嗯..下面就是微软爸爸觉得需要,但是还在研发 或者斟酌的东西: 3.1Query(查询) 改进的Linq翻译将使更多的查询成功执行，使得更多的逻辑在数据库（而不是内存中）中进行查询，从而减少不必要的数据库访问...其中一部分已经在预览1完成了 存储过程映射,允许EF使用存储过程来保存对数据库的更改（FromSql已经提供了对使用存储过程进行查询的良好支持）。...改进的LINQ翻译（来自于GitHub上的各种问题） - 允许更多的查询成功执行，更多的逻辑在数据库中执行（而不是内存中），从而减少不必要地从数据库查询数据。...下面是期望完成的其他功能： 每个模型＃7166只有一个提供商） - 显着增加了供应商如何与模型进行交互，并简化了惯例，注释和流畅的API如何与不同的提供商合作。...GroupBy翻译＃2341 - 允许使用GroupBy（）运算符翻译LINQ查询，该项目用于汇总要使用GROUP BY转换为SQL查询的函数。
当然如果数据来自远端，你还可以选择IQueryable，它不会把资料一股脑拉下来，而是做完所有的筛选之后，才ToList，把资料从远端下载下来。...在代码中，选择了前100个score（一条SQL），然后对所有score进行遍历，从表Student中获得Name的值（100条SQL）。 解决方法也在文章中给出了，就是将两个表连到一起。...（当然还有很多其他工具，或者最基本的就是用SQL Profiler不过比较麻烦） LINQ to SQL的性能问题 提升从数据库中拿数据的速度，可以参考以下几种方法： 在数据库中的表中定义合适的索引和键...LINQ：替代选择 在没有找到性能瓶颈之前，不要过早优化。 是否存在需要长时间运行的LINQ语句？ 是否在数据库上取得数据，并运行LINQ语句？...不过PLINQ也需要一些额外开销：它访问线程池，新建线程，将任务分配到各个线程中，然后还要收集任务的结果。所以，你需要测量PLINQ是否真的可以加快你的代码的运行速度。
如何选择合适自己的ORM框架？ 对于我们而言选择ORM框架的目的其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库，提高开发编程效率和程序的维护拓展性。...EntityFramework.Exceptions - 当您的SQL查询违反SqlServer，MySql或PostgreSQL中的数据库约束时，请对EntityFrameworkCore使用类型化的异常处理...主要特点： 支持 CodeFirst 模式，即便使用 Access 数据库也支持数据迁移； 支持 DbFirst 模式，支持从数据库导入实体类，或使用实体类生成工具生成实体类； 支持 深入的类型映射，比如...查询接口类似于 LINQ。您可以使用 Chloe.ORM 通过 lambda 查询 LINQ 之类的数据并执行任何操作（加入查询 | 组查询 | 聚合查询 | 插入 | 批量更新 | 批量删除）。...它可以帮助您在开发过程中简化何时使用 BASIC 和 ADVANCE 操作的切换。 主要特点： 易于使用- 这些操作都作为您的 IDbConnection 对象的扩展方法实现。
前言 如果你的数据库中某一个表中的数据满足以下几个条件，那么你就要考虑创建分区表了。 数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？还是十万条、一百万条？...这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。...但是，数据多了并不是创建分区表的惟一条件，哪怕你有一千万条记录，但是这一千万条记录都是常用的记录，那么最好也不要使用分区表，说不定会得不偿失。...这样，程序员的工作量会增加，出错的可能性也会增加。 使用分区表就可以很好的解决以上问题。分区表可以从物理上将一个大表分成几个小表，但是从逻辑上来看，还是一个大表。...创建文件组的方法很简单，打开SQL Server Management Studio，找到分区表所在数据库，右键单击，在弹出的菜单里选择“属性”。然后选择“文件组”选项，再单击下面的“添加”按钮。
本文转载：http://blog.csdn.net/smallfools/article/details/4930810 1、数据库中某个表中的数据很多。很多是什么概念？一万条？两万条？...还是十万条、一百万条？这个，我觉得是仁者见仁、智者见智的问题。当然数据表中的数据多到查询时明显感觉到数据很慢了，那么，你就可以考虑使用分区表了。如果非要我说一个数值的话，我认为是100万条。 ...2、但是，数据多了并不是创建分区表的惟一条件，哪怕你有一千万条记录，但是这一千万条记录都是常用的记录，那么最好也不要使用分区表，说不定会得不偿失。...还是在上图的那个界面，选择“文件”选项，然后添加几个文件。在添加文件的时候要注意以下几点： 1、不要忘记将不同的文件放在文件组中。当然一个文件组中也可以包含多个不同的文件。 ...将不同的文件放在不同的硬盘上，可以加快SQL Server的运行速度。 在本例中，为了方便起见，将所有数据库文件都放在了同一个硬盘下，并且每个文件组中只有一个文件。如下图所示。 ?
