(4000),@p4 int,@p5 nvarchar(4000)',@p0=1,@p1=N'Clothing',@p2=2,@p3=N'Footwear',@p4=3,@p5=N'Accessories'

您能夠看到，沒有3條單獨的插入語句，它們被組合成一個語句，而且使用表值參數做爲值。這裏是SQL Server Profiler的屏幕截圖：

若是咱們在EF 6執行相同的代碼，那麼在SQL Server Profiler中會看到3個單獨的插入語句：

這在性能和速度方面有很大的不一樣。若是這些查詢針對的是雲部署的數據庫，那麼它也將具備更高成本效益。如今，咱們看看若是是更新語句會發生什麼。

更新操做

如下代碼將得到全部category記錄列表，而後遍歷它們，併爲每一個類別名稱追加「-Test」文本，並保存。在這個時間點上，數據庫中只有3條記錄。

using (var dataContext = new SampleDBContext()) { List<Category> lst = dataContext.Categories.ToList(); foreach (var item in lst) { item.CategoryName = item.CategoryName + "-Test"; } dataContext.SaveChanges(); }

而且在EF Core執行時，生成如下查詢（經過 SQL Server Profiler 捕獲）。

exec sp_executesql N'SET NOCOUNT ON; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p0 WHERE [CategoryID] = @p1; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p2 WHERE [CategoryID] = @p3; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p4 WHERE [CategoryID] = @p5; SELECT @@ROWCOUNT; ',N'@p1 int,@p0 nvarchar(4000),@p3 int,@p2 nvarchar(4000),@p5 int,@p4 nvarchar(4000)',@p1=1,@p0=N'Clothing-Test',@p3=2,@p2=N'Footwear-Test',@p5=3,@p4=N'Accessories-Test'

您能夠看到，有3個更新語句，但都被組合成單條SQL語句。在EF 6執行相同的代碼，SQL Server Profiler中將顯示3個單獨的更新語句：

使用EF 6，將有1 + N往返數據庫，一次加載數據以及每行數據的修改；可是使用EF Core，保存操做是批量的，因此只有兩次往返數據庫。

插入、更新、刪除混合操做

如今讓咱們嘗試將3個操做混合在一塊兒，看看EF Core和EF 6的行爲。如下代碼將更新現有記錄，並插入2條新記錄，最後刪除一條記錄。

using (var dataContext = new SampleDBContext()) { Category cat = dataContext.Categories.First(c => c.CategoryID == 3); cat.CategoryName = "Accessory"; dataContext.Categories.Add(new Category() { CategoryID = 4, CategoryName = "Fragnance" }); dataContext.Categories.Add(new Category() { CategoryID = 5, CategoryName = "Sports" }); Category catToDelete = dataContext.Categories.First(c => c.CategoryID == 2); dataContext.Entry(catToDelete).State = EntityState.Deleted; dataContext.SaveChanges(); } 

當執行SaveChanges()時，生成如下查詢（經過 SQL Server Profiler 捕獲）：

exec sp_executesql N'SET NOCOUNT ON; DELETE FROM [Categories] WHERE [CategoryID] = @p0; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p1 WHERE [CategoryID] = @p2; SELECT @@ROWCOUNT; INSERT INTO [Categories] ([CategoryID], [CategoryName]) VALUES (@p3, @p4), (@p5, @p6); ',N'@p0 int,@p2 int,@p1 nvarchar(4000),@p3 int,@p4 nvarchar(4000),@p5 int,@p6 nvarchar(4000)',@p0=2,@p2=3,@p1=N'Accessory',@p3=4,@p4=N'Fragnance',@p5=5,@p6=N'Sports'

正如您所看到的，有單個DELETE，UPDATE和INSERT語句，但被組合成一個單獨的SQL語句。這裏是SQL Server Profiler的屏幕截圖：

在EF 6的中會發生什麼？嗯，您猜對了。您能夠經過 SQL Profiler 看到在數據庫上執行的單個語句：

所以，使用EF Core進行批處理能夠很大程度提升應用程序的速度和性能。等等，若是大型查詢（如要插入500列和100行的表）會發生什麼？它會失敗嗎？

批處理限制取決於您的數據庫提供者。例如，SQL Server查詢支持的參數最大數量爲2100，所以，EF Core在此範圍內能夠漂亮地工做，而且當批處理限制超出數據庫提供程序範圍時，將分批查詢。可是，在一個查詢中批處理全部內容有時不必定是個好方式。有沒有辦法禁用批處理？

如何禁用批處理

是的，您能夠禁用批處理。要禁用批處理，須要修改MaxBatchSize選項，您能夠在OnConfiguring方法中進行配置。

protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionbuilder) { string sConnString = @"Server=localhost;Database=EFSampleDB;Trusted_Connection=true;"; optionbuilder.UseSqlServer(sConnString , b => b.MaxBatchSize(1)); }

這裏，將最大批量大小設置爲1，這意味着批處理如今只能是單條查詢。換句話說，它的行爲相似於EF 6，要插入3個記錄，將有3個單獨的插入語句。使用此選項能夠定義最大批量大小。

總結

批處理是期待已久的功能，而且社區也屢次提出，如今EF Core已經支持，確實很棒，它能夠提升應用程序的性能和速度。如今，EF Core自己還不像EF 6那麼強大，但隨着時間的推移，它將會愈來愈成熟。