


Wie kann ich das Entitäts -Framework für eine effiziente große Datensatzeinführung optimieren?
Steigerung der Entitäts -Framework -Leistung für massive Dateneinfügungen
Einfügen großer Datensätze (über 4000 Datensätze) in eine TransactionScope
-Entität (EF) können sich stark auswirken, was möglicherweise zu Transaktionszeitüberschreitungen führt. In diesem Artikel werden wirksame Strategien zur Optimierung dieses Prozesses untersucht.
Batch -Einfügungen: Der Schlüssel zur Effizienz
Die wichtigste Leistung Engpässe beruht für jeden Datensatz. Dieser individuelle Ansatz verlangsamt sich dramatisch in die Masseneinfügungen. Die Lösung? Verarbeiten Sie Daten in Stapeln und führen Sie nach jedem Stapel einen einzelnen SaveChanges()
-Aufruf aus. SaveChanges()
Strategische Stapelgröße
Für extrem große Datensätze ist ein einzelner Aufruf möglicherweise noch nicht ausreichend. Implementieren Sie die Batch -Schwellenwerte, um die Daten in überschaubare Stücke zu unterteilen. Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Chargengrößen (z. B. 100, 1000 Datensätze), um das optimale Gleichgewicht zwischen Speicherverbrauch und Verarbeitungszeit zu finden.
SaveChanges()
EFs Änderungsverfolgungsmechanismus in vielen Szenarien kann zwar vorteilhaft sind, kann die Masseneinfügungsleistung beeinträchtigen. Die Deaktivierung der Verfolgung der Änderung verhindert, dass EF Änderungen der Unternehmen überwacht, was zu schnelleren Einfügungsgeschwindigkeiten führt.
Kontextverwaltung: Aktualisieren und wiederholen
Erstellen eines neuen EF -Kontexts nach jedem Anruf bietet erhebliche Leistungssteigerungen. Dies löscht den Kontext zuvor verarbeiteter Einheiten und verhindert die Akkumulation von verfolgten Einheiten, die nachfolgende Operationen verlangsamen können.
Benchmarking -Ergebnisse: Eine vergleichende Analyse SaveChanges()
Leistungstests zeigen die dramatischen Auswirkungen dieser Optimierungsstrategien:
Single
:- extrem langsam und dauert Stunden für 560.000 Einheiten.
-
SaveChanges()
Schwellenwerte: verbessert, aber immer noch langwierige Einfügungszeiten (über 20 Minuten). -
SaveChanges()
Verfolgung von Verfolgung deaktiviert: signifikante Verbesserung und verkürzt die Insertionszeit auf 242 Sekunden (1000-Rekord-Schwellenwert). - Kontext Erholung: Weitere Optimierung, Erreichung einer Insertionszeit von 164 Sekunden (100-Rekord-Schwelle).
- Diese Ergebnisse unterstreichen die kritische Rolle optimierter Insertionstechniken, wenn sie mit großen Datensätzen im Entitätsgerüst behandelt werden. Durch die Implementierung dieser Strategien können Sie die Effizienz und Geschwindigkeit Ihrer Dateneinfügungsverfahren erheblich verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich das Entitäts -Framework für eine effiziente große Datensatzeinführung optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

C# eignet sich für Projekte, die Entwicklungseffizienz und Type -Sicherheit erfordern, während C für Projekte geeignet ist, die eine hohe Leistung und Hardwarekontrolle erfordern. 1) C# bietet Müllsammlung und LINQ, geeignet für Unternehmensanwendungen und Windows -Entwicklung. 2) C ist bekannt für seine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

C -Codeoptimierung kann durch die folgenden Strategien erreicht werden: 1. Verwalten Sie den Speicher für die Optimierung manuell; 2. Schreiben Sie Code, der den Compiler -Optimierungsregeln entspricht; 3. Wählen Sie geeignete Algorithmen und Datenstrukturen aus; 4. Verwenden Sie Inline -Funktionen, um den Call Overhead zu reduzieren. 5. Template Metaprogrammierung anwenden, um zur Kompilierungszeit zu optimieren. 6. Vermeiden Sie unnötiges Kopieren, verwenden Sie bewegliche Semantik- und Referenzparameter. 7. Verwenden Sie const korrekt, um die Compiler -Optimierung zu unterstützen. 8. Wählen Sie geeignete Datenstrukturen wie std :: vector aus.

Das volatile Schlüsselwort in C wird verwendet, um den Compiler darüber zu informieren, dass der Wert der Variablen außerhalb der Codekontrolle geändert werden kann und daher nicht optimiert werden kann. 1) Es wird häufig zum Lesen von Variablen verwendet, die durch Hardware- oder Interrupt -Dienstprogramme wie Sensorstatus geändert werden können. 2) Flüchtige kann Multi-Thread-Sicherheit nicht garantieren und sollte Mutex-Schlösser oder Atomoperationen verwenden. 3) Die Verwendung von volatilen kann zu geringfügigen Leistung führen, um die Programmkorrektheit zu gewährleisten.

Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.

Durch die Verwendung der Chrono -Bibliothek in C können Sie Zeit- und Zeitintervalle genauer steuern. Erkunden wir den Charme dieser Bibliothek. Die Chrono -Bibliothek von C ist Teil der Standardbibliothek, die eine moderne Möglichkeit bietet, mit Zeit- und Zeitintervallen umzugehen. Für Programmierer, die in der Zeit gelitten haben.H und CTime, ist Chrono zweifellos ein Segen. Es verbessert nicht nur die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes, sondern bietet auch eine höhere Genauigkeit und Flexibilität. Beginnen wir mit den Grundlagen. Die Chrono -Bibliothek enthält hauptsächlich die folgenden Schlüsselkomponenten: std :: chrono :: system_clock: repräsentiert die Systemuhr, mit der die aktuelle Zeit erhalten wird. std :: chron

C bietet eine gute Leistung in der Programmierung von Echtzeit-Betriebssystemen (RTOs) und bietet eine effiziente Ausführungseffizienz und ein präzises Zeitmanagement. 1) C entsprechen den Anforderungen von RTOs durch direkten Betrieb von Hardwareressourcen und effizientem Speichermanagement. 2) Mit objektorientierten Funktionen kann C ein flexibles Aufgabenplanungssystem entwerfen. 3) C unterstützt eine effiziente Interrupt-Verarbeitung, aber die dynamische Speicherzuweisung und die Ausnahmeverarbeitung müssen vermieden werden, um Echtzeit zu gewährleisten. 4) Vorlagenprogrammierung und Inline -Funktionen helfen bei der Leistungsoptimierung. 5) In praktischen Anwendungen kann C verwendet werden, um ein effizientes Protokollierungssystem zu implementieren.


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