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？ 错！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
ORM 是将数据存储从域对象自动映射到关系型数据库的工具。ORM主要包括3个部分：域对象、关系数据库对象、映射关系。ORM使类提供自动化CRUD，使开发人员从数据库API和SQL中解放出来。...概念模型 ︰ 概念模型包含模型类和它们之间的关系。独立于数据库表的设计。 存储模型 ︰ 存储模型是数据库设计模型，包括表、 视图、 存储的过程和他们的关系和键。...映射 ︰ 映射包含有关如何将概念模型映射到存储模型的信息。 LINQ to Entities ︰ LINQ to Entities 是一种用于编写针对对象模型的查询的查询语言。...它返回在概念模型中定义的实体。 Entity SQL: Entity SQL 是另一种炉类似于L2E的言语，但相给L2E要复杂的多，所以开发人员不得不单独学习它。...Object Services(对象服务)：是数据库的访问入口，负责数据具体化，从客户端实体数据到数据库记录以及从数据库记录和实体数据的转换。
在跨业务的融合中，亟需实现对多模数据的统一管理，从结构化数据到半结构化数据再到非结构化数据，进而实现不同类型的数据统一融合管理，从而大大提升系统效率。 4 简化开发运维节约成本。...在实际测试中系统的业务处理能力仍然可达到平均每分钟3,916.45笔，并且运行过程系统的吞吐量表现非常平稳。 高频交易流水查询场景 此场景以高频查询为主，主要针对近期的流水记录，查询频率较高。...其中查询业务涉及3张表，其中两张资料表为1000万，3000万条数据，维度表数据为1万条；更新操作则涉及资料表1000万条记录和维度表 1万条记录。 ?...混合查询和更新，在执行过程中可能出现不同事务对同一条记录的读写冲突，因此吞吐量表现出现一些小幅度波动，但总体平均每分钟的业务处理仍然可达到51,090.03笔。...我们也会持续评估未来大规模使用分布式数据库的可能性，充分发挥NewSQL数据库的优势，帮助我们的业务、技术创新，同时也希望我行在分布式数据库建设过程中的可以分享更多成功经验。
技术人要实现数据库每秒插入100万条数据，其实可以选择的技术解决方案非常的多。 为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。...同时，请注意在实施过程中根据具体业务需求灵活调整方案，并结合监控工具对系统运行状态进行定期监测与优化。 但是方法论总是会停留在理论阶段，具体的实现还是需要借助具体的案例和实践中碰到的问题去展开。...BACKPACK 解决数据库IO瓶颈 假如向MySQL数据库中执行每秒插入100万条数据的SQL命令，大概率数据库会崩溃，那么崩溃的追魁祸首一般都是数据库IO造成的。...BACKPACK 选择合适的数据库 选择合适的数据库是实现数据库每秒插入100万条数据的关键之一。有些数据库可能无法支持这样的写入速度。...实现每秒插入100万条数据的目标需要使用各种技术和工具。除了选择正确的数据库之外，优化硬件设备、数据结构、数据分区和存储策略等都是至关重要的。
在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬1.6G。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？ 错！...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
如何选择合适自己的ORM框架？ 对于我们而言选择ORM框架的目的其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库，提高开发编程效率和程序的维护拓展性。...EntityFramework.Exceptions - 当您的SQL查询违反SqlServer，MySql或PostgreSQL中的数据库约束时，请对EntityFrameworkCore使用类型化的异常处理...主要特点： 支持 CodeFirst 模式，即便使用 Access 数据库也支持数据迁移； 支持 DbFirst 模式，支持从数据库导入实体类，或使用实体类生成工具生成实体类； 支持 深入的类型映射...查询接口类似于 LINQ。您可以使用 Chloe.ORM 通过 lambda 查询 LINQ 之类的数据并执行任何操作（加入查询 | 组查询 | 聚合查询 | 插入 | 批量更新 | 批量删除）。...它可以帮助您在开发过程中简化何时使用 BASIC 和 ADVANCE 操作的切换。 主要特点： 易于使用- 这些操作都作为您的 IDbConnection 对象的扩展方法实现。
方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点...在我们的例子中，我们知道id字段是主键，自然就包含了默认的主键索引。现在让我们看看利用覆盖索引的查询效果如何。...OK， 来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？...可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！...一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！ 好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！
