当前位置: 首页 > news >正文

(实战)WebApi第9讲:EFCore性能优化(IQueryable延迟查询、取消跟踪机制)

一、例子是第8讲的四、6(EFCore的静态化处理 ):分析ToList()

ToList()在下图绿色框内。

二、在没有最终取数据的时候,使用 IQueryable<T> 延迟执行查询

(1)在没有最终取数据的时候,不要使用ToList等方法,因为他们会直接读取数据库        

   First 和 Find 方法会立即执行查询并从数据库中读取数据,而 ToList 和其他类似的方法(如 ToArrayCount 等)也会立即执行查询,但它们返回的是一个集合。

(2)IQueryable<T> 延迟查询的原理、使用方法、作用

1>原理

1)IQueryable<T>是一个泛型接口,它允许你构建查询但不立即执行它。
2)查询的实际执行会在你迭代 IQueryable 对象(如通过 ToListFirst 等方法)或访问某些属性(如 Count)时发生。

2>使用方法

1)使用.where,一直在拼接sql语句,并没有执行。(因为.where返回的类型也是IQueryable)
2)在最终取数据的时候,使用ToList等这些方法执行sql语句。

3)举例

3>作用:节省开销,能更有效地管理数据库访问。

(3)如何在数据库中查看ToList等方法执行的sql语句?【体验延迟发送数据】

1>打开数据库监听工具

2>在VS中使用ToList()等方法读取数据库:会在数据库中直接执行sql语句

2>在VS中使用IQueryable<T> 延迟执行查询,打上断点查看语句执行过程

1)使用.where,一直是在拼接sql语句,并没有执行(因为.where返回的类型也是IQueryable)

2>到ToList()时,数据库内执行sql语句

二、跟踪机制

1、如何修改数据库里的数据?【推荐】——Update()和SaveChanges()

        m 是一个代表集合 jobs 中每个元素的临时变量(或称为范围变量)。这个变量 m 用于在 Single 方法的条件表达式中引用集合中的每个元素。

2、跟踪机制:在实体查询之后,上下文会自动的跟踪实体。

举例:在上述二、1、进行完后,注释掉.Update(),再次运行仍然能修改数据库里的数据

3、提高EFCore查询效率:取消跟踪机制

1>为什么要取消?:对于有些数据只需要查询,不需要修改。那么此时跟踪机制会增加系统的开销,降低系统性能。

1)如下图,本意是只需要返回job,不需要它做任何的操作。

2)但是由于跟踪机制,系统会自动追加一个自动更新的快照,去追踪job。

3)所以如果按照1)的本意【即不需要它做任何的操作(不需要更新等)】,那么系统的自动跟踪就白做了

2>如何取消跟踪机制?

1)全局取消

2)局部取消

     

相关文章:

(实战)WebApi第9讲:EFCore性能优化(IQueryable延迟查询、取消跟踪机制)

一、例子是第8讲的四、6&#xff08;EFCore的静态化处理 &#xff09;&#xff1a;分析ToList() ToList()在下图绿色框内。 二、在没有最终取数据的时候&#xff0c;使用 IQueryable<T> 延迟执行查询 &#xff08;1&#xff09;在没有最终取数据的时候&#xff0c;不要使…...

Java实现pdf转图片

第一步 <dependency><groupId>org.apache.pdfbox</groupId><artifactId>pdfbox</artifactId><version>2.0.32</version> <!-- 请检查最新版本 --> </dependency> 第二步 package com.example.demo.file.pdf;import or…...

健身房管理新纪元:SpringBoot技术应用

4系统概要设计 4.1概述 本系统采用B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器结构)和基于Web服务两种模式&#xff0c;是一个适用于Internet环境下的模型结构。只要用户能连上Internet,便可以在任何时间、任何地点使用。系统工作原理图如图4-1所示&#xff1a; 图4-1系统工作原理…...

Java之字符串分割转换List

Java之字符串分割转换List 字符串分割成数组然后转换成List有多种方式&#xff0c;以下是每种方式的示例&#xff0c;推荐Java8的新特性Stream。 使用Java8的新特性Stream API String str "aaa,bbb,ccc"; // 使用Arrays.stream() List<String> list1 …...

