ORM框架之Dapper簡介和性能測試

Posted on by

Dapper的簡介

Dapper是.NET下一個micro的ORM，它和Entity Framework或Nhibnate不同，屬於輕量級的，並且是半自動的。Dapper隻有一個代碼文件，完全開源，你可以放在項目裡的任何位置，來實現數據到對象的ORM操作，體積小速度快。 使用ORM的好處是增、刪、改很快，不用自己寫sql，因為這都是重復技術含量低的工作，還有就是程序中大量的從數據庫中讀數據然後創建model,並為model字段賦值。這些ORM都可以輕松給你搞定。ORM給我們開發帶來便利時，性能也是一個讓我們不得不考慮的問題。一般的ORM性能和直接寫原生的sql比都差不少，但是Dapper性能還很錯，甚至和DbHelperSQL方式性能高出很多。

Dapper的優勢

  1. Dapper是一個輕型的ORM類。代碼就一個SqlMapper.cs文件，編譯後體積小。
  2. Dapper很快。Dapper的速度接近與IDataReader，取列表的數據超過瞭DataTable。
  3. Dapper支持多數據庫。諸如：Mysql,SqlLite,Mssql系列,Oracle等一系列的數據庫。
  4. Dapper的R支持多表並聯的對象。支持一對多 多對多的關系。並且沒侵入性，想用就用，不想用就不用，無XML無屬性，代碼以前怎麼寫現在還怎麼寫。
  5. Dapper原理通過Emit反射IDataReader的序列隊列，來快速的得到和產生對象，性能高。
  6. Dapper支持net2.0及以上版本
  7. Dapper語法十分簡單，並且無須遷就數據庫的設計。

Dapper的性能

Dapper 的主要特點是性能。以下數據顯示對一個數據庫執行 SELECT 出 500 條，並把數據映射到對象中需要多長時間。

性能測試分為三個方面：

  1. POCO 序列化框架，支持從數據庫獲得靜態類型的對象。使用原始的 SQL。
  2. 動態序列化框架，支持返回對象的動態列表。
  3. 典型的框架用法。往往不會涉及編寫 SQL。

1. Performance of SELECT mapping over 500 iterations – POCO 序列化

方法 持續時間（毫秒） 備註
Hand coded (using a SqlDataReader) 47 Can be faster
Dapper ExecuteMapperQuery 49 同上
ServiceStack.OrmLite (QueryById) 50 同上
PetaPoco 52 同上
BLToolkit 80 同上
SubSonic CodingHorror 107 同上
NHibernate SQL 104 同上
Linq 2 SQL ExecuteQuery 181 同上
Entity framework ExecuteStoreQuery 631 同上

2. Performance of SELECT mapping over 500 iterations – dynamic 序列化

方法 持續時間（毫秒） 備註
Dapper ExecuteMapperQuery (dynamic) 48  
Massive 52  
Simple.Data 95  

3. Performance of SELECT mapping over 500 iterations – 典型用法

方法  持續時間（毫秒） 備註
Linq 2 SQL CompiledQuery 81 Not super typical involves complex code
NHibernate HQL 118  
Linq 2 SQL 559  
Entity framework 859  
SubSonic ActiveRecord.SingleOrDefault 3619  

其他見解：

  1. 能很方便地執行數據庫 DML 和 DLL 操作。比如，當你執行一個帶參數的 SQL 時，SQL 中的變量能與你傳遞給它的實體或匿名對象中的屬性，自定匹配。而我們知道，帶參數的 SQL，能提高數據庫執行 SQL 的效率。
  2. 能很方便地將數據庫檢索結果映射為面向對象的對象。從數據庫中的檢索結果，通常是張二維表，如 DataTable，而應用程序中是實體類，以及實體類的集合，那麼 Dapper 能夠將 DataTable 自動地映射成為實體類的集合。
  3. 能很方便地書寫 SQL 語句。比如，寫多個 SQL，用分號分隔。

到此這篇關於ORM框架之Dapper簡介和性能測試的文章就介紹到這瞭。希望對大傢的學習有所幫助，也希望大傢多多支持WalkonNet。

推薦閱讀：