


エンティティフレームワークでSaveChanges()の代わりにSaveChanges(false)とAcceptAllChanges()を使用する必要がありますか?
エンティティ フレームワーク: トランザクション内の SaveChanges()
と SaveChanges(false)
および AcceptAllChanges()
の比較
Entity Framework (EF) では、通常、SaveChanges()
メソッドはトランザクション操作を効果的に処理します。 ただし、SaveChanges(false)
を AcceptAllChanges()
と組み合わせて使用すると、優れた制御性と回復力が得られる状況が存在します。
重要なシナリオの 1 つは、複数の EF コンテキストにわたる分散トランザクションを管理することです。 TransactionScope
を使用する一般的な (ただし欠陥のある) アプローチは次のとおりです。
using (TransactionScope scope = new TransactionScope()) { // ... context1.SaveChanges(); context2.SaveChanges(); // ... }
context2.SaveChanges()
が失敗すると、トランザクション全体がロールバックされます。 重要なことに、EF は context1
によって加えられた変更を破棄し、障害の分析と回復を妨げます。
より堅牢なソリューションは SaveChanges(false)
と AcceptAllChanges()
を活用します:
using (TransactionScope scope = new TransactionScope()) { // ... context1.SaveChanges(false); context2.SaveChanges(false); // ... if (scope.Complete()) { context1.AcceptAllChanges(); context2.AcceptAllChanges(); } }
SaveChanges(false)
は、コンテキスト内の変更を破棄せずにデータベース コマンドを送信します。 これにより、失敗した場合の再試行や詳細なログ記録が可能になります。
さらに、ID 列の競合の可能性を考慮してください。 最初の挿入の後、トランザクションが失敗する前に同時挿入を行うと、ID 値が破損する可能性があります。 EF には、これに対する組み込みソリューションがありません。
要約すると、SaveChanges()
は EF のトランザクションのほとんどのニーズに十分対応できますが、SaveChanges(false)
と AcceptAllChanges()
を組み合わせることで、分散トランザクションを処理し、ID 列の競合や、障害の回復。
以上がエンティティフレームワークでSaveChanges()の代わりにSaveChanges(false)とAcceptAllChanges()を使用する必要がありますか?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。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。


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