5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?

前言

时间退回到 2009-09-26,为了演示开源项目 FineUI 的使用方法,我们发布了 AppBox(通用权限管理框架,包括用户管理、职称管理、部门管理、角色管理、角色权限管理等模块),最初的 AppBox 采用 Subsonic 作为 ORM 工具。

遗憾的是,Subsonic后来逐渐不再维护,我们于 2013-08-28 正式从 Subsonic 转到 Entity Framework,最初对 Entity Framework 接触只能用两个字来形容:惊艳!整个 AppBox 项目没有写一行 SQL 代码,甚至没有打开 SQLServer 数据库,全部代码用 C# 来完成,EF CodeFirst小心翼翼的帮组我们完成了从数据库创建,访问,查询,更新,删除等一系列操作。

AppBox的详细介绍:https://www.cnblogs.com/sanshi/p/4030265.html

5 年来,我们一直在津津乐道 Entity Framework 带来的好处,也许是情人眼里出西施,对于它的缺点文过饰非,大可用一句话搪塞:你要完整学习 Entity Framework 知识体系,方能事半功倍,俗话说:磨刀不误砍柴工。

一般来说,新手的问题无外乎如下几点:

1. 数据库在哪?怎么没有数据库初始脚本?

2. 怎么又出错了?到底执行的SQL语句是啥?

3. 怎么支持 MySQL 数据库?为什么SQLServer正常的查询,到MySQL就出错了?

4. 为啥突然数据库都清空了?好恐怖,幸好不是在服务器

5. 性能怎么样?大家都说EF的性能不好

6. 能不能先建数据库,然后生成模型类?

.....

这些问题,有些是可以解决的,有些是对EF不了解遇到的,有些的确是EF自身的问题。

比如对 MYSQL 的支持不好,这个问题在简单的查询时正常,一遇到复杂的查询,总会遇到各种问题。而数据库被清空那个则是不了解EF的 Data Migration机制。性能倒不是大问题,只要合理的查询,加上EF的持续优化,性能应该还是可预期的。

即使一切的问题都可以归纳到没有好好学学,那 Entity Framework 总归还是有一个大问题:入门容易,而知识体系有点复杂,学习曲线会比较陡峭!

为什么要转到Dapper?

如果你认为上面就是我们转到 Dapper 的原因,那你算错了。5年的时间,我们已经对 Entity Framework 有了足够的了解和掌握,因此上面的问题都已不是问题。真正出现问题的不是 Entity Framework,而是我们,好吧,就明说了吧:我们太想念 SQL 语句了!

Entity Framework是一个有益的尝试,尝试向开发人员隐藏 SQL 语句,所有的数据库查询操作都通过面向对象的 C# 语言来完成,可以想象,从关系型数据库抽象为面向对象的语言,这个扭曲力场不可谓不强大,而这个扭曲力会带来两个极端:

1. 简单的操作会更加简单

2. 复杂的操作会更加复杂

哪些是简单的操作呢?

比如创建数据库:

Entity Framework CodeFirst开发模式允许我们只写模型类,程序会在第一次运行时创建数据库,比如一个简单的用户角色关系,通过模型类可以这么定义:

public class Role : IKeyID
{
    [Key]
    public int ID { get; set; }

    [Required, StringLength(50)]
    public string Name { get; set; }

    [StringLength(500)]
    public string Remark { get; set; }


    public virtual ICollection Users { get; set; }
    
}
public class User : IKeyID
{
    [Key]
    public int ID { get; set; }

    [Required, StringLength(50)]
    public string Name { get; set; }

    [Required, StringLength(100)]
    public string Email { get; set; }

    [Required, StringLength(50)]
    public string Password { get; set; }

    public virtual ICollection Roles { get; set; }
    
}

然后通过C#代码定义模型关联:

modelBuilder.Entity()
    .HasMany(r => r.Users)
    .WithMany(u => u.Roles)
    .Map(x => x.ToTable("RoleUsers")
        .MapLeftKey("RoleID")
        .MapRightKey("UserID"));

