0. 写在前面 本篇文章虽说是入门学习，但是也不会循规蹈矩地把EF1.0版本一直到现在即将到来的EF Core 2.0版本相关的所有历史和细节完完整整还原出来。在后文中，笔者会直接进入正题，所以这篇文章仍然还是需要一定的EF ORM基础。 对于纯新手用户，不妨先去看看文末链接中一些优秀博客，笔者当初也是从这些博客起家，也从中得到了巨大的帮助。当然了，官方教程同样至关重要，笔者之前也贡献过部分EF CORE 官方文档资料（基本都是勘误，逃…），本篇文章中很多内容都是撷取自官方的英文文档和示例。 下文示例中
最近工作中需要用到MongoDB的事务操作，因此参考了一些资料封装了一个小的组件，提供基础的CRUD Repository基类 和 UnitOfWork工作单元模式。今天，就来简单介绍一下这个小组件。
上一章我们把系统所需要的MongoDB集合设计好了，这一章我们的主要任务是使用.NET Core应用程序连接MongoDB并且封装MongoDB数据仓储和工作单元模式，因为本章内容涵盖的有点多关于仓储和工作单元的使用就放到下一章节中讲解了。仓储模式（Repository ）带来的好处是一套代码可以适用于多个类，把常用的CRUD通用方法抽象出来通过接口形式集中管理，从而解除业务逻辑层与数据访问层之间的耦合，使业务逻辑层在存储、访问数据库时无须关心数据的来源及存储方式。工作单元模式（UnitOfWork）它是用来维护一个由已经被业务修改(如增加、删除和更新等)的业务对象组成的列表，跨多个请求的业务，统一管理事务，统一提交从而保障事物一致性的作用。
1、Entity Framework Core(EF Core)是微软官方的ORM框架。优点：功能强大、官方支持、生产效率高、力求屏蔽底层数据库差异；缺点：复杂、上手门槛高、不熟悉EFCore的话可能会进坑。 2、Dapper。优点：简单，N分钟即可上手，行为可预期性强；缺点：生产效率低，需要处理底层数据库差异。 3、EF Core是 模型驱动 (Model-Driven)的开发思想，Dapper是 数据库驱动(DataBase-Driven)的开发思想的。没有优劣，只有比较。 4、性能： Dapper等≠性能高；EF Core≠性能差。 5、EF Core是官方推荐、推进的框架，尽量屏蔽底层数据库差异，.NET开发者必须熟悉，根据的项目情况再决定用哪个。
同步方法：一个程序调用某个方法，等到其执行完成之后才进行下一步操作。这也是默认的形式。
前面两篇文章我们分别讲了MVC下的视图和控制器，这章我们要讲模型（model），这章由于涉及到基架的使用，还有对模型绑定后数据库相关知识，可能会 很抽象，慢慢来吧，↖(^ω^)↗！在这之前可以先看看老师上课提的几个问题，相信看完了，你就对MVC中的模型有了个初步的了解了！
Entity Framework Core (EF Core)是微软推荐的基于.NET Core 的应用程序数据访问技术。开源，轻量级，可扩展并且支持跨平台开发。EF Core是一种对象关系映射器（ORM），通过应用程序实体对象和关系数据库中的数据的映射，使得开发人员能够以面向对象的方式处理数据。
映射关系，针对每一个领域模型创建一个 EntityTypeConfiguration
关系配置： EF Core中实体之间关系的配置的套路： HasXXX(…).WithXXX(…); 有XXX、反之带有XXX。 XXX可选值One、Many。
到目前为止，我们看了一下如何声明EF Core的初步使用，也整体的看了下EF Core的映射关系配置以及导航属性的配置。
当前环境为EF Code First开发模式中 一、EF默认约定 1、常用约定 (1)、当没有显示指定实体主键的时候,EF会默认将长得最像Id的属性(且类型为GUID)设为主键 (2)、设计实体时,当一个实体包含一个集合属性,该集合属性里面的元素是另一个实体时,则默认未一对多关系,即使没有显示的指定一对多的关系,EF会默认的设置主外键(主从)关系 (3)、一对一的实体关系,需要手动设置主从关系 (4)、多对多无载荷关系实体,EF自动生成中间表,不需要新增实体来表示. (5)、表名默认复数化 2、类型发现约定
约定，类似于接口，是一个规范和规则，使用Code First 定义约定来配置模型和规则。在这里约定只是记本规则，我们可以通过Data Annotaion或者Fluent API来进一步配置模型。约定的形式有如下几种：
CodeFirst提供了一种先从代码开始工作，并根据代码直接生成数据库的工作方式。Entity Framework 4.1在你的实体不派生自任何基类、不添加任何特性的时候正常的附加数据库。另外呢，实体的属性也可以添加一些标签，但这些标签不是必须的。下面是一个简单的示例：
