Entity|Entity Framework Core批处理SQL语句 EntityFrameworkCore批处理SQL语句

在Entity Framework Core (EF Core)有许多新的功能，最令人期待的功能之一就是批处理语句。那么批处理语句是什么呢？批处理语句意味着它不会为每个插入/更新/删除语句发送单独的请求，它将在数据库的单次请求中批量执行多个语句。在这篇文章中，让我们看看它是如何工作的，并将结果与EF6进行比较。
EF Core将一次准备多个语句，然后在单次请求中执行它们，所以能提供了更好的性能和速度。让我们看看它是如何工作的。我们将借助SQL Server Profiler来捕获实际生成和执行的查询。
插入操作首先，我们来看看插入语句的行为，以下代码在category表中添加3个记录：

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(); }

当执行SaveChanges()时，以下是生成语句（通过 SQL Server Profiler 捕获）:

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'

您可以看到，没有3条单独的插入语句，它们被组合成一个语句，并且使用表值参数作为值。这里是SQL Server Profiler的屏幕截图：

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如果我们在EF 6执行相同的代码，那么在SQL Server Profiler中会看到3个单独的插入语句：

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这在性能和速度方面有很大的不同。如果这些查询针对的是云部署的数据库，那么它也将具有更高成本效益。现在，我们看看如果是更新语句会发生什么。
更新操作以下代码将获得所有category记录列表，然后遍历它们，并为每个类别名称追加“-Test”文本，并保存。在这个时间点上，数据库中只有3条记录。

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

并且在EF Core执行时，生成以下查询（通过 SQL Server Profiler 捕获）。

exec sp_executesql N'SET NOCOUNT ON; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p0WHERE [CategoryID] = @p1; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p2WHERE [CategoryID] = @p3; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p4WHERE [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'

您可以看到，有3个更新语句，但都被组合成单条SQL语句。在EF 6执行相同的代码，SQL Server Profiler中将显示3个单独的更新语句：

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使用EF 6，将有1 + N往返数据库，一次加载数据以及每行数据的修改；但是使用EF Core，保存操作是批量的，所以只有两次往返数据库。
插入、更新、删除混合操作现在让我们尝试将3个操作混合在一起，看看EF Core和EF 6的行为。以下代码将更新现有记录，并插入2条新记录，最后删除一条记录。

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(); }

当执行SaveChanges()时，生成以下查询（通过 SQL Server Profiler 捕获）：

exec sp_executesql N'SET NOCOUNT ON; DELETE FROM [Categories]WHERE [CategoryID] = @p0; SELECT @@ROWCOUNT; UPDATE [Categories] SET [CategoryName] = @p1WHERE [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，有单个DELETE，UPDATE和INSERT语句，但被组合成一个单独的SQL语句。这里是SQL Server Profiler的屏幕截图：

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在EF 6的中会发生什么？嗯，您猜对了。您可以通过 SQL Profiler 看到在数据库上执行的单个语句：

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因此，使用EF Core进行批处理可以很大程度提高应用程序的速度和性能。等等，如果大型查询（如要插入500列和100行的表）会发生什么？它会失败吗？
批处理限制取决于您的数据库提供者。例如，SQL Server查询支持的参数最大数量为2100，因此，EF Core在此范围内可以漂亮地工作，并且当批处理限制超出数据库提供程序范围时，将分批查询。但是，在一个查询中批处理所有内容有时不一定是个好方式。有没有办法禁用批处理？
如何禁用批处理是的，您可以禁用批处理。要禁用批处理，需要修改MaxBatchSize选项，您可以在OnConfiguring方法中进行配置。

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

这里，将最大批量大小设置为1，这意味着批处理现在只能是单条查询。换句话说，它的行为类似于EF 6，要插入3个记录，将有3个单独的插入语句。使用此选项可以定义最大批量大小。
总结批处理是期待已久的功能，并且社区也多次提出，现在EF Core已经支持，确实很棒，它可以提高应用程序的性能和速度。现在，EF Core本身还不像EF 6那么强大，但随着时间的推移，它将会越来越成熟。
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