这里是意思是:

1. 一个角色可以有多个用户(HasMany)

2. 一个用户可以有多个角色(WithMany)

3. 将这种关联关系保存到数据库表 RoleUsers,对于两个外键:RoleID和UserID

 

上面的代码如果在MySQL数据库中直接创建,熟悉SQL语句的会感觉更加亲切:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `roles` (
  `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `Name` varchar(50) CHARACTER  NOT NULL,
  `Remark` varchar(500) CHARACTER  DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`ID`),
  UNIQUE KEY `ID` (`ID`)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users` (
  `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `Name` varchar(50) CHARACTER  NOT NULL,
  `Email` varchar(100) CHARACTER  NOT NULL,
  `Password` varchar(50) CHARACTER  NOT NULL,
  `Enabled` tinyint(1) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`ID`),
  UNIQUE KEY `ID` (`ID`)
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `roleusers` (
  `RoleID` int(11) NOT NULL,
  `UserID` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`RoleID`,`UserID`),
  KEY `Role_Users_Target` (`UserID`),
  CONSTRAINT `Role_Users_Source` FOREIGN KEY (`RoleID`) REFERENCES `roles` (`id`) ON DELETE CASCADE,
  CONSTRAINT `Role_Users_Target` FOREIGN KEY (`UserID`) REFERENCES `users` (`id`) ON DELETE CASCADE
);

在表 roleusers 中,创建了两个约束,分别是:

1. Role_Users_Source:定义外键 RoleID,关联 roles 表的 ID 列,并使用 ON DELETE CASCADE 定义级联删除,如果roles 表删除了一行数据,那么roleusers 中一行或多行关联数据会被删除

2. Role_Users_Target:定义外键 UserID,关联 users 表的 ID 列,同样定义级联删除规则

 

再比如简单的CRUD操作:

获取指定ID的角色:

DB.Roles.Find(id)

更新某个角色:

Role item = DB.Roles.Find(id);
item.Name = tbxName.Text.Trim();
item.Remark = tbxRemark.Text.Trim();
DB.SaveChanges();

删除某个角色:

DB.Roles.Where(r => r.ID == roleID).Delete();

获取某个角色下的用户数:

DB.Users.Where(u => u.Roles.Any(r => r.ID == roleID)).Count();

这个C#代码虽然看着简单,不是 Entity Framework 生成的SQL语句看起来却不是很友好:

SELECT 
[GroupBy1].[A1] AS [C1]
FROM ( SELECT 
    COUNT(1) AS [A1]
    FROM [dbo].[Users] AS [Extent1]
    WHERE  EXISTS (SELECT 
        1 AS [C1]
        FROM [dbo].[RoleUsers] AS [Extent2]
        WHERE ([Extent1].[ID] = [Extent2].[UserID]) AND ([Extent2].[RoleID] = @p__linq__0)
    )
)  AS [GroupBy1]

可能是考虑到 C# 代码可能会比较复杂,从通用性的角度出发,EF为一个简单的查询生成了包含 3 个 SELECT 的 SQL 查询语句。

如果仔细观察上面的SQL代码,有效的只是如下部分:

SELECT 
COUNT(1)
FROM [dbo].[Users]
WHERE  EXISTS (SELECT 
    1 AS [C1]
    FROM [dbo].[RoleUsers]
    WHERE ([Users].[ID] = [RoleUsers].[UserID]) AND ([RoleUsers].[RoleID] = @p__linq__0)
)

而这个SQL的外层SELECT其实是多余的,简化后的SQL代码是这样的:

SELECT 
    COUNT(*)
    FROM [dbo].[RoleUsers]
    WHERE ([Users].[ID] = [RoleUsers].[UserID]) AND ([RoleUsers].[RoleID] = @p__linq__0)

可见,为了完成需要的操作,Entity Framework为我们封装了多余的SQL代码,这让我们有点担心,且不说多余的两个SELECT会不会对性能有印象(这里可能没有,复杂的情况就不一定了),EF总给人一种雾里看花的感觉,因为最终还是要落实到SQL语句上来。

