首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

与非常相似的查询的EF性能差异很大

与非常相似的查询的EF性能差异很大,这个问题涉及到了数据库查询优化和Entity Framework(EF)的性能问题。Entity Framework是一个常用的.NET开发框架,它可以将数据库表映射为.NET对象,并提供了一系列的数据访问功能。

当我们执行与非常相似的查询时,可能会遇到性能差异很大的情况。这是因为,在执行查询时,EF会生成SQL语句并将其发送到数据库进行执行。如果这些查询的SQL语句非常相似,但是执行的效率却有很大的差异,那么可能是因为数据库中的索引、查询优化器等因素导致的。

为了解决这个问题,我们可以采取以下措施:

  1. 优化数据库索引:确保数据库表中的索引已经创建,并且是最新的。这可以提高查询的效率,从而减少性能差异。
  2. 使用查询优化器:查询优化器是一个数据库管理系统的组件,它可以自动优化查询语句,以提高查询的效率。我们可以使用查询优化器来优化查询语句,从而减少性能差异。
  3. 使用缓存:缓存是一种将数据存储在内存中的技术,它可以提高查询的效率。我们可以使用缓存来存储查询结果,以减少性能差异。
  4. 使用分页:如果查询结果非常大,可以使用分页技术来减少查询的数据量,从而提高查询的效率。
  5. 使用EF的性能优化技术:EF提供了一些性能优化技术,例如延迟加载、批处理等,可以帮助我们提高查询的效率。

总之,与非常相似的查询的EF性能差异很大,需要我们从多个方面进行优化,以提高查询的效率。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

EntityFramework 元数据 设计分析

Conceptual Model 表示逻辑模型,该模型数据库元关、程序无关,用于描述逻辑上“领域模型”或者“业务模型”。    ...所以 EF 使用一个简单 EntityType 来描述实体类型、用 EdmProperty 来描述实体属性。     但是,它们之间必然存在差异。...所以,要对 EF 元数据进行强类型查询,首先要了解整个元数据结构,然后借助 Linq 中 OfType 方法来进行查询。...例如,我在上面截图中,使用 OfType 方式来查询给定类型中所有成员中属性列表。这也导致了性能比较差。 为什么是这样设计?    ...结尾     扩展性对于框架来说非常重要,这样一个元数据系统设计,对于我来说,是十分有诱惑力。我曾几次考虑是否把 OEA 元数据系统设计成类似的结构。但是,最终还是没有这样做。

78580

.NET面试题系列 - LINQ:性能

一般看到这个提示,你需要一个ToList/ToDictionary/ToArray等类似的方法。重复枚举是不必要且浪费时间。...虽然这一点点额外开销对于普通情况基本可以忽略,但如果重复一千万次,则性能可能会有较为明显差异。...XML等,EF没有对应功能 你项目对性能要求达到了非常苛刻程度,导致EF一些性能可以接受方法在你这里变成了不能接受。...,令编写代码速度稍微加快 性能EF相差无几,有些甚至还不如EF 没有经过彻底测试 自学使用 通常,自己开发一套ORM需要很长时间,才能保证没有错误,并用于生产环境。...大部分情况下,EF已经是一个不错选择。性能是双刃剑,它可能也会毁了你代码,让你代码难以维护。 LINQ性能问题:总结 使用LINQPad等工具观察生成SQL。

2.5K40

【向量检索研究系列】快速入门

举例:统计两部剧用户观看行为,用户A观看向量为(0,1),用户B为(1,0);此时二者余弦距很大,而欧氏距离相对较小;我们分析两个用户对于不同视频偏好,更关注相对差异,显然应当使用余弦距离或内积距离...M合理范围在[2,200]。M越高,对于本身具有高维特征数据集来讲,recall可能越高,性能越好;M越低,对于本身具有低维特征数据集来讲,性能越好。...查询时可以用 ef 来指定搜索范围,ef值越大,搜索范围越大,搜索时间也越长,一般和efConstruction值搭配调节。...然后在每段通过查询码本计算x每个y距离(用到所属聚类中心距离近似计算),然后将每段计算对应向量结果累加求和,最后取topK向量。...如果我们对原始数据进行一些hash映射后,我们希望原先相邻两个数据能够被hash到相同桶内,具有相同桶号。取出该桶号对应桶内所有数据,再进行线性匹配即可查找到查询数据相邻数据。

