在前一篇中我们讲到了Dapper的应用,但是给我们的感觉Dapper不像个ORM更像一个IDbConnection的扩展。是的,没错。在实际开发中我们经常用Dapper作为对EF Core的补充。当然了Dapper并不仅仅只有这些,就让我们通过这一篇文章去让Dapper更像一个ORM吧。
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。
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:
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。
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
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
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
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。
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。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权,共建和谐开源社区。
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是什么? Dapper是一款.Net平台简单(Simple)的对象映射库,并且Dapper拥有着“微型ORM之王”的称号。
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。
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。
Dapper是介于Entity framework与ADO的折中选择。既满足手写查询的高性能需求,又简化了数据库对象映射为内存对象的繁杂工作。Dapper.Contrib是对Dapper的进一步封装,使对象的基本增删改查等操作进一步简化。
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。
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。
前言 在以前的一篇文章中,为大家分享了《什么是ORM?为什么用ORM?浅析ORM的使用及利弊》。那么,在目前的.NET(C#)的世界里,有哪些主流的ORM,SqlSugar,Dapper,Entity Framework(EF)还是ServiceStack.OrmLite?或者是你还有更好的ORM推荐呢? 如果有的话,不防也一起分享给大家。 .NET(C#)主流ORM总揽 今天这篇文章分享几款收集的目前.NET(C#)中比较流行的ORM框架,比如(以下框架均为开源框架,托管于github上): SqlSug
Dapper应用 1.Dapper是什么 Dapper是一款轻量级ORM工具。如果你在小的项目中,使用Entity Framework、NHibernate 来处理大数据访问及关系映射,未免有点杀鸡用牛刀。你又觉得ORM省时省力,这时Dapper 将是你不二的选择。 2.为什么使用 轻量,编译完成之后只有120k(好象是变胖了) 速度快。Dapper的速度接近与IDataReader,取列表的数
[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
以上二位都是从JAVA阵营移植过来的,对于分布式系统使用文本日志追踪问题也是比较恶心的一件事儿
云计算原理与应用 云计算服务包括:google文件系统GFS,分布式计算编程模形MapReduce,分布式锁服务Chubby,分布式结构化数据表Bigtable,分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。 GFS提供了海量数据的存储和访问能力。 GFS 系统架构: 分为三类角色,client(客户端),Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器) 1,使用的是中心服务器模块,可以任意添加chunk server. 2,不实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑。
Json.Net 是一个读写Json效率比较高的.Net框架.Json.Net 使得在.Net环境下使用Json更加简单。通过Linq To JSON可以快速的读写Json,通过JsonSerializer可以序列化你的.Net对象。让你轻松实现.Net中所有类型(对象,基本数据类型 等)和Json的转换。
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。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下可观测生态领域相关的技术 - Distributed Tracing(分布式追踪)。
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志,但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦,需要借助 全链路追踪ID 把上下文串联起来,本文主要分享基于 Spring Boot + Dubbo 框架下 日志链路追踪ID 的实现方案选型思路。
说明:在info分析看到多次提到全链路跟踪 基本提到google的dapper, 这里不再重复早轮子,转载 看原文链接 最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下。 一、引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一
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。
在2010年,google发表了一篇名为“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”的论文,在文中介绍了google生产环境中大规模分布式系统下的跟踪系统Dapper的设计和使用经验。而zipkin/pinpoint/hydra/watchman/鹰眼等系统都是基于这篇文章而实现的。重新再读这篇文章,简单整理如下。 为什么需要跟踪系统 故障快速定位 快速的故障定位非常重要,一个好的系统需要提供快速检测/隔离/修复问题的方
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。
接下去进入代码的模块,首先我们分析一下如何实现代码 我们拥有一张类别表,类别表中记录了 类别名称,编码,地址,该类别所拥有的页数等信息 类别表.png 抽象描述: 取
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~。
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
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://
如果你用Dapper来进行Oracle的存储过程的操作,刚好这个存储过程需要传入一个游标类型的输出值,如下所示,你会发现在DbType中是不包含游标类型的。
前几天偶然看到了dapper,由于以前没有用过,只用过ef core,稍微看了一下,然后写了一些简单的可复用的封装。 Dapper的用法比较接近ADO.NET所以性能也是比较快。所以我们先来看看使用ADO.NET的时候我们怎么实现代码复用的封装。 ◆ 一、ADO.NET的封装案例 利用反射对ADO.NET进行封装,看代码: DBHelper.cs:这边用的是mysql,如果要用sqlserver将MySqlConnection换成SqlConnection即可。 这个写的比较简单,如果有复杂的sql可能就支
中间件的聊天记录第二弹来袭了,想看第一弹的在这里:如果把四个消息队列都拉到一个群里,他们会聊些什么
随着微服务架构的流行,一次请求往往需要涉及到多个服务,因此服务性能监控和排查就变得更复杂:
现代分布式链路追踪公认的起源,是 Google 在 2010 年发表的论文《Dapper : a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,这篇论文介绍了 Google 从 2004 年开始使用的分布式追踪系统 Dapper 的实现原理。
https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net http://fluentdata.codeplex.com/ https://github.com/toptensoftware/PetaPoco https://github.com/schotime/NPoco https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.OrmLite
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。
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
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。
Dapper是由Stack Overflow背后的团队创建的micro-ORM。Dapper 是 .NET 的简单对象映射器,在速度方面拥有 Micro ORM 之王的称号,几乎与使用原始 ADO.NET 数据读取器一样快。ORM是一个对象关系映射器,负责数据库和编程语言之间的映射。
在分布式服务时代,服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式,注册中心的出现,让服务治理更加便利,也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求。
作者:Java 研发专家-周东科 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链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异,链路唯一的 trace id,关联父链路的 pare
微服务架构其实就是将单一的应用程序划分成为一组小的服务,其中每个服务都是独立的业务单元,同时又能够被独立开发、运行、测试以及部署。简单来说,它的本质其实就是拆分和独立,这也决定了微服务的部署应该是分布式的。微服务架构虽然解决了目前诸多的架构层面的问题,但在分布式部署的环境中,如何才能够有效监控每一个服务,并及时发现系统中的问题又成为了新的挑战。
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