 

完成同样的操作,用 Dapper 可能要稍微多写点代码,但是 SQL 语句让人看着心里更有谱:

获取指定ID的角色:

conn.QuerySingleOrDefault("select * from roles where ID = @RoleID", new { RoleID = roleID });

更新某个角色:

Role item = GetCurrentRole(id);
item.Name = tbxName.Text.Trim();
item.Remark = tbxRemark.Text.Trim();

conn.Execute("update roles set Name = @Name, Remark = @Remark where ID = @ID", item);

删除某个角色:

conn.Execute("delete from roles where ID = @RoleID", new { RoleID = roleID });

获取某个角色下的用户数:

conn.QuerySingle<int>("select count(*) from roleusers where RoleID = @RoleID", new { RoleID = roleID });

 

哪些是复杂的操作呢?

因为数据库是关系型,Entity Framework偏偏要用面向对象的 C# 来操作,遇到级联关系的更新时,EF就会变得有点复杂。

比如从某个角色中删除多个用户:

在 Entity Framework中,我们需要先获取这个角色以及属于这个角色的用户,然后才能执行删除操作。

int roleID = GetSelectedDataKeyID(Grid1);
List<int> userIDs = GetSelectedDataKeyIDs(Grid2);

Role role = DB.Roles.Include(r => r.Users)
    .Where(r => r.ID == roleID)
    .FirstOrDefault();

foreach (int userID in userIDs)
{
    User user = role.Users.Where(u => u.ID == userID).FirstOrDefault();
    if (user != null)
    {
        role.Users.Remove(user);
    }
}

DB.SaveChanges();

从代码逻辑上讲,这个代码片段是很直观的:

1. 首先获取当前角色,由于后面要操作角色的用户列表,所以使用 Include 语句,这将导致生成SQL查询语句有点复杂:

SELECT 
    [Project2].[ID] AS [ID], 
    [Project2].[Name] AS [Name], 
    [Project2].[Remark] AS [Remark], 
    [Project2].[C1] AS [C1], 
    [Project2].[ID1] AS [ID1], 
    [Project2].[Name1] AS [Name1], 
    FROM ( SELECT 
        [Limit1].[ID] AS [ID], 
        [Limit1].[Name] AS [Name], 
        [Limit1].[Remark] AS [Remark], 
        [Join1].[ID] AS [ID1], 
        [Join1].[Name] AS [Name1], 
        CASE WHEN ([Join1].[RoleID] IS NULL) THEN CAST(NULL AS int) ELSE 1 END AS [C1]
        FROM   (SELECT TOP (1) 
            [Extent1].[ID] AS [ID], 
            [Extent1].[Name] AS [Name], 
            [Extent1].[Remark] AS [Remark]
            FROM [dbo].[Roles] AS [Extent1]
            WHERE [Extent1].[ID] = @p__linq__0 ) AS [Limit1]
        LEFT OUTER JOIN  (SELECT [Extent2].[RoleID] AS [RoleID], [Extent3].[ID] AS [ID], [Extent3].[Name] AS [Name]
            FROM  [dbo].[RoleUsers] AS [Extent2]
            INNER JOIN [dbo].[Users] AS [Extent3] ON [Extent3].[ID] = [Extent2].[UserID] ) AS [Join1] ON [Limit1].[ID] = [Join1].[RoleID]
    )  AS [Project2]
    ORDER BY [Project2].[ID] ASC, [Project2].[C1] ASC

2. 遍历需要删除的用户列表,并从当前角色的用户列表中删除,这将执行多个SQL语句:

exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=3,@1=45
go
exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=3,@1=46
go
exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=3,@1=47
go

。。。。。

 

上面的C#代码以及生成的SQL语句之所以这么复杂,归根到底是因为 Entity Framework 企图使用面向对象的方式操作关系型数据库,换句话说:模型类对数据库的 RoleUsers 表是一无所知的。

