来源:https://blog.csdn.net/Tomato2313/article/details/78880969 using DapperTest.Models; using System.Collections.Generic; using System.Web.Http; using Dapper; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Linq; using System.Configuration

Dapepr的Update和Delete Dapper入门Dapper查询 上两篇文章我们介绍Dapper中添加和查询.本篇文章我们继续讲解修改和删除....如果本篇文章看不懂,请看阅读上两篇Dapper系列相关文章 1.修改Update1.1单表操作 /// <summary> /// 单.多表修改 /// </summary> /// <returns></returns> public bool update() { #region 单表修改 Depa

Dapepr讲解 上篇文章我们介绍了,什么是Dapepr,有什么好处,性能的对比,还有多表多数据添加操作(事务的封装)等等.本篇文章我们继续讲解.....如果本篇文章看不懂,请看我上一篇文章:Dapeper的入门 Select查询 1.首先我们先在SQLMapper中QueryMultiple()方法,在梳理Dapper中无意中发现,个人感觉不错, // // 摘要: // Execute a command that returns multiple result sets, and acce

抄录网址:https://blog.csdn.net/qiumuxia0921/article/details/50574879 下面是我们的建表语句: SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[table1]( ) NULL, ) NOT NULL, ) NULL ) ON [PRIMARY] GO ') ') ') ') ') ') ') ') ') 我们第一个update事务为: SET TRA

一  dapper使用事务 string sql1 = "insert into UserInfo values('user8',27,'s')"; string sql2 = "insert into RoleInfo values('新角色2')"; conn.Open();//在dapper中使用事务,需要手动打开连接 IDbTransaction transaction = conn.BeginTransaction();//开启一个事务 try { con

引言 近来做省一级计算机一级考试系统的时候,学生端进行大批量判分的时候,出现了这样的问题(事务(进程 ID 262)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品.请重新运行该事务.): 这个就是我们在代码中写了大批量的update语句,用trace Profiler ,我们对死锁追踪是这样的: 分析: 我们来分析一下上面的图,上面为DeakLock graph,图中左右两边的椭圆形相当于一个处理节点(Process Node),当鼠标移动到上面的时候,可以看到内部执行的代码,如upd

什么是dapper 在维护一些较老的项目的时候,往往我们会用很多sql那么这个时候我们要考虑优化这些项目的时候,我们就可以使用dapper dapper 是一款轻量级的ORM框架,它的优势很多轻量级,速度快,而且还支持不同的数据库,github地址如下: https://github.com/StackExchange/Dapper 准备工作 本次为了演示,我们引用NUnit做单测,通过SQL Server Profiler来监控生成的sql语句. dapper引用也特别方面我们可以通过NuGe

前言 上一篇文章收获了 140 多条评论,这是我们始料未及的. 向来有争议的话题都是公说公的理,婆说婆的理,Entity Framework的爱好者对此可以说是嗤之以鼻,不屑一顾,而Dapper爱好者则是举双手赞成,阅之大快人心. 每个人不同的阅历,社会经验,甚至对简繁的偏见都会影响对此事的看法,凡事都有优劣,取其精华而弃之糟泊,方为上策. 这篇文章则将目光聚焦到Dapper. Dapper是如此的简单,她只提供了 3 个帮助函数: 执行一个查询,将结果映射到一个强类型列表 执行一个查询,将结果

Dapper是轻量级的.net ORM框架,配合linq和泛型,让C#操作数据的代码简洁.高效又灵活!最近的工作项目中使用了Dapper,在这里分享一些实用技巧.阅读之前需要了解一些基本的使用方法,参见官网http://dapper-tutorial.net/ . 写可撤销的查询: 你的应用程序应该给用户提供各种“取消”的功能,这就在包括了查询数据的时候撤销一条正在执行的查询,Dapper像很多ORM一样提供了这个操作,看看这段代码: // using Dapper; var products

dapper只有一个代码文件,完全开源,你可以放在项目里的任何位置,来实现数据到对象的ORM操作,体积小速度快. 使用ORM的好处是增.删.改很快,不用自己写sql,因为这都是重复技术含量低的工作,还有就是程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值.这些ORM都可以轻松给你搞定.ORM给我们开发带来便利时,性能也是一个让我们不得不考虑的问题.一般的ORM性能和直接写原生的sql比都差不少,但是Dapper性能还很错,甚至和DbHelperSQL方式性能高出很多. 下载

condition.Append(" AND ChineseName like @name"); p.Add("@name", "%" + name + "%", System.Data.DbType.String); like 也可以参数化查询. @a MSSQL 的参数写法 :a Oracle 的参数写法 ? OleDb 的参数写法 Access 中 * 表示模糊匹配 MSSQL / Oracle 中 % 表示模糊匹配 A

背景 17年开始,公司开始向DotNet Core转型,面对ORM工具的选型,当时围绕Dapper和EF发生了激烈的讨论.项目团队更加关注快速交付,他们主张使用EF这种能快速开发的ORM工具:而在线业务团队对性能有更高的要求,他们更希望使用能直接执行Sql语句的Dapper,这样可控性更高.而对于架构团队来说,满足开发团队的各种需求,提高他们的开发效率是最核心的价值所在,所以当时决定做一个混合型的既支持EF又支持dapper的数据仓储. 为什么选择EF+Dapper 目前来说EF和Dapper是

