대규모 데이터 세트로 Entity Framework 삽입 성능 향상
EF(Entity Framework)에 대규모 데이터 세트를 삽입하면 속도가 느려질 수 있습니다. 이 문서에서는 특히 TransactionScopes를 사용하고 상당한 수의 레코드를 처리할 때 이 프로세스 속도를 크게 높이는 기술을 살펴봅니다.
SaveChanges()
통화 최적화
각 레코드에 대해 SaveChanges()
을 호출하는 일반적인 관행은 대량 삽입에 비효율적입니다. 대신 다음 대안을 고려해보세요.
-
일괄
SaveChanges()
: 모든 레코드가 컨텍스트에 추가된 후SaveChanges()
을 한 번만 호출하세요. -
간격
SaveChanges()
: 설정된 레코드 수(예: 100 또는 1000) 후에SaveChanges()
를 호출합니다. -
컨텍스트 재활용:
SaveChanges()
을 호출하여 컨텍스트를 폐기하고 특정 레코드 수 이후에 새 컨텍스트를 생성합니다.
이러한 방법은 데이터베이스 왕복을 줄이고 변경 내용 추적으로 인한 오버헤드를 최소화합니다.
효율적인 대량 삽입 구현
다음 코드는 최적화된 대량 삽입을 보여줍니다.
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); } context.SaveChanges(); } finally { if (context != null) 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; }
이 예에서는 성능 향상을 위해 자동 변경 감지(AutoDetectChangesEnabled = false
)를 비활성화합니다. AddToContext
메서드는 변경 사항 커밋을 처리하고 선택적으로 지정된 레코드 수 이후 컨텍스트를 다시 생성합니다.
벤치마크 결과
560,000개의 레코드로 테스트한 결과 극적인 개선이 나타났습니다.
- 기록별
SaveChanges()
: 시간 -
SaveChanges()
100회 기록 후: 20분 이상 -
SaveChanges()
1000개 레코드 이후(컨텍스트 처리 없음): 242초 -
SaveChanges()
1000개 레코드 이후(컨텍스트 처리 포함): 191초
결론
이러한 전략은 Entity Framework 대량 삽입 성능을 크게 향상시킵니다. 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하려면 변경 내용 추적을 비활성화하고 배치SaveChanges()
를 사용하고 컨텍스트를 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다.
위 내용은 대규모 데이터 세트를 처리할 때 최대 성능을 위해 Entity Framework 삽입을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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