.Net开源微型ORM框架测评

傻傻的勇气 發表於 2016-10-12 00:01:00

什么是ORM?
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011215534375-311577752.jpg" alt="">
 
      对象关系映射（英语：Object Relation Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一种程序技术，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。从效果上说，它其实是创建了一个可在编程语言里使用的“虚拟对象数据库”。
 
<ul>
<li class="para">一般的ORM包括以下四部分：</li>
<li class="para">一个对持久类对象进行CRUD操作的API；</li>
<li class="para">一个语言或API用来规定与类和类属性相关的查询；</li>
<li class="para">一个规定MAPPING METADATA的工具；</li>
<li class="para">一种技术可以让ORM的实现同事务对象一起进行DIRTYCHECKING, LAZY ASSOCIATION FETCHING以及其他的优化操作。</li>
</ul>
本次对比的.NET ORM框架
1. Entity Framework
官网 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/data/ef.aspx
2. Dapper
官网 https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net
3. PetaPoco
官网 http://www.toptensoftware.com/petapoco/
 
对比因素
1. 操作的难易程度
2. 执行的效率
3. 跨数据库的使用
 
Entity Framework
1.新建C#控制台
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011222041968-940361392.jpg" alt="" width="502" height="307">
 
2. 使用NuGet引用EF组件
项目引用右键管理NuGet程序包在联机里下载并安装Entity Framework
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011222410609-1201431530.jpg" alt="">
 
 项目右键新建添加新建项 ADO.NET实体数据模型 
我这里的CLN用的是数据库名
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011223104328-1676555266.jpg" alt="">
 
 添加过以后有一个实体模型数据向导选择从数据库生成下一步这里是配置数据库连接新建连接将App.Config的实体连接设置为CLNContext
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011223824046-796493147.jpg" alt="">
 
然后又出现一个对话框  -- 您要在模型中包含哪些数据库对象，这里把表勾上，点击完成就OK了，然后会弹出两个警告框，这是因为有两个TT模板需要执行，不用管它，确定就行了，这是出现了Edmx数据库模型关系图
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011224623265-602802589.jpg" alt="" width="843" height="422">
 
接下来就是进入项目的 Program.cs里面写代码了
<div class="cnblogs_code">
<pre>static void Main(string[] args)
 {
 Stopwatch S = new Stopwatch();//秒表对象计时
 S.Start();

 var DBContext = new CLNContext();
 foreach (var item in DBContext.NT_Photo)
 {
 Console.WriteLine(item.PostIP);
 }

 Console.WriteLine(S.Elapsed);
 Console.ReadKey();

 }</pre>
</div>
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011225743718-1678519974.jpg" alt="">
 
NT_Photo 表里有600多条数据，这里看到查询的速度还是蛮快的  EF用时5.9秒
 
Dapper
1.同样新建控制台程序 
2. NuGet引用Dapper
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011230647093-1340181217.jpg" alt="">
Dapper没有EF那么强大，相当于一个SqlHelper，我们需要手动配置连接字符串，这里把刚才EF生成的NT_Photo.cs 模型类，放到项目里面，然后就是就是进入到Program.cs里面写代码了
<div class="cnblogs_code">
<pre>using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Configuration;
using System.Data.SqlClient;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Dapper;
using System.Diagnostics;
using System.Threading;

namespace DapperForsql
{
class Program
{
 static void Main(string[] args)
 {

 Stopwatch w = new Stopwatch();
 w.Start();
 var str = "data source=.;initial catalog=CLN20140830;integrated security=True";
 SqlConnection Con = new SqlConnection(str);
 var list = Con.Query<NT_Photo>("select * from NT_Photo");

 foreach (var item in list)
 {
 Console.WriteLine(item.PostIP);
 }
 Console.WriteLine(w.Elapsed);
 Console.ReadKey();
 }
}
}</pre>
</div>
 
我们这里用了SqlConnertion对象，因为Dapper是对IDbConnection做了扩展， SqlConnection是实现了IDbConnection，然后在我们引用Dapper的命名空间using Dapper;
 