2.5K115

ACS Cent Sci|机器学习辅助药物高通量筛选中优先级识别

如图2所示,将相对精确度(k=10%)、富集因子(EF,k=10%)和玻尔兹曼增强判别的ROC(BEDROC,α=20)作为评估指标,更高值说明性能更好。...相对精确度表示模型预测精确度随机选择精确度差值。当相对精确度大于0,表明模型比随机选择更好,当相对精确度小于0,表明模型比随机选择更差。EF是精确度整个数据集中阳性样本比例乘积。...箱线图表明MVS-A在多个数据集相对精确度、EF和BEDROC指标上均优于其他方法,且没有出现离群点,表明其具有较强鲁棒性。ANOVA分析显示MVS-A性能提升与其他方法相比是显著。...因此,尽管在实验中,MVS-A表现从来没有比随机选择更差,但由于MVS-A所表征样本差异,实际上是样本中特定结构骨架差异,而如果所需药物分子特定生物活性MVS-A所关注到结构差异没有显著关联...另一方面,MVS-A提出结合一阶梯度和二阶梯度度量方法,也可以推广到神经网络中。未来可将预训练图神经网络分子表示学习MVS-A融合。

10510

.NET EF Core(Entity Framework Core)

4、性能: Dapper等≠性能高;EF Core≠性能差。 5、EF Core是官方推荐、推进框架,尽量屏蔽底层数据库差异,.NET开发者必须熟悉,根据项目情况再决定用哪个。...EF CoreEF比较 1、EF有DB First、Model First、Code First。...:{g.MaxPrice}"); } 修改、删除 1、要对数据进行修改,首先需要把要修改数据查询出来,然后再对查询出来对象进行修改,然后再执行SaveChangesAsync()保存修改。...MYSQL方案:select * from T_Houses where Id=1 for update 如果有其他查询操作也使用for update来查询Id=1这条数据的话,那些查询就会被挂起...如果系统并发量很大的话,会严重影响性能,如果使用不当的话,甚至会导致死锁。

9311

初级.NET程序员,你必须知道EF知识和经验

我们使用EF和在很大程度提高了开发速度,不过随之带来是很多性能低下写法和生成不太高效sql。...如果我们只需要查询数据某些字段呢,上面查询所有字段岂不是很浪费内存存储空间和应用程序数据库数据传输带宽。 我们可以: ? 对应监控到sql: ? 我们看到生成sql,查询字段少了很多。...如果表字段非常多,我们需要使用字段也非常多,导航属性也非常时候,这样手动映射就显得不那么好看了。...还有我发现EF6会根据数据库中是nvarchar时候才会生成带“N”sql,oracle数据库没测试,有兴趣同学可以测试下) 性能提升之AsNoTracking ? 我们看生成sql ?...最大亮点就是可以直接批量修改、删除,不用像EF默认需要先做查询操作。 至于官方EF为什么没有提供这样支持就不知道了。

1.8K100

近邻搜索算法浅析

,进入其他候选节点子空间查询距离更近点 重复步骤2,直到搜索路径为空  性能 理想情况下复杂度是O(K log(N)) 最坏情况下(当查询邻域分割超平面两侧空间都产生交集时,回溯次数大大增加...改进算法 Best-Bin-First:通过设置优先级队列(将“查询路径”上结点进行排序,如按各自分割超平面查询距离排序)和运行超时限定(限定搜索过叶子节点树)来获取近似的最近邻,有效地减少回溯次数...Hashing 高维空间两点若距离很近,他们哈希值有很大概率是一样;若两点之间距离较远,他们哈希值相同概率会很小....在线查找 将查询向量通过哈希函数映射,得到相应哈希表中编号 将所有哈希表中相应编号向量取出来,(保证查找速度,通常只取前2) 对这2个向量进行线性查找,返回查询向量最相似的向量。...,从ep开始查找距离待插元素 最近ef个节点,从中选出M个待插节点连接,并将这M 个节点作为下一层输入; 在l-1~0层,每层执行操作:从M个节点开始搜索,找到距离待插节点最近ef个节点,并选出

