EF CodeFirst简单实例 这篇文章介绍了如何用EF去快速生成数据库。但是这个并没有生成到sqlserver中,总觉得不爽。下面就来讲一下,如何将数据库生成到sqlserver中。 按照EF CodeFirst简单实例中介绍的一步一步走,只是最后呢,需要在配置文件中加入connectio
EF CodeFirst简单实例
这篇文章介绍了如何用EF去快速生成数据库。但是这个并没有生成到sqlserver中,总觉得不爽。下面就来讲一下,如何将数据库生成到sqlserver中。
按照EF CodeFirst简单实例中介绍的一步一步走,只是最后呢,需要在配置文件中加入connectionStrings的配置节即可。
配置文件如下:
<span></span><span>xml version="1.0" encoding="utf-8"</span><span>?></span> <span><span>configuration</span><span>></span> <span><span>configdivs</span><span>></span> <span><!--</span><span> For more information on Entity Framework configuration, visit http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=237468 </span><span>--></span> <span><span>div </span><span>name</span><span>="entityFramework"</span><span> type</span><span>="System.Data.Entity.Internal.ConfigFile.EntityFrameworkdiv, EntityFramework, Version=6.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934e089"</span><span> requirePermission</span><span>="false"</span> <span>/></span> <span></span><span>configdivs</span><span>></span> <span><span>startup</span><span>></span> <span><span>supportedRuntime </span><span>version</span><span>="v4.0"</span><span> sku</span><span>=".NETFramework,Version=v4.5"</span> <span>/></span> <span></span><span>startup</span><span>></span> <span><span>entityFramework</span><span>></span> <span><span>defaultConnectionFactory </span><span>type</span><span>="System.Data.Entity.Infrastructure.SqlConnectionFactory, EntityFramework"</span> <span>/></span> <span><span>providers</span><span>></span> <span><span>provider </span><span>invariantName</span><span>="System.Data.SqlClient"</span><span> type</span><span>="System.Data.Entity.SqlServer.SqlProviderServices, EntityFramework.SqlServer"</span> <span>/></span> <span></span><span>providers</span><span>></span> <span></span><span>entityFramework</span><span>></span> <span><span>connectionStrings</span><span>></span> <span><!--</span><span>Data Source=.;Initial Catalog=GuestBook;Integrated Security=True</span><span>--></span> <span><span>add </span><span>name</span><span>="WeiXinDB1"</span><span> connectionString</span><span>="Data Source=.;Initial Catalog= MyDb22;Integrated Security=True"</span><span> providerName</span><span>="System.Data.SqlClient"</span> <span>/></span> <span></span><span>connectionStrings</span><span>></span> <span></span><span>configuration</span><span>></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span>
下面是说明:
注意:如果你用EF CodeFirst简单实例生成好了之后,并且已经生成过数据库了,那么你再加connectionStrings配置节就没有效果了(不能生成数据库到Sqlserver中)。在这种情况下,需要做如下事情才能将数据库加入数据库中:
先删除引用中的entityFramework,与EntityFramework.SqlServer。然后再重新引用(安装了EntityFramework之后就会有这两个dll)。之后编译即可。

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna