Net Core下多种ORM框架特性及性能对比

在.NET Framework下有许多ORM框架，最著名的无外乎是Entity Framework，它拥有悠久的历史以及便捷的语法，在占有率上一路领先。但随着Dapper的出现，它的地位受到了威胁，本文对比了在.NET Core下两种框架的表现以及与原生的ADO.NET 的对比。

1.1. Dapper是什么

Dapper是.NET的简单对象映射器，在速度方面拥有微型ORM之王的称号，几乎和使用原始ADO.NET数据读取器一样快。 ORM是一个对象关系映射器，它负责数据库和编程语言之间的映射。Dapper是通过对IDbConnection接口的扩展来操作数据库的。

1.2. 为什么选择Dapper

1.2.1. Dapper和Entity Framework Core的比较

体积

Dapper近来越来越受到开发者们的青睐，得益于它的小巧轻便

名称	包大小	语法支持
Dapper	165kb	Sql
Dapper Contrib	50kb	方法
EntityFramework Core	1M+	Sql和Linq

从语法的支持来看，EntityFrameworkCore更具优势，Linq编写时能获取开发工具更友好的提示，相比直接写sql字符串更早的知道哪里出现错误。

性能比较

这里笔者使用了两台计算机（都为台式机），一台为Mysql数据库（Mysql版本：5.7.20）服务器，另一台为程序服务器。两台服务器的配置如下：

服务器	操作系统	内存	处理器	内核
MySql数据库	windows 10 64bit	16G	i7	8核
程序服务器	windows 10 64bit	8G	i3	4核

以下是对5002条数据的查询测试，测试时分两种情况，第一种是在预热的情况下查询，第二种是在不预热的情况下执行查询；查询时用三种操作数据库的方式，第一个是用原生的ADO.Net、第二个是微软提供的Entity Framework、第三个是Dapper其中又使用Dapper使用Sql和方法的方式进行查询数据库；分别对四种不种的情况进行查询：

通过500次循环每次获取一条数据，并且将数据映射成POCO所花费的总时间
通过500次循环每次获取一条数据，并且将数据映射为动态对象所花费的总时间
一次性取出5000条（实际为5002）数据，并且将数据映射成POCO所花费的总时间
一次性取出5000条（实际为5002）数据，并且将数据映射成动态对象所花费的总时间

为了让数据更真实一点，预热和不预热的情况分别执行了多次（每种情况超过10次），以下为笔者分别取其中两次，其它情况基本相似

预热情况：

不预热：

从上面测试结果可以得出（速度由快到慢）

1. 循环获取单条数据

ADO≈Dapper Query(Buffered)≈Dapper Query(First Or Default)≈Dapper Contrib>Entity Framework>Dapper Query(Non Buffered)

2. 一次性获取5000多条数据

一次性获取整张表的数据性能比较接近

连接信息

下面是用WireShark分别对几种情况连接数据时抓取数据：

ADO.Net

Entity Framework:

Dapper (Non Buffered)

Dapper (First Or Default)

Dapper(Buffered)：

从以上面图中可以得出以下结论：

ADO.Net、Dapper(Buffered)、Dapper(First Or Default)、Dapper(Non Buffered)、Dapper Contrib在建立连接到第一次取数据的时候是一样的，所以效率上它们之间差不多
Entity Framework在第一次获取数据慢是因为作了一次重连
Dapper (Non Buffered)在500次循环获取数据时速度最慢，是因为每次请求完成以后它都会释放连接，下次请求时再建立连接

生成Sql语句

Dapper

object param = new { Id = Id };         
return conn.Query<Post>("select * from Posts where Id=@Id", param, buffered: true).First();

生成的Sql

select * from Posts where Id = 501

Entity Framework

ctx.Posts.FirstOrDefault(p => p.Id == Id) as Post;

生成的Sql语句

SELECT `p`.`Id`, `p`.`Counter1`, `p`.`Counter2`, `p`.`Counter3`, `p`.`Counter4`, `p`.`Counter5`, `p`.`Counter6`, `p`.`Counter7`, `p`.`Counter8`, `p`.`Counter9`, `p`.`CreationDate`, `p`.`LastChangeDate`, `p`.`Text`FROM `Posts` AS `p`WHERE `p`.`Id` = 501LIMIT 1