2.8K104

Android 11在google Pixel 机器上 Benchmarks 测试 大幅下降

但是,Android 10比,我们对Android 11发布并没有期望性能明显下降。然而我们测试显示基准测试 下降明显。...在适用于Android 11Pixel 4 XL3DMark Sling Shot Extreme测试中,我们看到总体基准测试(Android 10比)性能下降了大约9%,其中分别下降了5%和...保持3D图形和游戏指标不变,我们继续使用GFXBenchmark,它对Pixel 4a表现出相似的鲜明对比和劣化,但对于Pixel 4 XL几乎没有损失。...尽管这些图形基准测试在这一点上尚需时日,但它们仍是OpenGL ES 2.0和3.0类图形性能非常可靠指标。...绕过纯CPU吞吐量,我们转到Geekbench 5,观察Android 10和Android 11之间性能差异,然后再次看到了下降。Pixel 4a单核和多核性能分别下降了3%和7%。

59710

速度数百倍之差,有人断言KNN面临淘汰,更快更强ANN将取而代之

就原理而言,对新数据点预测结果是通过在整个训练集上搜索该数据点最相似的 K 个实例(近邻)并且总结这 K 个实例输出变量而得出。...KNN 可能需要大量内存或空间来存储所有数据,并且使用距离或接近程度度量方法可能会在维度非常情况下(有许多输入变量)崩溃,这可能会对算法在你问题上性能产生负面影响。这就是所谓维数灾难。...暴力 KNN 相比,人工神经网络可以在短时间内获得卓越准确性。...最后将查询两个模型中 K=10 和 K=100 时最近邻,以度量「K」对速度影响。首先导入必要包和模型。...以表格形式呈现结果。 结果 以图表形式查看基准测试结果,以真正了解二者之间差异,其中使用标准 matplotlib 代码来绘制这些图表。这种差距是惊人

59510

MySQL系列优化(一)

MYSQL优化是一个非常课题,这篇文章主要介绍了跟MYSQL相关4个方面,如果想深入研究可以查下相关资料。...来检查并修复mysql主从复制数据差异 四、Sql级别优化 案例一:URL列索引优化 T_VIDEO表SQL操作缓慢,出现性能问题,抓取慢查询,发现主要由大量如下类似的SQL语句执行缓慢: select...存在问题: 1)存储URL前n位基本相同或者只有几种,其次URL可能会很长; 2)如果还是使用传统B-tree索引的话,索引会变得非常大且效率不高 解决方案: 1)大家知道hash索引性能要比B-tree...索引好,且基于数字类型索引性能要比基于字符串索引好,那么如果我们将URL做一个hash然后在这个hash值上做索引,查询时候将URL和hash作为where条件,既实现了基于索引查询,又降低了索引大小...,计算跳转页面和当前页相对偏移,由于页面相近,这个偏移量不会很大,这样的话大大减少扫描行数。

81450

用自然语言从GitHub搜代码,跳过论坛提问环节,来自Facebook新研究

这套工具称为神经代码搜索(NCS),它接受自然语言形式查询,并直接从GitHub库中检索返回相关代码片段。 除了NCS之外,另外还有一种用监督数据提高网络性能UNIF。...在Stack Overflow评估数据集中287个问题中,NCS前10个查询结果能够正确回答175个问题,占整个数据集60%以上。传统信息检索技术BM25比,有了非常提升。 ?...我们将NCS和UNIFStack Overflow评估数据集进行比较,证实UNIF改善了大大超过NCS回答问题数量。 ? 结果显示监督技术在获得理想训练语料库时可以提供更优搜索性能。...,然后训练网络,使得语义相似的代码片段和查询向量表示紧密相连在向量空间。...在高级别中,模型生成每个代码片段以方法级粒度嵌入到向量空间中。构建模型后,某个查询将映射到同一向量空间,向量距离用于估计代码段查询相关性。 ?