EF Core是我们.NET日常开发中比较常用的ORM框架，今天大姚要分享的内容是如何使用EF Core Generic Repository通用仓储库来快速实现EF Core数据仓储模式。
我们知道无论是“Database First”还是“Model First”当模型发生改变了都可以通过Visual Studio设计视图进行更新，那么对于Code First如何更新已有的模型呢？今天我们简单介绍一下Entity Framework的数据迁移功能。
1 实体属性配置为IsRequired()对更新的影响 抛出异常类型DbEntityValidationException 表结构： 实体： public class User {
在使用异步方法中最好不要使用void当做返回值,无返回值也应使用Task作为返回值,因为使用void作为返回值具有以下缺点
当我们进行开发的时候,常常会用到数据库来对数据进行持久化的操作，有的时候,我们并不想要在进行代码开发的过程中，还去关注数据库的构建,表的构建等等。于是，就有了Code First模式。何为Code First模式呢？它思想就是先定义模型中的类，再通过这些类生成数据库。这种开发模式适合于全新的项目，它使得我们可以以代码为核心进行设计而不是先构造数据库。这样一来，使得我们更加关注代码的开发。在c#中，我们使用EntityFramework来实现Code First场景。
异步编程在.NET平台上已经存在了好几年，但历史上一直很难做好。自从C# 5中引入async/await之后，异步编程已经成为主流。现代框架（如ASP.NET Core）是完全异步的，在编写Web服务时很难避免使用async关键字。因此，对于async的最佳实践以及如何正确使用它，人们一直有很多困惑。本文将利用代码来说明这种差异
在使用Entity Framwork的三种方式（ModelFist、DBFirst、CodeFirst）中，CodeFirst方式书写的代码最为干净。
一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
在本系列前面的文章中，我们主要讨论了产品上下文与经销商上下文相关的实现，大家对DDD的方法与架构已经有了初步的了解。 但是在这两个界限上下文中，业务逻辑很简单，也没有用到更多的值对象的内容。从这篇文章开始，我们来讲讲订单界限上下文实现的内容， 里面的业务逻辑相对复杂一些，而且有大量值对象的引入来进行逻辑的处理。 订单上下文的需求主要是生成相应的订单项，每个订单项中有相关的订单产品和购买数量并生成订单项总额、订单项总PV，同时订单项总额 和订单项总PV会累加到订单总额和订单总PV中，同时会根据订单总额扣减当前
Entity Framework Core：https://docs.microsoft.com/zh-cn/ef/core/
使用Docker部署elasticsearch docker下一键启动es，可根据需要的版本号对语句做修改
MyBatis 的真正强大在于它的语句映射，这是它的魔力所在。由于它的异常强大，映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比，你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 致力于减少使用成本，让开发者能更专注于 SQL 代码。
本文讲述如何使用Entity Framework Core来实现一个乐观并发控制，并介绍在.NET Core中使用DbContext进行数据库操作时的一些常见问题和解决方案。
Entity Framework Core (EF Core) 是 .NET 平台流行的对象关系映射（ORM）框架。虽然 .NET 平台中 ORM 框架有很多，比如 Dapper、NHibernate、PetaPoco 等，并且 EF Core 的性能也不是最优的（这是由于 EF 的实体跟踪特性，将其禁用后可以大幅提升性能），但依然吸引到很多后端开发者的使用，原因如下：
使用Hive时大家都会遇到数据类型校验的问题，相比传统关系型数据库会严格要求数据的Schema，数据的列数、每一列的字段类型都有严格的规定，因此数据的存储必须按照定义的Schema格式来存储。而Hive数据库对数据格式及具体的内容并不关心，只有在数据被读出时才会与定义的Schema进行转换。那这个时候就会出现数据类型转换的问题，本篇文章Fayson主要分析下如何查找表中类型转换错误的数据以及Hive对空值和NULL的处理。
以上代码在ORM中称为组合类，EF会将这两个类映射在一张表中。当Code First发现不能推断出类的主键，并且没有通过Data Annotations或Fluent API注册主键，那么该类型将被自动注册为复杂类型。
