Mego(01) - NET中主流ORM框架性能對比

来源:https://www.cnblogs.com/CarefreeXT/archive/2018/04/06/8728025.html
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從剛剛開始接觸ORM到現在已有超過八年時間,用過了不少ORM框架也瞭解了不少ORM框架,看過N種關於ORM框架的相關資料與評論,各種言論讓人很難選擇。在ORM的眾多問題中最突出的問題是關於性能方面的問題,因此我在看了國外的一遍文章(Dapper vs Entity Framework vs ADO. ...


從剛剛開始接觸ORM到現在已有超過八年時間,用過了不少ORM框架也瞭解了不少ORM框架,看過N種關於ORM框架的相關資料與評論,各種言論讓人很難選擇。在ORM的眾多問題中最突出的問題是關於性能方面的問題,因此我在看了國外的一遍文章(Dapper vs Entity Framework vs ADO.NET Performance Benchmarking)後受到啟發,在這個文章的基礎上擴展了測試用例分享給大家。

模型準備

用於測試是模型是基於一個訂單系統,如下圖所示,主要有客戶、產品、倉庫、訂單及訂單明細。其中數據表之前的關係從圖中可以看出,此外產品、訂單明細是自增列,倉庫是兩個主鍵構成的複合主鍵表。雖然只有5張表,但是已經包含了數據表的常用情況。

數據初始化

我們使用以上代碼創建資料庫,初始化數據表結構,生成測試數據,生成數據量如下表所示。

 1 static void InitialDatabase()
 2 {
 3     using (var ef = new Models.EFContext())
 4     {
 5         if (!ef.Database.Exists())
 6         {
 7             ef.Database.Create();
 8 
 9             using (var db = new Models.MegoContext())
10             {
11                 db.InitialTable();
12             }
13         }
14     }
15     using (var db = new Models.MegoContext())
16     {
17         db.InitialData();
18     }
19 }

 

表名 說明 行數
Customers 客戶表 10000
Products 產品表 9000
Warehouses 倉庫表 30176
Orders 訂單表 100000
OrderDetails 訂單明細 600271

這些數據量已經快接近一個小型系統的數據量了,如果需要到本地執行,請將App.config文件中的連接字元串改成自己的資料庫名直接運行即可。

 

測試用例說明

目前參與測試的框架如下:

本測試中的例子不僅僅限定於目前指定的這幾種框架,這裡定義了一個介面,如果想加入更多測試框架可以參考代碼自行加入。

 1     /// <summary>
 2     /// 性能測試項目
 3     /// </summary>
 4     public interface IPerformanceTest
 5     {
 6         /// <summary>
 7         /// 框架名稱。
 8         /// </summary>
 9         string Framework { get; }
10         /// <summary>
11         /// 隨機獲取一個客戶
12         /// </summary>
13         /// <param name="id"></param>
14         /// <returns></returns>
15         long GetCustomerById(int id);
16         /// <summary>
17         /// 隨機獲取一個訂單的所有明細
18         /// </summary>
19         /// <param name="orderId"></param>
20         /// <returns></returns>
21         long GetDetailsByOrder(int orderId);
22         /// <summary>
23         /// 隨機獲取一個訂單及所有明細
24         /// </summary>
25         /// <param name="orderId"></param>
26         /// <returns></returns>
27         long GetOrderAndDetails(int orderId);
28         /// <summary>
29         /// 插入離散的N個客戶。
30         /// </summary>
31         /// <returns></returns>
32         long InsertDiscreteCustomers(Customer[] customers);
33         /// <summary>
34         /// 插入離散的N個產品,自增主鍵。
35         /// </summary>
36         /// <returns></returns>
37         long InsertDiscreteProducts(Product[] products);
38         /// <summary>
39         /// 更新離散的N個客戶。
40         /// </summary>
41         /// <returns></returns>
42         long UpdateDiscreteCustomers(Customer[] customers);
43         /// <summary>
44         /// 刪除離散的N個明細。
45         /// </summary>
46         /// <returns></returns>
47         long DeleteDiscreteDetails(OrderDetail[] details);
48         /// <summary>
49         /// 刪除離散的N個倉庫,多主鍵。
50         /// </summary>
51         /// <returns></returns>
52         long DeleteDiscreteWarehouses(Warehouse[] warehouses);
53     }
View Code

