https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/17804085.html
看个大概,原文非微信链接太多,有需要请点击原文链接查看:https://blog.csdn.net/fhzh520/article/details/52637545,文末点击原文也可。
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今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a single query. Example: var sql = @"select * from Customers wher
EF是传统的ORM框架,也是一个比较重量级的ORM框架。这里仍然使用EF的原因在于为了突出轻量级ORM框架的性能,所谓有对比才有更优的选择。
Dapper的牛逼就不扯蛋了,答应群友做个入门Demo的,现有园友需要,那么公开分享一下: 完整Demo:http://pan.baidu.com/s/1i3TcEzj 注 意 事 项:http://
Dapper是一款轻量级的ORM框架,有关Dapper优缺点的文章网上一大堆,这里小编就不再赘述啦。下面直接进入正题:
显著提升了在运行包含多个测试项目的大型解决方案期间的性能。 在我们的实验室中,超过 10,000 个 MSTest 的解决方案执行单个测试的速度提高了 82%!
本篇我将带着大家一起来对Dapper进行下封装并实现基本的增删改查、分页操作的同步异步方法的实现(已实现MSSQL,MySql,PgSQL)。同时我们再实现一下仓储层的代码生成器,这样的话,我们只需要结合业务来实现具体的业务部分的代码就可以了,可以大大减少我们重复而又繁琐的增删改查操作,多留点时间给生活充充电(不会偷懒的程序员不是一位好爸爸/好老公/好男朋友)。如果您觉得我的实现过程有所不妥的话,您可以在评论区留言,或者加入我们的千人.Net Core实战项目交流群637326624交流。另外如果您觉得我的文章对您有所帮助的话希望给个推荐以示支持。项目的源代码我会托管在GayHub上,地址在文章末尾会给出,自认为代码写的很工整,注释也很全,你应该能看懂
在C++、Java这种强类型语言中,常用的Array、List、Set ,在集合中只能是一种类型(可以复习下:《再谈Java数据结构—分析底层实现与应用注意事项)。
来自微软的Mads Togersen在近期所提出的一条提议,即在C#语言中加入对不可空引用类型的支持在.NET社区中引起了热烈的争论。人们对此提议的反应大相径庭,既有人对此表示赞赏,也不乏倾向于保持现状的意见。 在Reddit上,这条提议引起了大量关于向后兼容性方面的疑问。Strilanc认为,如果应用了这一特性,按照这条提议的做法无法实现现有应用的平滑过渡: 这条提议还有待改进,它对于保证二进制兼容性、源代码兼容性以及现有代码的渐进式过渡方面还存在着一些考虑不周的情况。 该提议造成了程序集级别上的意义转
[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一、ORM的"三国志" 2 1,PDF.NET诞生历程 2 2,Linq2Sql&EF: 3 3,微型ORM崛起 4 二、一决高下 4 2.1,ORM没有DataSet快? 4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题 4 2.1.2,DataReader没有DataSet快? 5 2,ORM的三个火枪手 6 2.1,委托+缓存 6 2.2,表达式树
dotnet core最低开发环境要求就是一个.NET SDK,在这里可以下载的到最新版本的SDK,各个平台都有.