结果分析

框架	语法	操作	性能	数据支持	迁移成本
ADO.Net	Sql	复杂	好	不限	高
Dapper	Sql和方法	一般	好	主流关系数据库（可扩展支持NoSql）	一般
Entity Framework	Sql和Linq	简单	一般	主流关系数据库	低

测试代码

笔者这里使用的是一个开源测试代码源码下载，原作者使用的是.Net Framework进行，要将其修改为.Net Core。但是几乎不需要修改什么代码；只需要引用.Net Core需要的包就可以了。但是由于笔者这里用的数据库是Mysql，所以需要修改ADO.Net连接地方，这也是ADO操作数据不好的地方换一个数据库就要改一次代码，具体修改如下：

Sql Server

var idParam = cmd.Parameters.Add("@Id", System.Data.SqlDbType.Int);

MySql

 var idParam = cmd.Parameters.Add("@Id", System.Data.DbType.Int32);

Sql Server

using (var reader = cmd.ExecuteReader())
{reader.Read();obj = new Post {Id = reader.GetInt32(0),Text = reader.GetNullableString(1),CreationDate = reader.GetDateTime(2),LastChangeDate = reader.GetDateTime(3),Counter1 = reader.GetNullableValue<int>(4),Counter2 = reader.GetNullableValue<int>(5),Counter3 = reader.GetNullableValue<int>(6),Counter4 = reader.GetNullableValue<int>(7),Counter5 = reader.GetNullableValue<int>(8),Counter6 = reader.GetNullableValue<int>(9),Counter7 = reader.GetNullableValue<int>(10),Counter8 = reader.GetNullableValue<int>(11),Counter9 = reader.GetNullableValue<int>(12),};
}

MySql

using (var reader = cmd.ExecuteReader())
{reader.Read();obj = new Post {Id = reader.GetInt32(0),Text = reader.GetString(1),CreationDate = reader.GetDateTime(2),LastChangeDate = reader.GetDateTime(3),Counter1 = reader.GetValue(4) as int?,Counter2 = reader.GetValue(5) as int?,Counter3 = reader.GetValue(6) as int?,Counter4 = reader.GetValue(7) as int?,Counter5 = reader.GetValue(8) as int?,Counter6 = reader.GetValue(9) as int?,Counter7 = reader.GetValue(10) as int?,Counter8 = reader.GetValue(11) as int?,Counter9 = reader.GetValue(12) as int?,};
}

修改EntityFrameworkExecuter

public Post GetItemAsObject(int Id){   
 return ctx.Posts.Where(p => p.Id == Id) as Post;
}

修改为

public Post GetItemAsObject(int Id){   
 return ctx.Posts.FirstOrDefault(p => p.Id == Id);
}

或

public Post GetItemAsObject(int Id){   
 return ctx.Posts.Where(p => p.Id == Id).FirstOrDefault();
}

因为Posts.Where(p => p.Id == Id)想让它生成的结果是：

SELECT `p`.`Id`, `p`.`Counter1`, `p`.`Counter2`, `p`.`Counter3`, `p`.`Counter4`, `p`.`Counter5`, `p`.`Counter6`, `p`.`Counter7`, `p`.`Counter8`, `p`.`Counter9`, `p`.`CreationDate`, `p`.`LastChangeDate`, `p`.`Text`FROM `Posts` AS `p`WHERE `p`.`Id` = 501

但是结果却是：

SELECT `p`.`Id`, `p`.`Counter1`, `p`.`Counter2`, `p`.`Counter3`, `p`.`Counter4`, `p`.`Counter5`, `p`.`Counter6`, `p`.`Counter7`, `p`.`Counter8`, `p`.`Counter9`, `p`.`CreationDate`, `p`.`LastChangeDate`, `p`.`Text`FROM `Posts` AS `p`

由于官方Mysql的Entity Framework存在问题，这里使用了第三方的Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql包

1.3. 总结

本文中使用原生ADO.Net和轻量级ORM框架Dapper和官方提供的ORM框架Entity Framework Core同时操作Mysql数据时循环500次查询一条数据时所耗时间和一次性取5000条数据所消耗时间比较；如果你喜欢Sql或你的数据库不复杂，那么Dapper是你的不二之选，它性能接近原生ADO.Net有些地方还要更优于,操作也比较方便。