Entity Framework の Contains(): 大規模なデータセットによるパフォーマンスのボトルネック
大規模なデータセットで Entity Framework の Contains()
メソッドを使用すると、パフォーマンスに重大な影響を与える可能性があります。 これは、生成された SQL 内で一連の OR ステートメントに変換されることが原因であり、多数の比較を処理する場合には非効率的になります。
次の例を考えてみましょう:
var ids = Main.Select(a => a.Id).ToArray(); var rows = Main.Where(a => ids.Contains(a.Id)).ToArray();
10,000 レコードのテーブルと 100 要素の配列を含む比較は、すべての行を取得する単純な LINQ クエリよりも最大 288 倍遅くなる可能性があります。 根本的な原因は、ADO.NET での IN 式のネイティブ サポートの欠如にあります。 EF の回避策 (複雑な OR 式ツリー) は、大規模な入力セットの場合、計算コストが高くなります。
ソリューションと戦略
最適なアプローチは、ADO.NET プロバイダーによってネイティブにサポートされている In()
演算子を利用することで、より効率的な SQL が得られます。
In()
が実現できない場合は、次の代替案を検討してください。
- データベースの往復の最適化: 1 つの大規模なクエリの代わりに、比較データのより小さなサブセットを使用して複数のクエリを実行します。
-
コンパイル済みクエリの使用 (注意事項あり):
CompiledQuery
には基本的なデータ型が必要です。 配列またはIEnumerable
で使用するには、入力を基本的な型 (カンマ区切りの文字列など) に変換するカスタム関数を作成します。この変換された文字列は、CompiledQuery
演算子を使用してIn()
内で使用できます。
今後の展望
Entity Framework チームはこのパフォーマンス制限を認識しており、プロバイダー モデルでの IN 式のネイティブ サポートを検討しています。この機能強化により、大規模なデータセットの パフォーマンスが大幅に向上します。Contains()
以上がEntity Framework の Contains() 演算子が大規模なデータセットで非常に遅くなるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHP Webインターフェイスを介してMySQLユーザーを追加すると、MySQLI拡張機能を使用できます。手順は次のとおりです。1。MySQLデータベースに接続し、MySQLI拡張機能を使用します。 2。ユーザーを作成し、CreateUserステートメントを使用し、パスワード()関数を使用してパスワードを暗号化します。 3. SQLインジェクションを防ぎ、MySQLI_REAL_ESCAPE_STRING()関数を使用してユーザー入力を処理します。 4.新しいユーザーに権限を割り当て、助成金ステートメントを使用します。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts


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