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微软ADO.NET Entity Framework 在哪些场景下使用?

作者: IT小兵 | 2014年10月27日| 热度:℃ | 评论: |参与:

[Entity Framework连接Mysql数据库并生成Model和DAL层] 介绍了 Entity Framework 链接mysql数据库的步骤。那么ADO.NET Entity Framework 在哪些场景下使用? 

正文:

Enity Framework已经是.NET下最主要的ORM了。而ORM从一个Mapping的概念开始,到现在已经得到了一定的升华,特别是EF等对ORM框架面向对象能力的升华。切实地说,就是ORM让数据库在整个应用过程中更好地被封装和抽象化。

ORM一开始只是Mapping,最基础的就是表与类的对应、Column和属性的对应,这只是最基础的。在这个层次上,数据库对象通过Mapping在面向对象语言层面,也就是业务层面被封装成了业务对象,然后允许以操作业务对象的方式对数据库进行操作。

但是,在很长时间里,ORM的提升都被对象与关系间的“阻抗失配”困扰。一直以来很多ORM的水平都只是维持在了用对象的方式进行CRUD而已,除了减少代码错误、提高简单查询的开发效率,在复杂查询、性能等等一些方面结果都还是要跨层回到底层的操作框架比如ADO.NET甚至存储过程去解决问题。

所以,在应用场景上来说简单查询的场景EF和其他ORM都是能够胜任的。


从应用场景说起,这点在B/S和C/S里也会很明显。用户使用Web的时候和使用桌面软件的最大体验不同是什么?——所见即所得。你在网页上操作了半天,一个关闭就全没了,还必须提交然后获得下一个页面才能把数据状态和UI更新;而同样在桌面上,你的操作比如画图,在操作的一瞬间结果就出来了。当然了,Web 2.0技术就在解决这个问题。

同样在OO和RDBMS中的问题也在这里。

从OO的角度上看,你运行下一段代码结果如何:

user.Name = "Indream Luo";

在OO里,就是user对象的Name属性被更新了。如果是一个桌面软件,那么用户的名称应该也更改了。

但是如果这个对象的数据是存在关系数据库中,或者任意数据库,那么结果都逃脱不出这个套路:

var object = db.Get(id);
change(ref object);
db.Update();

你需要把更新Push过去,将操作和数据持久化。

在存储分层开始,推送更新就不可避免,哪怕在说面应用中,也是将对象的更新推送到了UI。ORM站立在应用场景不一致中间所要扮演的角色,就是一个润滑剂的角色。

在我所能马上想起的特性,就是EF和NHibernate的缓存机制。EF是一级缓存,NH是二级缓存,手动的话似乎EF也可以做到二级。然后在.NET下最重要的一点是有LINQ。LINQ在有合适的Provider的情形下可以把OO的序列化操作转化成目标的序列化操作,在这里就是LINQ转SQL,这样就省去了拼接SQL、SQL注入等很多麻烦。另外LINQ延迟加载的特性也很大地减少了用户控制SQL执行的工作。

在操作同步的基础上,还有结构同步的问题。表结构和对象结构同步是使用ORM一大工作内容。EF有默认的生成工具,DB First、Model First、Code First三种模式提供选择,加上自动生成同步SQL,选择性是现在最广的,NH也有一些相应的生成器,数据库优先方面小弟LINQ to SQL的拖拽最惊艳。

在这个场景下,加上对相关工具的利用,EF等ORM适用于序列操作、减少数据库操作管理和结构同步工作量,减少开发成本。


最后,不可回避的就是阻抗失配的问题。
对象关系模型和关系数据库模型在以前很大程度上不一致,这是在以前。现在ORM要做的就是如何让两者更接近,让一边的特性能更顺滑地体现在另一边。

我 在早几个月写过一篇总结,关于最近一个项目EF使用的一些方法——《Entity Framework 与 面向对象》。太长就选重点来说明。

EF所做的涵盖:类型匹配、对象结构、数据源区分。

类型匹配方面,就是把OO类型和数据库类型进行匹配,这是ORM的基础。基础类型中的整数、浮点、字符串、日期这些不在话下,EF比较有特点的可能是枚举类型(Enum)、复杂类型(Complex Type)、地理位置的功能,实现方式也比较理想。

