エンティティフレームワーク:大規模なデータセットインサートの最適化
大規模なデータセットをエンティティフレームワークに効率的に挿入することは、パフォーマンスに不可欠です。 多数のレコード(たとえば、4000)を使用してを使用する場合、一般的な課題が発生し、デフォルトのトランザクションタイムアウト(10分)を超える可能性があります。 重要なのは、プロセスを大幅に遅くするTransactionScope
への頻繁な呼び出しを避けることです。
SaveChanges()
いくつかの戦略は、バルク挿入速度を劇的に改善できます:
- batch
- :各レコードの後に保存する代わりに、すべてのレコードがコンテキストに追加された後、
SaveChanges()
に電話してください。SaveChanges()
定期的 - :
SaveChanges()
事前に決められた数のレコード(例えば、100または1000)を呼び出してください。SaveChanges()
- コンテキストリサイクル: に電話して、コンテキストを処分し、新しいものを作成します。これにより、コンテキストの変更トラッカーがクリアされ、パフォーマンスがさらに向上します。
SaveChanges()
)は、バルク操作中の効率を高めます。
AutoDetectChangesEnabled = false
次のコードは、バッチとコンテキストのリサイクルを使用した高性能バルクインサートアプローチを示しています:
この例は、1000の記録ごとにコミットし、各コミット後にコンテキストを再現します。 実験では、異なる
using (TransactionScope scope = new TransactionScope()) { MyDbContext context = null; try { context = new MyDbContext(); context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false; int count = 0; foreach (var entityToInsert in someCollectionOfEntitiesToInsert) { ++count; context = AddToContext(context, entityToInsert, count, 1000, true); // Commit every 1000 records } context.SaveChanges(); } finally { context?.Dispose(); } scope.Complete(); } private MyDbContext AddToContext(MyDbContext context, Entity entity, int count, int commitCount, bool recreateContext) { context.Set<Entity>().Add(entity); if (count % commitCount == 0) { context.SaveChanges(); if (recreateContext) { context.Dispose(); context = new MyDbContext(); context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false; } } return context; }値(たとえば、100、500、1000)が特定の環境とデータに応じて最適な結果をもたらすことが明らかになる場合があります。 重要なのは、呼び出しの最小化とメモリの使用状況を効果的に管理することのバランスを見つけることです。
以上が大規模なデータセットのエンティティフレームワークインサートを最適化するにはどうすればよいですか?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。

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用して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。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

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。


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