上一篇文章：(1条消息) MyBatis-Plus 入门 【SpringBoot版】_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
查询语句是 MyBatis 中最常用的元素之一，光能把数据存到数据库中价值并不大，只有还能重新取出来才有用，多数应用也都是查询比修改要频繁。对每个插入、更新或删除操作，通常间隔多个查询操作。这是 MyBatis 的基本原则之一，也是将焦点和努力放在查询和结果映射的原因。简单查询的 select 元素是非常简单的。比如：
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
最近，有空了，想着把之前一些乱七八糟的小项目给整理一下，尤其是涉及到Repository、UoW几处。为此，专门查阅了博客园中几个大神 关于Repository的实践，到最后都感觉依然莫衷一是，于是感觉这玩意儿不能深究，自己还是紧扣Martin老爷子关于Repository及UoW的核心定义，自己实践核心概念就是了，其他的都不重要了。
在线程的生命周期中，它要经过新建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Blocked）和死亡（Dead）5 种状态。尤其是当线程启动以后，它不可能一直"霸占"着 CPU 独自运行，所以 CPU 需要在多条线程之间切换，于是线程状态也会多次在运行、阻塞之间切换
Vuex是实现组件全局状态（数据）管理的一种机制，可以方便的实现组件之间的数据共享
从这篇文章开始，我们根据前面的DDD理论与DDD框架的约束，正式进入直销系统案例的开发。 本篇文章主要讲产品上下文中的领域层的主要实现，先简单讲下业务方面的需求：产品SPU与产品SKU，产品SPU主要
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。
eShopOnWeb是基于ASP.NET Core构建，官方创建这样一个示例项目的目的，我想无非以下几点：
如果我们用最原始的EF进行设计对每个实体类的“C（增加）、R（读取）、U（修改）、D（删除）”这四个操作。
本文主要讲EF一对多关系和多对多关系的建立 一、模型设计器 1、一对多关系 右键设计器新增关联 导航属性和外键属性可修改 2、多对多关系 右键设计器新增关联 模型设计完毕之后,根据右键设计器根据模型生
Code First之所以能够让开发人员以一种更加高效、灵活的方式进行数据操作有一个重要的原因在于它的约定配置。现在软件开发越来越复杂，大家都试图将软件设计的越来越灵活，很多内容我们都希望是可配置的，但是过多的配置也会带来很大的工作量，解决这个问题的方法就是约定。对于一些简单的，不太可能经常变化的内容我们以一种约定的方式进行设计。使用过其他ORM框架的朋友可能知道一般ORM都有对应的映射配置文件（一般是一个Xml文件），但是EF并没有。在EF中是以一种约定的方式进行表、列同实体类进行映射的，与此同时为了提高最大的灵活性EF中可以通过Fluent API和Data Annotations两种方式对映射进行灵活配置。
MyBatis 的真正强大在于它的映射语句，也是它的魔力所在。由于它的异常强大，映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比，你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 就是针对 SQL 构建的，并且比普通的方法做的更好。 SQL 映射文件有很少的几个顶级元素（按照它们应该被定义的顺序）： cache – 给定命名空间的缓存配置。 cache-ref – 其他命名空间缓存配置的引用。 resultMap – 是最复杂也是最强大的元素，用来描述如何从数
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 优化面试题,希望能够帮助大家进步!!!
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
[watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L01yUmlnaHRfc2VubHlwYW4=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center]
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下： a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。 b、直接修改后台——根据输入条件，先
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