Dapper是一个用于.NET的简单的对象映射,并且在速度上有着轻ORM之王的称号。
Dapper是.NET下轻量级ORM,和Entity Framework或Nhibnate不同,它是半自动化的。Dapper它只有一个代码文件,并且完全开源。我们可以将它放在项目的任何位置来实现数据到对象的ORM操作,它具备体积小且速度快的特点。使用ORM的好处是增、删、改会很快,不用自己写sql语句,并且程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值,这些ORM都可以替我们完成。ORM给开发带来便利的同时,性能也是一个不得不考虑的问题。一般ORM的性能和原生sql相比性能都差了不少,但Dapper性能还不错,与DbHelperSQL相比性能高出很多。
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西,写篇文章来梳理一下思路,或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解,欢迎评论区交流~。
原文地址:https://github.com/thangchung/awesome-dotnet-core
Dapper是.NET中比较出名的ORM框架之一,它和Entity Framework或Nhibnate不同,属于轻量级的,并且是半自动的。Dapper只有一个代码文件,完全开源,你可以放在项目里的任何位置,来实现数据到对象的ORM操作,体积小速度快。 使用ORM的好处是增、删、改很快,不用自己写sql,因为这都是重复技术含量低的工作,还有就是程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值。这些ORM都可以轻松给你搞定。
Dapper是一个简单的.NET对象映射器,在速度方面具有"King of Micro ORM"的头衔,几乎与使用原始的ADO.NET数据读取器一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。
文章地址: https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9276565.html
Dapper.Common是基于Dapper的LINQ实现,支持.net core,遵循Linq语法规则、链式调用、配置简单、上手快,支持Mysql,Sqlserver(目前只实现了这两个数据库,实现其他数据库也很轻松),支持单表,多表,自定义函数等功能。源码及其简单,直白,解析Lambda只有300行左右代码。严格区分C#函数和数据库函数,你可以在表达式中调用C#函数(不推荐,推荐将计算结果保存到变量,在写入lambda表达式),性能损失在表达式编译:常量>变量>函数。损失多少可以通过ExpressionUtil.BuildExpression()来测试,几万次耗时百毫秒级别。
日常我们开发时,我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题(踩坑o(╯□╰)o),这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列,这里整理汇总后分享给大家,让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我,我看看其能否给大家解决。
和EF相比,手写sql当修改表结构不易发现bug。 习惯了EF后再来使用Dapper,会很难适应那种没有了强类型的安全感。不过可以用单元测和心细来避免。
之前详细介绍了DNS及其在linux下的部署过程,今天再说下DNS的BIND高级特性-forwarder转发功能。比如下面一个案例: 1)已经在测试环境下部署了两台内网DNS环境,DNS的zone域名为kevin.cn:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5570312.html 2)测试机器的DNS地址已经调整为这两台DNS地址,所以测试机访问kevin.cn域名是没有问题的。 由于业务需求,需要测试机器能访问grace.cn域名(grace.cn域名是使用别的DNS地址解析的),这就用到了DNS的BIND中的forwarder转发功能了。 通过BIND的forwarder转发功能,将测试机访问的非kevin.cn的域名都转向forwarder指定的DNS地址上。
在本节中,您将创建一个新的MoviesController类,并在这个Controller类里编写代码来取得电影数据,并使用视图模板将数据展示在浏览器里。 在开始下一步前,先Build一下应用程序(生成应用程序)(确保应用程序编译没有问题) 用鼠标右键单击Controller文件夹,并创建一个新的 MoviesController控制器。当Build成功后,会出现下面的选项。设定以下选项: · 控制器名称: MoviesController.(这是默认值)。 · 模板: MVC Controller wit
Pipe Operator (|>) for JavaScript 提案给 js 增加了 Pipe 语法,这次结合 A pipe operator for JavaScript: introduction and use cases 文章一起深入了解这个提案。
