虽然 Entity Framework(EF) 5 承诺带来了超越 EF 4 的大幅性能提升，但为了更有效地使用 ORM，我们仍然需要关注一些注意事项——即视图生成、缓存、自动编译的查询、查询执行选项及设计时（Design Time）。
微软已经发布了一份白皮书，概述使用待发布的 Entity Framework 5（它将作为即将到来的.NET 4.5 的一部分发布）时应关注的各种性能注意事项。
以下是一些需要注意的地方:
- 冷查询执行 vs. 暖查询执行（Cold-vs-Warm query execution）——视图生成这一步（用于从数据库模式到概念模式或从概念模式到数据模式的必要转换）会增加第一次运行查询时的开销，后续运行会因为视图缓存的缘故会更快一些。用户可以通过预生成视图来提升性能；
- 缓存——在对象层次（特别是结合禁用 AutoDetectChanges 改善 DbContext Find() 性能），可用的缓存有查询计划缓存（Query Plan Caching）、元数据缓存（MetaData Caching）及结果缓存（Results Caching）。EF 仍然没有提供二级缓存，不过我们可以参考一些指南进行实现——如 CodePlex 上的示例，以及 Julia Lerman 的文章“ Entity Framework 与 Windows Azure 中的二级缓存”；
- 可选的无跟踪查询（没有状态跟踪的开销）。目前该选项只对 ObjectQuery 可用，没法适用于 DbSet 及 DbQuery 类；
- 微型 ORM 风格的快速查询，如数据库上执行SQL 查询以及 ExecuteStoreQuery ；
- 设计时注意事项——每个层次对应一张表（Table-per-hierarchy，简称 TPH）vs. 每个类型对应一张表（Table-per-Type，简称 TPT）vs. 每个类对应一张表（Table-per-Class，简称 TPC）；其中 TPT 在查询复杂度及性能方面表现最差；
- 延迟加载 vs. 预先加载 （Lazy-vs-Eager loading）。
Entity Framework 是由微软提供的一款面向.NET 应用程序的商业对象关系映射框架。除了EF 之外，.NET 开发人员还可以选择的一些（开源和商业包括在内）产品有 NHibernate 和 LightSpeed 。另外，还有一些轻量级的微型 ORM 模型像 Dapper.NET 、 PetaPoco 及 Massive 。
查看英文原文： Entity Framework 5 - Performance Considerations Entity Framework
暂无签名
最新发布
揭秘 InputFormat：掌控 Map Reduce 任务执行的利器
2012-01-16
LinkedIn 宣布 1.19 亿美元收购文件分享网站 SlideShare
2012-05-06
腾讯云云原生提质增效实践精选集 2024
《2024腾讯云云原生提质增效实践精选集》出炉，5大热门技术领域，13个行业精选标杆案例，痛点到解决方案全...
华为鸿蒙低代码界面的自动化测试实践
App 研发效能提升和性能优化实践
加速 AI 模型生产化：eBay 交易风控 AI 模型推理仿真设计和实现
评论