对象结构方面是EF让我最惊艳的地方。EF的Model,也就是Entity能实现集成关系,也可以通过此同步在表结构中;EF中通过对外键的控制,对引用和依赖关系实现得十分出色;支持虚类、对象层面的Get/Set、访问控制都很好用。

插一段,通过使用Model First,我倒是发现数据库的设计更加接近于范式了。因为LINQ和对象结构方面带来的便利,我可以把表结构设计得更“合理”。比如如果要获取user的上司的上司,假设每个User都只有一个上司,那么用EF或者一些ORM就是:

var bigBoss = user.Superior.Superior;

如果要写SQL,感觉有点烦,算代码量和可读性已经能看出区别了。

最后是数据源区分。有一个问题是一个对象,它的数据不一定完全源于数据库,或者一个数据库,这个例子我常用。
比如User有三个字段:FirstName、LastName、FullName。可以知道FullName其实就是FirstName和LastName的拼接,如果创建Model/Entity,一般:

public partial class User
{
    public string FirstName { get; set; }
    public string LastName { get; set; }
    public string FullName
    {
        get
        {
            if (fullName == null)
            {
                this.fullName = String.Format("{0} {1}", this.FirstName, this.LastName);
            }
            return this.fullName;
        }
    } string fullName;
}

而在数据库里,只需要存储FirstName和LastName,FullName作为计算值就可以了,而且还是延迟加载的。

更甚者,我们还可以从上面的例子延伸,在Entity中封装一些数据库操作:

public partial class User
{
    public User Superior { get; set; }
    public User BigBoss
    {
        get
        {
            return this.Superior.Superior;
        }
    }
}

此时在数据库中只存储一个Superior关系即可,BigBoss作为计算值就可以了。当然,你乐意还可以缓存和延迟加载,但EF已经处理了缓存了。

极端情况,确实是可以在表关系中“玩”不少面向对象的设计模式。

终上所述,EF适用于面向对象结构和特性优先性比较高的 场景。


那么相对地,也说说不适用的场景。

首先大家所诟病的是性能问题,这点希望不要抛开原理去说EF的性能

EF由于其执行原理,性能损耗一般发生在:

  1. LINQ也就是Expression Tree创建和转换成SQL的过程

  2. 缓存比对的过程

  3. 特殊操作实现不合理

  4. 极限性能压力下的问题

  5. 性能泄露


1是不可避免的,2通过关闭比对或者缓存可以解决,3、4和5是主要问题。
特殊操作不合理举例来说,比如递归,获取一个树结构的一条索引链。如果是通过OO来做,那么就是要么要往返很多次数据库,要么要至少遍历一次对象表,要么就是要加一些特殊的“丑陋的”索引字段。
极限性能压力在包含上个问题的情况下扩展,比如SQL Server的存储过程执行的特殊操作是最快的,纯OO的方式肯定达不到。
这两项特殊项通过更原生的数据库方式去解决是最佳的解决方案。你可以和EF混用,也可以单独使用,但不要妄想着有银弹能同时解决所有问题。EF提供了SQL的执行方式。
性能泄露不是一个专有名词,是我临时用的。意思是因为EF导致的不必要的性能浪费。特别是LINQ的延迟加载特性,许多不清楚LINQ特性的开发人员容易将LINQ序列无谓地实例化,浪费了系统资源。通常会是:

  • 遍历查询全表数据, 然后再在OO层面进行筛选

  • 无谓地执行实例化,进行查询,要么浪费缓存比对的资源,要么浪费查询资源

我只能说这是开发人员水平问题,虽然出现问题后很难定位,特别是一般情况下都会造成内存泄露。

最后最常见的还是回到数据模型同步的问题。当数据模型更改后,需要同步,这时候如果已经有业务数据了,是一件麻烦的事情。EF的Migration我没用过,是一个解决方案但似乎不那么完美。在一些非ORM应用的系统,SQL集中管理架构下,在这个场景,可能会更容易进行维护。


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