虽然是充血模型,虽然是强类型,XCode同样支持遍历任何数据库结构,并以强类型(相对于DataSet等字典访问)方式读取数据。 要遍历数据库结构是很容易的事情,绝大多数Orm都支持。 但是在没有实体类的情况下以强类型方式读取数据,就稍微有些复杂。XCode的原理是为每张表动态创建继承自Entity<>的实体类,然后通过接口来操作实体类。 代码中有了快速反射,虽然没有性能损耗,但是用起来挺别扭的,这里说明了XCode对于实体类元数据的动态访问支持还不够。 // 添加一个连接 DAL.AddConnStr("t
在本节中,您将创建一个新的MoviesController类,并在这个Controller类里编写代码来取得电影数据,并使用视图模板将数据展示在浏览器里。 在开始下一步前,先Build一下应用程序(生
之前四篇介绍了一个国内开发者开发的优秀框架SqlSugar,给我们眼前一亮的感觉。这一篇,我们将试试另一个出镜率比较高的ORM框架-Dapper。
在编程的世界里看见数学的身影,会让我充满好奇和兴奋。这不,在一年一度介绍.NET新版本的官方开发博客《Performance Improvements in .NET 8》中,我看到了这样一个有趣的算法:可扩展近似计数(Scalable Approximate Counting)。
前言: 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架,我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章,于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个,于是就有了这篇
柠檬(Lemon丶)大佬在一月份开业了柠檬研究院,研究院指导成员学习分布式和云原生技术,本月课题是分布式链路追踪,学习 Dapper 论文、Jaeger 的使用,以及完成一个兼容 Jaeger 的链路追踪框架。
在非静态页面的项目开发中,必定会涉及到对于数据库的访问,最开始呢,我们使用 Ado.Net,通过编写 SQL 帮助类帮我们实现对于数据库的快速访问,后来,ORM(Object Relational Mapping,对象关系映射)出现了,我们开始使用 EF、Dapper、NHibernate,亦或是国人的 SqlSugar 代替我们原来的 SqlHelper.cs。通过这些 ORM 工具,我们可以很快速的将数据库中的表与代码中的类进行映射,同时,通过编写 SQL 或是 Lambda 表达式的方式,更加便捷的实现对于数据层的访问。
平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧!http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 上一篇文章:Dapper逆天入门~强类型,动态类型,多映射,多返回值,增删改查+存储过程+事物案例演示 官方地址:https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net/tree/master/Dapper.Contrib 实战案例:https://github.com/dunitian/LoTCode/tree/ma
概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
去年我在业余时间,自己整了一套dapper的lambda表达式的封装,原本是作为了一个个人的娱乐项目,当时也只支持了Sql Server数据库。随之开源后,有不少朋友也对此做了试用,也对我这个项目提出了不少的建议。因此我在最近公司业务不怎么繁忙的情况下,对朋友们的建议和我的想法做了一个总结,然后花了一个星期的时间对项目进行了重构与升级,希望该项目能帮助到有需要的人。
但是在强类型id真正可用之前,还有一些问题需要解决,比如,ASP.NET Core并不知道如何在路由参数或查询字符串参数中正确的处理它们,在这篇文章中,我将展示如何解决这个问题。
在这之前,可以手动往数据库表里加几条数据,我这里没有加,只是在Get方法里打了个断点
2) 默认情况下,这是IPrincipal.Identity.Name,但是可以通过向全局主机注册IUserIdProvider的实现来更改。
笔者接触软件行业的时间不长,先后接触三种架构,分别为ASP.NET MVC、ASP.NET Core & Blazor、ASP.NET Core & Angular,由于ASP.NET MVC 是笔者初入软件行业的新人时期,迷迷糊糊地就在前辈的带领下完成了项目,所以没什么感悟,只是大概了解前后端的差别,前端以HTTP Request 发送向后端取资源,后端回传资源,前端再将结果呈现在画面上。
游标变量与游标相似,有其共性,也有其不同点。就其共性来说两者都是指向多行查询的结果集中的当前行。都要经历声明,打开,检索与关闭的过程。所不同的是游标与游标变量类似于常量与变量。游标是静态的,而游标变量是动态的,因为游标变量并不与某个特定的查询相绑定。所以,游标变量可以打开任何类型兼容的查询。其次可以将游标变量作为参数传递给本地和存储子程序。本文主要描述游标变量的使用。
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》,特邀行业佼者,聚焦前沿技术的落地与理论实践,持续为您解读云时代热点技术,探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。
https://github.com/dotnet/runtimelab/pull/2002
毫无疑问,Python 是一门强类型语言。强类型语言。强类型语言!(关于强弱类型话题,推荐阅读这篇 技术科普文)
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