 

我們主要有如下表幾項測試(輸出標題用於在結果中顯示):

方法名 每次的測試量 輸出標題 測試說明
GetCustomerById 隨機查詢100次。 SELECT1 隨機用主鍵獲取指定客戶數據。
GetDetailsByOrder 隨機查詢100次。 SELECT2 隨機用訂單主鍵獲取相關的訂單明細數據。
GetOrderAndDetails 隨機查詢100次。 SELECT3 隨機用訂單主鍵獲取當前訂單及所有訂單明細數據。
InsertDiscreteCustomers 插入500條數據。 INSERT1 插入指定數量的客戶。
InsertDiscreteProducts 插入500條數據。 INSERT2 插入指定數量的產品(產品的主鍵是自增列的)。
UpdateDiscreteCustomers 更新500條數據。 UPDATE 更新指定數量的客戶。
DeleteDiscreteDetails 刪除500條數據。 DELETE1 刪除指定數量的訂單明細。
DeleteDiscreteWarehouses 刪除500條數據。 DELETE2 刪除指定數量的倉庫(倉庫是複合主鍵)。

這裡我們已經測試一個框架的增刪改查,單個主鍵、複合主鍵、自增主鍵都有覆蓋。為了公平我們將按順序執行每個框架的測試,然後再重覆執行多次,以下為測試運行代碼,我們將忽略第一輪的運行結果。

List<TestResultItem> results = new List<TestResultItem>();
for (int i = 0; i < TestSumCount + 1; i++)
{
    foreach (var framework in frameworks)
    {
        foreach (var p in insertProducts) p.Id = 0;
        var item = new TestResultItem(framework)
        {
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(0,TestSelectCount1).Sum(a=>
                framework.GetCustomerById(r.Next(customeIds.Item1, customeIds.Item2))
                )),
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(0,TestSelectCount2).Sum(a=>
                framework.GetDetailsByOrder(r.Next(orderIds.Item1, orderIds.Item2))
                )),
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(0,TestSelectCount3).Sum(a=>
                framework.GetOrderAndDetails(r.Next(orderIds.Item1, orderIds.Item2))
                )),
            framework.InsertDiscreteCustomers(insertCustomes),
            framework.InsertDiscreteProducts(insertProducts),
            framework.UpdateDiscreteCustomers(updateCustomes),
            framework.DeleteDiscreteDetails(deleteDetails),
            framework.DeleteDiscreteWarehouses(deleteWarehouse),
        };
        if (i > 0)
        {
            results.Add(item);
        }
    }
}
View Code

 

測試結果

 如下圖所示為測試的結果,本次測試針對 每個框架運行了4次,結果中首先輸出了每個框架每一次的運行結果,在最後的彙總中輸出了所有框架的平均用時。

 

結果分析

首先我們需要強調的是以上測試忽略了一些先進ORM框架的優勢,例如批量插入自增列數據時,所生成的編號會返回到原對象中。從如上圖的測試結果可以看出在查詢方面各個框架都是比較接近的,不過會隨著數據量升高這個差異會升高,在插入、更新及刪除操作中就差別比較大了。主要原因是在批量提交中各個框架是逐個語句提交,還是組合批量提交的差別,這裡主要是實現SQL語句的不同所產生的差異。在查詢方面ADO.NET+AutoMapper是性能最高的,這個沒有爭議,如果有疑問可以參考開頭所發的例子中,本文沒有測試這個項目是因為修改操作實現不理想。

這裡需要補充一下,從上面的測試結果來看SqlSugar的插入和刪除比其他框架要高很多,其實這是有安全代價的,因為該框架是直接將值生成在SQL語句中的如下圖所示,所以使用者需要在SQL註入方面註意一下。

後計

本文只把測試結果顯示出來,沒有結出任何結論,有興趣的朋友可以從 Github 上下載代碼來運行查看結果,後續還會持續更新加入更多框架進行測試。

 

 


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