RabbitMQ如何保证发送的消息可靠(RabbitMQ的Confirm模式和2.Return模式)

RabbitMQ如何保证发送的消息可靠&#xff08;RabbitMQ的Confirm模式和2.Return模式&#xff09; 1、RabbitMQ消息Confirm模式&#xff08;保证从生产者到交换机的消息可靠&#xff09;1.1、Confirm模式简介1.2、具体代码实现1.2.1、application.yml 开启确认模式1.2.2、生产者方…...

适配器模式:类适配器与对象适配器

适配器模式是一种结构性设计模式&#xff0c;旨在将一个接口转换成客户端所期望的另一种接口。它通常用于解决由于接口不兼容而导致的类之间的通信问题。适配器模式主要有两种实现方式&#xff1a;类适配器和对象适配器。下面&#xff0c;我们将详细探讨这两种方式的优缺点及适…...

volatile原理

volatile原理 volatile的底层实现原理是内存屏障,Memory Barrier(Memory Fence) 对volatile变量的写指令后会加入写屏障 对volatile变量的读指令前会加入读屏障 如何保证可见性 写屏障保证在该屏障之前的,对共享变量的改动,都同步到主存当中 public void actor2(I_Resu…...

【AI神器】SD(Stable Diffusion)一键安装包

是否还在无法使用Stable Diffusion 而烦恼&#xff0c;今天就给大家带来sd的私有化部署&#xff0c;一键安装包 https://pan.quark.cn/s/c16aa752ac6a 当然对电脑配置略微有些要求&#xff1a; 首先&#xff0c;本地安装对电脑配置有一些基本要求&#xff0c; 本地电脑安装…...

lanqiaoOJ 1112:小王子双链表 ← STL list

【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/1112/learning/【题目描述】 小王子有一天迷上了排队的游戏&#xff0c;桌子上有标号为 1-10 的 10 个玩具&#xff0c;现在小王子将他们排成一列&#xff0c;可小王子还是太小了&#xff0c;他不确定他到底想把那个玩具摆在哪里&…...

C#WPF之快速理解MVVM模式

MVVM是一种设计模式&#xff0c;特别适用于WPF等XAML-based的应用程序开发。MVVM模式主要包含三个部分&#xff1a;Model&#xff08;模型&#xff09;、View&#xff08;视图&#xff09;和ViewModel&#xff08;视图模型&#xff09;。 Model&#xff08;模型&#xff09;&a…...

微积分[1]|微积分的底层逻辑——解析几何、不等式与极限(含博主推荐的数理阅读教材共计21本书籍)

原创首发于CSDN&#xff0c;禁止转载&#xff0c;谢谢&#xff01; 文章目录 微积分的底层逻辑探究一篇网络文章《数学分析的核心——不等式》高中数学与大学数学的脱节&#xff5c;脱节的实质含义&#xff5c;高中与大学的衔接数理书籍推荐 我个人所认为的数学分析的根基更新时…...

1-磁盘建立空闲分区

学习目标&#xff1a; 掌握磁盘分区的基本知识和操作技能&#xff0c;能够独立创建和管理磁盘空闲分区&#xff0c;以优化存储空间和提高系统性能&#xff0c;为后续的系统安装和数据管理打下基础。 学习内容&#xff1a; 1 选择一个适合的磁盘分区软件。推荐DiskGenius、Par…...

使用SearXNG-搭建个人搜索引擎(附国内可用Docker镜像源)

介绍 SearXNG是聚合了七十多种搜索服务的开源搜索工具。我们可以匿名浏览页面&#xff0c;不会被记录和追踪。作为开发者&#xff0c;SearXNG也提供了清晰的API接口以及完整的开发文档。 部署 我们可以很方便地使用Docker和Docker compose部署SearXNG。下面给出Docker部署Se…...

InnoDB 存储引擎<五>undo log, redo log,以及双写缓冲区

目录 撤销⽇志 - Undo Log 双写缓冲区 - Doublewrite Buffer 重做⽇志 - Redo Log 本篇是继承自上篇InnoDB存储引擎的磁盘文件 上篇链接&#xff1a;InnoDB 存储引擎&#xff1c;四&#xff1e;磁盘文件一 撤销⽇志 - Undo Log 1.什么是撤销⽇志&#xff1f; 解答问题&a…...