前言 对于我们而言选择ORM框架的目的，其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库，提高开发编程效率和程序的维护拓展性。 所以我们选择ORM需要从项目实际业务出发，选择最合适自己团队的框架。...支持 Join 查询、Union all 、Subquery 支持配置查询 支持 DbFirst 从数据库导入实体类，或使用生成工具。...初期开发过程中吸取了NBear与MySoft的一些精华并加入新思想，之后参考EF Lambda语法进行大量扩展。 经过数十个版本的更新迭代发布全新v2.0版本，支持动态列/表、分库/分表等。...EF提供变更跟踪、唯一性约束、惰性加载、查询事物等。 开发人员使用Linq语言，对数据库操作如同操作object对象一样省事。 EF有三种使用场景： 1、从数据库生成Class。...插入/删除/更新/保存和 IsNew 的辅助方法 分页请求会自动计算出总记录数并获取特定页面。 简单的交易支持。 更好的参数替换支持，包括从对象属性中获取命名参数。
如何从MongoDB迁移到Elasticsearch？...现状背景 MongoDB本身定位与关系型数据库竞争，但工作中几乎没有见到哪个项目会将核心业务系统的数据放在上面，依然选择传统的关系型数据库。...我们采取简单推算办法，如假设生产环境上某个MongoDB集合的数据有10亿条数据, 我们先在测试环境上从MongoDB到ES上同步100万条数据，假设这100万条数据占用磁盘10G，那生产上环境上需要1...操作日志记录查询主要是当月的居多，后续的历史性数据查询频率很低，根据评估，核心数据索引按月创建生成， 业务查询时候必须带上操作时间范围，后端根据时间反推需要查询哪些索引，Elastic-Api支持多索引匹配查询...Elasticsearch索引数据更新是近实时的刷新机制，数据提交后不能马上通过Search-Api查询到，主记录的数据如何更新到从记录呢？
使用视图查询数据时，数据库会从真实表中取出对应的数据。因此，视图中的数据是依赖于真实表中的数据的。一旦真实表中的数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变。...简化数据操作 在使用查询时，很多时候要使用聚合函数，同时还要显示其他字段的信息，可能还需要关联到其他表，语句可能会很长，如果这个动作频繁发生的话，可以创建视图来简化操作。...重用 SQL 语句 视图提供的是对查询操作的封装，本身不包含数据，所呈现的数据是根据视图定义从基础表中检索出来的，如果基础表的数据新增或删除，视图呈现的也是更新后的数据。...顺序访问实现比较简单，但是当表中有大量数据的时候，效率非常低下。例如，在几千万条数据中查找少量的数据时，使用顺序访问方式将会遍历所有的数据，花费大量的时间，显然会影响数据库的处理性能。...可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。 在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。
LINQ的查询就是获得序列，然后通常在中间过程会转换为其他序列，或者和额外的序列连接在一起。...你可以使用Northwind演示数据库进行LINQ的学习。...连接到数据库之后，LINQPad支持使用SQL或C#语句（点标记或查询表达式）进行查询。...在查询表达式和点标记之间做出选择 很多人爱用点标记，点标记这里指的是用普通的C#调用LINQ查询操作符来代替查询表达式。点标记并非官方名称。...如果使用LINQ，则整个过程将会简化为只剩一句话。 C# 2.0中匿名函数的提出使得我们可以把Predicate方法内联进去。如果没有匿名函数，每一个查询你都要写一个委托目标方法。
数据库索引，是数据库管理系统(DBMS)中一个排序的数据结构，它可以对数据库表中一列或多列的值进行排序，以协助更加快速的访问数据库表中特定的数据。...通俗的说，我们可以把数据库索引比做是一本书前面的目录，它能加快数据库的查询速度。 为什么需要索引？ 思考：如何在一个图书馆中找到一本书？...一般的应用系统对数据库的操作，遇到最多、最容易出问题是一些复杂的查询操作，当数据库中数据量很大时，查找数据就会变得很慢，这样就很影响整个应用系统的效率，我们就可以使用索引来提高数据库的查询效率。...使用B-Tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。 B-Tree有如下一些特征： 定义任意非叶子结点最多只有M个子节点，且M>2。 根结点的儿子数为[2, M]。...优点 可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性。 可以大大加快数据的索引速度。 加速表与表之间的连接。 可以显著的减少查询中分组和排序的时间。
在选择使用 EF Core 时，开发者需要根据项目需求选择合适的数据库提供程序，并确保安装了相应的 NuGet 包。...数据操作简化： Code First 简化了数据操作，允许开发者使用 LINQ 或 Fluent API 进行查询和操作。...下面是如何使用 EF Core 数据迁移的步骤： 添加迁移：使用 Add-Migration 命令添加新的迁移记录。这个命令会创建一个新的迁移类，并将其添加到迁移历史记录中。...以下是一些可以用来提高EF Core性能的优化技巧： 使用正确的查询方式：根据查询需求选择合适的方法。例如，使用LINQ查询、原生SQL或存储过程。...使用内存缓存：对于那些不经常变化的数据，可以使用内存缓存来避免不必要的DB查询。 优化数据库模式：优化数据库表结构，如创建索引、使用分区表等，以加快查询速度。
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