67360

用事实说话,成熟ORM性能不是瓶颈,灵活性不是问题:EF5.0、PDF.NET5.0、Dapper原理分析测试手记

,就听到有人在说ORM性能不高,要求性能地方都是直接SQL,后来谈论ORM的人越来越多时候,我也去关注了下,偶然间发现,尼玛,一个文章表实体类,居然查询时候把Content(内容)字段也查询出来了...由于Linq语法跟SQL语法有较大区别,特别是Linq版本左、又连接查询语法,跟SQLJoin连接查询差异巨大,因此,学习Linq需要一定成本。...结果项目做完,两部分模块进行对比,发现用EF模块,访问速度非常慢,查询复杂一下直接要5秒以上才出结果,对这些复杂查询不得不直接用SQL去重写,而自此以后,我们公司再也没有人在项目中使用EF了,包括我也对...,但要使用自定义Sql查询来填充强类型DataSet的话,又非常慢,比DataSet慢了3倍多。...使用SqlServer事务探察器,发现EF的确每次发出了查询,没有缓存数据。看来EF5.0表达式树可能真是效率有了很大提升,并且EF做了很好优化,对EF取得成果,不得不叹服!

4.1K90

深入理解KNN扩展到ANN

闵氏距离注意点:特征量纲差异问题 计算距离时,需要关注到特征量纲差异问题。...但是,当训练集或特征维度很大时,计算非常耗时,不太可行(对于D维 N个样本而言,暴力查找方法复杂度为 O(D*N) ) 。...3.202,而(5,4)查找点之间距离为3.041,所以(5,4)为查询最近点;以(2,4.5)为圆心,以3.041为半径作圆,如下图所示。...3.2 KNN主要缺点 1、计算量大,尤其是样本量、特征数非常时候。另外KD树、球树之类模型建立也需要大量内存。...5、 相比决策树、逻辑回归模型,KNN模型可解释性弱一些 6、差异性小,不太适合KNN集成进一步提高性能 四、KNN算法扩展方法 4.1 最近质心算法 这个算法比KNN还简单。

83430

分布式数据库企业级功能技术解密最佳实践

阅读字数: 2739用时: 10分钟 本文内容来源于彭旸在OSC源创会上海站上主题演讲,IT大咖说为开源中国合作视频知识分享平台。...当你一主两从时候,每一块磁盘它是百分之百。它是靠一主两从多备份方法来满足一致性和数据完整性,也就是我们说用空间来换取它一致性。...引擎内部优化:快存储支持大小文件 我们块存储是有两个引擎,一个是数据引擎,还有一个是块结构化引擎。这个引擎跟HDFS有点差异,HDFS是64兆大块,我们是最大到256K小块。...比如我要查一张图片,如果是大块的话,吞吐量是很大但不适合做实时交易。我们把一个数据块拆成很多碎片扔到分布式数据库里,这样它同时读取性能非常快。 高效压缩机制 对于数据库来说,IO是核心中核心。...高峰时段同时有超过百亿级别的数据需要被检索、调用,查询返回时间小于100ms,实际测试性能10倍于原有MySQL。在PD数据做到毫秒级精准查询和数据返回,这是巨杉最大一个优势。

1.6K50

【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍!

other=llama-2 Llama 2比Llama有哪些升级? Llama 2 模型接受了 2 万亿个标记训练,上下文长度是 Llama 1 两倍。... Llama 1 主要架构差异包括增加了上下文长度和分组查询注意力(GQA)。 论文在附录 A.2.1 节中详细介绍了这些差异消融实验以证明其重要性。...可以使用具有单个 KV 投影原始多查询格式(MQA)或具有 8 KV 投影分组查询注意力变体(GQA)。...为了在 GQA 和 MQA 中保持相似的总体参数计数,增加前馈层维度以补偿注意力层减少。...有监督微调 指令数据质量非常重要,包括多样性,注重隐私安全不包含任何元用户数据,还观察到,不同注释平台和供应商可能会导致下游模型性能明显不同,这凸显了数据检查重要性 微调细节:(1)对于监督微调,

