在 Entity Framework Core 中优化查询：实现.NET 中的高性能数据访问

郑子铭

发布于 2024-12-23 13:48:25

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在现代 Web 应用程序中，数据访问在性能方面起着至关重要的作用。Entity Framework Core （EF Core）是适用于 .NET 的常用 ORM（对象关系映射器），可简化数据库交互。但是，如果不有效使用，可能会导致性能瓶颈。在本文中，我们将探讨在 EF Core 中优化查询的关键策略，以确保应用程序平稳运行。

为什么查询优化很重要

在深入研究优化技术之前，必须了解为什么优化查询至关重要。低效的查询可能会导致：

响应时间慢：长时间运行的查询可能会延迟响应，从而影响用户体验。
资源消耗增加：低效的查询会消耗更多的 CPU、内存和 I/O 资源。
数据库争用：优化不佳的查询可能会导致争用，从而导致数据库锁定并进一步降低性能。

优化 EF Core 查询的关键策略

将 AsNoTracking 用于只读查询

默认情况下，EF Core 会跟踪从数据库中检索到的实体，这在内存和 CPU 方面可能会很昂贵。如果您不需要更新这些实体，请使用来禁用更改跟踪。AsNoTracking()

var customers= context.Customers.AsNoTracking().ToList();

这个简单的更改可以显著提高只读查询的性能。

2. 利用已编译的查询 EF Core 允许您编译查询，这些查询可以多次重复使用，而无需重新转换。编译的查询对于频繁执行的查询特别有用。

var getCustomers= EF.CompileQuery((MyDbContext ctx)=>
ctx.Customers.Where(c=> c.IsActive));
var activeCustomers=getCustomers(context).ToList();

编译查询可以减少将 LINQ 表达式转换为 SQL 的开销，从而加快执行速度。

3. 尽早筛选数据始终尽早筛选数据，以最大程度地减少从数据库中检索的数据量。这减少了数据库和应用程序的负载。

var customers= context.Customers.Where(c=> c.IsActive)
.Select(c=>new{ c.Name, c.Email}).ToList();

在此示例中，仅检索具有姓名和电子邮件的活动客户，从而减少加载的数据量和内存占用。

4. 使用投影以避免加载不必要的数据

EF Core 允许您仅投影所需的字段，这可以减小结果集的大小。

var customerNames= context.Customers.Where(c=> c.IsActive)
.Select(c=> c.Name).ToList();

此查询不会加载整个实体，而是仅检索客户名称，这可以显著减少传输的数据量。

5. 使用 Indexes 和 Include 语句进行优化确保您的查询有效地利用索引。此外，用于在单个查询而不是多个查询中加载相关数据。Include()

var orders= context.Orders.Include(o=> o.Customer)
.Where(o=> o.OrderDate>= DateTime.Today).ToList();

此方法在单个查询中检索订单及其关联的客户，从而减少数据库往返的次数。

6. 批量操作执行批量操作时，请考虑使用批处理来减少数据库往返次数。

var customers=context.Customers.Where(c=> c.IsActive).ToList();
foreach(var customerin customers){
customer.LastUpdated= DateTime.Now;}
context.SaveChanges();

此示例在单个批处理中更新多个客户，从而减少单个保存操作的开销。

实际示例：实际查询优化

让我们考虑一个真实场景，我们需要检索过去 30 天内下订单的活跃客户列表。我们将应用上面讨论的优化技术。

var activeCustomersWithRecentOrders= context.Customers
.AsNoTracking()
.Include(c=> c.Orders)
.Where(c=> c.IsActive&& c.Orders.Any(o=> o.OrderDate>= DateTime.Now.AddDays(-)))
.Select(c=>new
{
 c.Name,
 c.Email,
 RecentOrders= c.Orders.Where(o=> o.OrderDate>= DateTime.Now.AddDays(-))
})
.ToList();

在此优化的查询中：