在使用Dapper操作Mysql数据库中我介绍了使用dapper进行CURD基本操作,但在示例代码中参数虽然也是通过@开头,但其实不是真正意义的参数化查询,而是拼接sql,这种方式不利于防止sql注入,所以在Dappe中可以使用DynamicParameters动态参数集合添加参数,从而实现dapper下的参数化查询: 示例代码 using (var connection = new MySqlConnection(connstr)) { //声明动态参数 DynamicParameters P

这个问题困扰我好长时间了,使用SQLSERVER 事务探查器找到执行超时的SQL语句,参数查询都是通过执行exe sp_executesql 的存储过程调用,因为它能够分析并缓存查询计划,从而优化查询效率,但是现在反而很慢.本地调试没有问题,开始上线也没有问题,但是运行一个月左右有时候会出现超时现象: Timeout expired.  The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is

  参考:https://www.cnblogs.com/wy123/p/7190785.html 参考:https://www.cnblogs.com/Irving/p/3951220.html if object_id('tempdb..#t_remove_expired_plan') is not null drop table #t_remove_expired_plan GO create table #t_remove_expired_plan ( id ,), plan_handl

1:Dapper的查询帮助类,部分代码,其它新增更新删除可以自行扩展 using Microsoft.Extensions.Configuration; using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace FEG.ESB.Data.EF { using Dapper; using MySql.Data.MySqlClient; using System.Threading.Tasks; usin

//拼接sql语句: if (!string.IsNullOrEmpty(model.Email)) { where += " and a.email like @email "; } //因为like使用参数化查询,所以这里要特殊处理下 model.Email = string.Format("%{0}%", model.Email); 如果是oracle数据库,可以将"@email"改成":email".

前言 继之前发的帖子[ORM-Dapper+DapperExtensions],对Dapper的扩展代码也进行了改进,同时加入Dapper 对Lambda表达式的支持. 由于之前缺乏对Lambda的知识,还是使用了拿来主义.研究了些案例,总归有些问题: 1.只能生成sql.不能将值进行参数化. 2.lambda解析的代码对sql语法的多样式支持不够 3.不开源,反编译后发现可扩展性不强. 最后选择了Dos.ORM(lambda支持的很好,开源的),在这里尊重原创,大家有兴趣去支持下哈. [作者博

我们都知道ORM全称叫做Object Relationship Mapper,也就是可以用object来map我们的db,而且市面上的orm框架有很多,其中有一个框架 叫做dapper,而且被称为the king of ORM. 一:为什么选择Dapper 1. 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快,同时也就越麻烦.就好

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

原文地址:http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,

之前介绍了Dapper的查询, 存储过程, 函数的调用, 接下来要说一下Dapper的增删改, 其实Dapper的增删改, 都是同一种模式的. 我就不分开介绍了, 直接在一个例子上展现好了. var sqlExec = @" /*新增*/ insert into tch_teacher(Sex, Name, IsDoublePosition, CreateDate) values(@Sex, @Name, @IsDoublePosition, @CreateDate); /*修改*/ updat

在真实的项目开发中,可能有些人比较喜欢写SQL语句,但是对于EF这种ORM框架比较排斥,那么轻量型的Dapper就是一个不错的选择,即让你写sql语句了,有进行了关系对象映射.其实对于EF吧,我说下我个人的见解,EF是相对来说比较重的ORM框架,它是讲究通用性的框架,而非单纯的实现某种需求的框架,不得不否认的说,EF的开发效率要比用单纯的ADO.NET写sql语句的效率高的不是一点半点,可能很多人会说EF的性能低等等,针对这种问题有时候是需要折中的来讲,从另一个方面来讲,你用了ADO.NET写s

真心想说:其实...我不想用Dapper,如果OrmLite.Net支持参数化的话,也就没Dapper的什么事情了,对于OrmLite.Net只能做后续跟踪...... 这个其实是看了Dapper作者的扩展后觉得不爽,然后自己按照他的设计思路重写了代码,只支持单个数据的增删改查,根据Expression来查的真心无能为力...... 另外作者似乎已经支持了属性.字段等与数据库中的映射..... 具体包含了 1.对字符串的扩展 2.对主键的定义,支持单或多主键,当单主键并且类型为数字时,认为该主键

虽然Dapper通过提供的DbString本身支持对于String的指定Parameterized,但这方法明显不够,当Insert时,我们更希望是把一个Poco直接传递过去,而不是来new一个匿名函数,对于string类型的属性,转化成DbString,然后一个一个的属性再写一遍,这多苦逼 通过代码,可以看到有这么一段方法 public static Action<IDbCommand, object> CreateParamInfoGenerator(Identity identity,

Dapper快速学习 我们都知道ORM全称叫做Object Relationship Mapper,也就是可以用object来map我们的db,而且市面上的orm框架有很多,其中有一个框架 叫做dapper,而且被称为the king of ORM. 一:为什么选择Dapper 1. 性能优越: 其实在各大网站上,我们大概都会看到这样的一个对比效果图,在超过500次poco serialization的过程中所表现的性能,我们发现dapper是第二名, 当然第一名谁也无法超越,越底层的当然久越快

本文来自:caodonglin 一.SQL参数化为什么能防注入? 因为执行计划被重用了,所以可以防SQL注入. 下面有两段SQL     正常SQL: 1 select COUNT(1) from CruiseSysUser where CSUPwd = 'aa' and CSUUserName = 'bb'     被注入后的SQL: 1 select COUNT(1) from CruiseSysUser where CSUPwd = 'aa' and CSUUserName = 'bb' 

超轻量级高性能ORM数据访问组件Deft,比dapper快20%以上 阅读目录 Deft简介 Deft 核心类介绍 Deft 3分钟即可上手使用 其他可选的配置参数 性能测试 Demo代码下载 回到顶部 Deft简介 Deft是一个超轻量级高性能O/R mapping数据访问组件,简单易用,几分钟即可上手.原文地址:http://www.cnblogs.com/StrangeCity/p/5566471.html Deft包含如下且不限于此的优点: 1.按照Transact-SQL的语法语义风格

轻量型ORM框架Dapper的使用 /// <summary> /// 查询操作 /// </summary> /// <typeparam name="T">返回集合的类型</typeparam> /// <param name="sql">sql语句</param> /// <param name="param">参数化值</param> ///

1.安装 首先使用nuget安装dapper,因为这里的示例是使用mysql,所以还要安装mysql的驱动.如下图: 2 数据库表 脚本 ; -- ---------------------------- -- Table structure for class -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `class`; CREATE TABLE `class` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `

以下文章摘录来自InfoQ,是一篇不错的软问,大家细细的品味 关键要点: Dapper这类微ORM(Micro-ORM)虽然提供了最好的性能,但也需要去做最多的工作. 在无需复杂对象图时,Chain这类Fluent ORM更易于使用. 对实体框架(Entity Framework)做大量的工作后,其性能可显著提高. 为获得数据库的最大性能,需要采用可能会有些繁琐的投影(Projection)操作. ORM整体上的局部更新可能会存在问题. 在现代企业开发中,可采用多种方法构建数据存取层(data

16年年底开发一个项目,拍卖的项目,对于我这个不入流的程序员来说,雪微是个挑战.程序猿这个行业就是学到老用到老吧.个人比较喜欢sql原生的写法,对EF 还是不怎么感冒,EF 虽然强大,但是用起来还不怎么顺手.同时 Dapper 的方法同时存在异步Async,衡量再三还是决定采用Dapper,因为 公司用的MSSQL 所以 在此都是以MSSQL语法为主.Dapper源码:https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net一.项目引用 在NuGet里直接搜