1.4K20

Linq基础知识小记四之操作EF

1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询类型进行更好解耦,使用EF,我们查询对象不再是C#类,而是更高层抽象:Entity Data...Model,这提供了额外灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失....Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样查询功能,所以在使用Linq To Sql学到查询技术同样适用于EF,LINQ to SQL...是一个轻量级ORM框架,旨在为Microsoft SQL Server数据库提供快速应用程序开发,其优点是易于使用、简单、高性能. 2、EF实体类 EF允许我们使用任何类来表示数据(但是必须实现特定接口来实现如导航属性等功能...表到类型:单个表映射到单个类型,这意味这继承类型会被映射到多个表,当我们查询一个类似的entity时,EF通过连接(Join)来合并所有的基类型.

1.9K60

云数仓 Firebolt《Assembling a Query Engine From Spare Parts》Paper 总结

幸好上述产品都使用 SQL 数仓进行交互,这很大程度上简化了这些生态集成难度。当然问题还在,尽管 ANSI SQL 已经是 SQL 语言标准,但是现在每个数据库都有自己 SQL 方言。...所以 Firebolt 一开始想就是傍一个已经存在,且被广泛使用 SQL 方言,这样能够简化上述生态系统工具集成,最终选择了Postgres SQL 方言(PG 国外非常火)。...为了应对用户数据密集型应用查询,Firebolt 需要一个低延迟性能查询引擎,构建现代高性能引擎有两种方法:向量化计算和代码生成技术。Firebolt 决定使用向量化计算。...对于构建高性能查询引擎,存储引擎必须是列存。...ClickHouse 中分布式查询处理对于某些形状查询非常有效。例如,选择率高表扫描查询、按字段分组低基数分布式聚合以及Broad Join。

1.1K20

改进 Elastic Stack 中信息检索:混合检索

还值得注意是,最好和最差参数组合之间差异仅为 5% 左右;因此错误设置这些参数惩罚相对较小。我们还想看看是否可以使用倒数排名融合在零样本设置中提高弹性学习稀疏编码器性能。...然而,我们确实发现,当两种方法具有相似的整体精度时,混合搜索表现强劲。最后,倒数排名融合可以两种以上方法一起使用,或者可以用于组合来自不同领域排名。到目前为止,我们还没有探索过这个方向。...在我们实验中,我们发现大约 40 个带注释查询可以超越 RRF,尽管不同数据集的确切阈值略有不同。图片我们还观察到,不同数据集(见图 2)以及不同检索模型最佳权重差异很大。...我们认为,线性组合并不是“即插即用”方法。相反,我们认为仔细评估组合在您自己数据集上性能以确定最佳设置非常重要。然而,正如我们将在下面看到,如果校准得当,它会产生非常结果。...图片标准化对于比较不同数据集和模型之间分数至关重要,因为如果没有标准化,分数可能会有很大差异。这并不总是那么容易做到,特别是对于 Okapi BM25,在进行查询之前分数范围是未知

1.8K31

采用MiniProfiler监控EF.NET MVC项目(Entity Framework 延伸系列1)

前言 今天来说说EFMVC项目的性能检测和监控 首先,先介绍一下今天我们使用工具吧....MiniProfiler~ 这个东西介绍如下: MVC MiniProfiler是Stack Overflow团队设计一款对ASP.NET MVC性能分析小程序。...,但是教程都比较老现在新版本还是差距很大,而且博文中讲并不是很详细,所以本屌就来详细讲讲吧.....本文采用环境技术 系统:WIN7 数据库:SQL Server2008 相关技术:MVC5+EF6.1.3 第一章:开始监控 首先,明确一下本博文目标,监控EFSql和执行时间,监控MVC页面的执行时间...可以看出来,这次查询用了56.2MS,占用整个页面的加载时间71%比例.,点击蓝色56.2可以看到详细SQL语句,如下: ? 这样,我们就可以随时监控到页面中EF所使用SQL语句并进行分析.

1.1K60
领券