目录 写在前面 前期准备 Dapper 单表批量添加 在Dapper 多表查询 在Dapper 调用存储过程 在Dapper 使用QueryMultiple进行多表查询 在Dapper 使用事务进行多表添加 在Dapper 使用事务进行多表编辑 在Dapper 使用事务进行多表删除 总结 写在前面 在上一小节中,我们学习.实践和总结记录了Dapper的基础用法.而这一小节,我们继续深入的学习一下Dapper这个小型 ORM框架的其他用法.在这个实列中,我们会用到两个有关联的表. 前期准备 首先,

0. 前言 在前一篇中我们讲到了Dapper的应用,但是给我们的感觉Dapper不像个ORM更像一个IDbConnection的扩展.是的,没错.在实际开发中我们经常用Dapper作为对EF Core的补充.当然了Dapper并不仅仅只有这些,就让我们通过这一篇文章去让Dapper更像一个ORM吧. 1. Dapper Contrib Dapper Contrib 扩展了Dapper对于实体类的CRUD方法: 安装方法: 命令行: dotnet add package Dapper.Contri

Dapper是一款轻量级的ORM框架,有关Dapper优缺点的文章网上一大堆,这里小编就不再赘述啦.下面直接进入正题: 使用前准备 添加对Dapper的引用 在使用Dapper之前,我们要首先添加对Dapper的引用,这里小编使用NuGet来添加引用.因为小编使用的是MySQL数据库,所以也要在项目中添加对MySql.Data的引用. Dapper是一款ORM框架,用于数据表和实体模型间的映射,所以在使用前我们还需要创建数据表和实体模型. 创建数据表 CREATE TABLE `t_school

@Transactional(noRollbackFor=RuntimeException.class)方法事务说明@Transactional(RollbackFor=Exception.class)@Transactional(readOnly=true)@Transactional(timeout=100)@Transactional(isolation)数据库的隔离级别{   Read Uncommited:读取未提交的数据(会出现脏读 不可重复读 幻读)   Read Commited

事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一组相关操作.这些操作要求全部完成 或者全部不完成.使用事务是为了保证数据的安全有效. 事务有一下四个特点:(ACID) 1.原子性(Atomic):事务中所有数据的修改,要么全部执行,要么全部不执行. 2.一致性(Consistence):事务完成时,要使所有所有的数据都保持一致的状态, 换言之:通过事务进行的所有数据修改,必须在所有相关的表中得到反映. 3.隔离性(Isolation):事务应该在另一个事务对数据的修改前或者修改后进行访问. 4.持久性(Du

事务简介 事务管理器:有限状态机 日志管理器 CLOG:事务的执行结果 XLOG:undo/redo日志 锁管理器:实现并发控制,读阶段采用MVCC,写阶段采用锁控制实现不同的隔离级别 PostgreSQL为每条事务创建一个postgre进程,并发执行事务.采用分层的机制执行事务,上层事务块和底层事务.上层事务块是用户眼中的事务,用于控制事务执行的状态:底层事务是事务中的每条语句,可以改变上层事务块的状态. 上层事务块 每个postgre进程只有一个事务块,上层事务块记录着本次事务执行过程中的各

开源数据库领域,postgresql以其优越的性能.功能及良好的稳定性排名首位可谓当之无愧,尤其是对高并发的支持可谓匠心独具.而优越的性能和稳定性,究其根本无非是良好的基础架构,本文将对其性能和稳定性有着良好支撑的事务及锁机制进行探讨,并结合实际测试,以真切说明和证明其特点. 1.可在事务中的DDL postgresql中,DDL语句可以在事务中,既可以提交,也可以回滚,这在实际工作中,不然具备很大的实际意义,也会给工作带来方便和安全,如下图所示: 2.mvcc postgresql中,很好的实

--视图 视图是一张虚拟表,它表示一张表的部分数据或多张表的综合数据,其结构和数据是建立在对表的查询基础上 视图在操作上和数据表没有什么区别,但两者的差异是其本质是不同: 数据表是实际存储记录的地方,然而视图并不保存任何记录. 相同的数据表,根据不同用户的不同需求,可以创建不同的视图(不同的查询语句) 视图的目的是方便查询,所以一般情况下不能对视图进行增删改 优点: 1:筛选表中的行\降低数据库的复杂程度 2:防止未经许可的用户访问敏感数据 --视图并不存储数据,视图只是将sql语句封装了一下,

add by zhj: 本文针对的是MySQL的InnoDB存储引擎,不适用于MySQL的其它存储引擎和其它数据库 原文:MySQL数据库事务隔离级别(Transaction Isolation Level) 1. 事务隔离级别 数据库隔离级别有四种,应用<高性能mysql>一书中的说明: 然后说说修改事务隔离级别的方法: 1.全局修改,修改mysql.ini配置文件,在最后加上 1 #可选参数有:READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-REA