Find My运动耳机|苹果Find My技术与耳机结合,智能防丢,全球定位

运动耳机是为运动时候佩带的耳机&#xff0c;而是一种区别于一般耳机的能稳定固定在佩戴部位的耳机&#xff0c;该种耳机不会因为身体运动而使耳机从耳朵里掉落&#xff0c;普遍带有防滴溅、轻便等特性&#xff0c;透气性能较好&#xff0c;属于开放式耳机。 在智能化加持下&…...

书生大模型实战营Linux+InternStudio 关卡任务

一、端口映射 使用以下命令进行端口映射 ssh -p {YOUR_PORT} rootssh.intern-ai.org.cn -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -o StrictHostKeyCheckingno 命令解释&#xff1a; -p 37367&#xff1a;是指定 SSH 连接的端口为 37367。rootssh.intern-ai.org.cn&#xff1a;表示要以…...

研究实锤:别让大模型「想」太多,OpenAI o1准确率竟下降36.3%

思维链&#xff08;CoT&#xff09;已被证明可以在许多任务&#xff08;如多步骤推理&#xff09;上显著提升大模型的性能。然而&#xff0c;在哪些情况下&#xff0c;CoT 会系统性地降低大模型的性能&#xff0c;这仍然是一个有待进一步讨论的问题。 如今&#xff0c;来自普林…...

C++游戏开发

C游戏开发概述 C 是游戏开发中的主要编程语言之一&#xff0c;因其性能、控制和广泛的生态系统而受到开发者的青睐。随着游戏行业的迅速发展&#xff0c;C 被用来构建许多成功的游戏和游戏引擎。本文将深入探讨 C 在游戏开发中的应用&#xff0c;包括基础概念、技术栈、示例代…...

ChatGPT中的RAG;大模型微调;通过正确的提问和回答数据进行问答系统的微调;

目录 ChatGPT中的RAG 1.检索器: 2.生成器: 3.结合使用: 大模型微调 通过正确的提问和回答数据进行问答系统的微调 ChatGPT中的RAG 在ChatGPT中,RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索与生成的技术,旨在提高模型的回答质量和准确性。 RAG模型通常由两个…...

6款IntelliJ IDEA插件,让Spring和Java开发如虎添翼

文章目录 1、SonarLint2、JRebel for IntelliJ3、SwaggerHub插件4、Lombok插件5、RestfulTool插件6、 Json2Pojo插件7、结论 对于任何Spring Boot开发者来说&#xff0c;两个首要的目标是最大限度地提高工作效率和确保高质量代码。IntelliJ IDEA 是目前最广泛使用的集成开发环境…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

(十)学生端搭建

本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端&#xff0c;同时完善学生端的构建。本次工作主要包括&#xff1a; 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...

Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动

一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中&#xff0c;拉取视频流只要求udp方式&#xff0c;从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式&#xff0c;udp理论上会丢包的&#xff0c;所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况&#xff0c;而tcp肯定不丢包&#xff0c;起码…...

数据链路层的主要功能是什么

数据链路层&#xff08;OSI模型第2层&#xff09;的核心功能是在相邻网络节点&#xff08;如交换机、主机&#xff09;间提供可靠的数据帧传输服务&#xff0c;主要职责包括&#xff1a; &#x1f511; 核心功能详解&#xff1a; 帧封装与解封装 封装&#xff1a; 将网络层下发…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究

目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术&#xff1a;基于互相关的相干体技术&#xff08;Correlation&#xff09;第二代相干体技术&#xff1a;基于相似的相干体技术&#xff08;Semblance&#xff09;基于多道相似的相干体…...

C#中的CLR属性、依赖属性与附加属性

CLR属性的主要特征 封装性&#xff1a; 隐藏字段的实现细节 提供对字段的受控访问 访问控制&#xff1a; 可单独设置get/set访问器的可见性 可创建只读或只写属性 计算属性&#xff1a; 可以在getter中执行计算逻辑 不需要直接对应一个字段 验证逻辑&#xff1a; 可以…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...