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011231941875-599025328.jpg" alt="">
 
这里可以看到，Dapper比EF更快  Dapper用时3.0秒
 
PetaPoco
1.同样新建控制台程序
2.使用NuGet引用PetaPoco组件
3.配置App.Config里的连接字符串
<div class="cnblogs_code">
<pre><?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
<connectionStrings>
<add name="CLNContext" connectionString="data source=.;initial catalog=CLN20140830;integrated security=True;" providerName="System.Data.SqlClient" />
</connectionStrings>
<startup>
 <supportedRuntime version="v4.0" sku=".NETFramework,Version=v4.5" />
</startup>
</configuration></pre>
</div>
4. 安装PetaPoco后，同样会自动生成数据库访问上下文和模型Model，这里打开 Models -> Database.tt ，修改 ConnectionStringName = "CLNContext";这里要和App.Config里的连接字符串保持一致,更改过以后保存，会自动生成数据库访问上下文，Models -> Database.tt -> Database.cs
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011233059812-1643213548.jpg" alt="">
5.准备工作完毕，就是进入正题了，同样进入到 Program.cs 
<div class="cnblogs_code">
<pre> static void Main(string[] args)
 {

 var Context = new CLNContext.CLNContextDB();
 Stopwatch s = new Stopwatch();
 s.Start();
 var list = Context.Query<NT_Photo>("select * from NT_Photo");
 foreach (var item in list)
 {
 Console.WriteLine(item.PostIP);
 }
 Console.WriteLine(s.Elapsed);
 Console.ReadKey();

 }</pre>
</div>
这里PetaPoco 也有数据库访问上下文CLNContextDB()，不过也是需要写SQL语句的，先看一下查询速度
<img src="https://images2015.cnblogs.com/blog/801909/201610/801909-20161011233535031-1841568595.jpg" alt="">
在这里可以看到，PetaPoco貌似更快 PetaPoco用时2.4秒
其实PetaPoco更强大的是，它对模型做了增删改查的方法，这就非常方便了
<div class="cnblogs_code">
<pre> NT_Photo PP = new NT_Photo();
var res= PP.Insert(); //res就是返回插入的数据的ID</pre>
</div>
对比结果:
这里可以看到EF，Dapper，PetaPoco 的差别了
NT_Photo 600多条数据
EF            ------   5.9秒
Dapper     -------  3.0秒
PetaPoco   -------  2.4秒
 
其实EF第一次的话，会慢一些，第一次会把一些模型数据加载到内存中，后面就非常快了，这里贴一个EF 暖机代码
<div class="cnblogs_code">
<pre> //EF暖机 using (var db = new CLNContext())
 {
 var objectContext = ((IObjectContextAdapter)db).ObjectContext;
 var mappingCollection = (System.Data.Entity.Core.Mapping.StorageMappingItemCollection)objectContext.MetadataWorkspace.GetItemCollection(System.Data.Entity.Core.Metadata.Edm.DataSpace.CSSpace);
 mappingCollection.GenerateViews(new System.Collections.Generic.List<System.Data.Entity.Core.Metadata.Edm.EdmSchemaError>());
 }</pre>
</div>
 
 
总结：每个ORM的存在都有它的价值，不能说哪个哪个好，EF是微软自家推出的，很多代码都是自动生成的，一句SQL语句都不用写，确实非常方便，但是EF的包很大，有5M多，而且微软封装好的也不太利于扩展，像写一些复杂的SQl语句就不是很方便了，Dapper 和PetaPoco相比下来都是比较轻的，而且用起来的话也是非常灵活的。哪一个更适合你的项目，用起来更顺手，才是最好的选择方案。
 
 
源码源码在这里 
 
 黑猫TV http://www.myshowtime.cn 
<pre></pre>
 
<div class="para"> </div>
<div class="para"> </div>
</audio> 
来源：https://www.cnblogs.com/myshowtime/p/5951270.html

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