 

而使用 Dapper 代码,代码非常简单,因为我们可以直接操作 roleusers 表:

int roleID = GetSelectedDataKeyID(Grid1);
List<int> userIDs = GetSelectedDataKeyIDs(Grid2);

conn.Execute("delete from roleusers where RoleID = @RoleID and UserID in @UserIDs", new { RoleID = roleID, UserIDs = userIDs });

 

再比如更新某个用户的角色列表:

在 Entity Framework中,我们需要先获取这个用户以及属于这个用户的角色,然后才能执行替换操作。

User item = DB.Users
    .Include(u => u.Roles)
    .Where(u => u.ID == id).FirstOrDefault();

int[] roleIDs = StringUtil.GetIntArrayFromString(hfSelectedRole.Text);
ReplaceEntities(item.Roles, roleIDs);

DB.SaveChanges();

而 ReplaceEntities 是我们自定义的一个帮助函数:

protected void ReplaceEntities(ICollection existEntities, int[] newEntityIDs) where T : class,  IKeyID, new()
{
    if (newEntityIDs.Length == 0)
    {
        existEntities.Clear();
    }
    else
    {
        int[] tobeAdded = newEntityIDs.Except(existEntities.Select(x => x.ID)).ToArray();
        int[] tobeRemoved = existEntities.Select(x => x.ID).Except(newEntityIDs).ToArray();

        AddEntities(existEntities, tobeAdded);

        existEntities.Where(x => tobeRemoved.Contains(x.ID)).ToList().ForEach(e => existEntities.Remove(e));
    }
}

由于 Entity Framework 明确知道了删除哪些角色,以及添加哪些角色,所以会生成多条插入删除SQL语句,类似:

exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=3,@1=50
go
exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=23,@1=50
go
exec sp_executesql N'DELETE [dbo].[RoleUsers]
WHERE (([RoleID] = @0) AND ([UserID] = @1))',N'@0 int,@1 int',@0=33,@1=50
go
exec sp_executesql N'INSERT [dbo].[RoleUsers]([RoleID], [UserID])
VALUES (@0, @1)
',N'@0 int,@1 int',@0=4,@1=50
go
exec sp_executesql N'INSERT [dbo].[RoleUsers]([RoleID], [UserID])
VALUES (@0, @1)
',N'@0 int,@1 int',@0=6,@1=50
go
exec sp_executesql N'INSERT [dbo].[RoleUsers]([RoleID], [UserID])
VALUES (@0, @1)
',N'@0 int,@1 int',@0=7,@1=50
go

。。。。。。

 

而使用Dapper更加简单,我们无需知道此用户有哪些角色,可以直接操作 roleusers 数据库:

User item = DB.Users
    .Include(u => u.Roles)
    .Where(u => u.ID == id).FirstOrDefault();

int[] roleIDs = StringUtil.GetIntArrayFromString(hfSelectedRole.Text);

conn.Execute("delete from roleusers where UserID = @UserID", new { UserID = userID });
conn.Execute("insert roleusers (UserID, RoleID) values (@UserID, @RoleID)", roleIDs.Select(u => new { UserID = userID, RoleID = u }).ToList());

这里的操作更加简单粗暴,一把删除用户的所有角色,然后再全部添加进去。

 

小结

从 Entity Framework 转到 Dapper,无关语言,无关性能,无关偏见。只因为心中对 SQL 语句的思念,对确定性和可掌握性的追求,当然也是为了更多代码量的简洁,多数据库的平等支持,以及未来更多调优的可能。

不可否认,Entity Framework作为一个极致(Duan)的封装,有他的受众和优点。但是,我更喜欢 Dapper 的简洁和 SQL 语句的确定性。

 

后记

1. 文中提到的 AppBox 不是免费软件,如果需要了解更多详情,请加入【三石和他的朋友们】知识星球下载源代码:http://fineui.com/fans/

2. 取决于本篇博文的受欢迎程度,我可能会写一个续篇,包含更多的升级细节和Dapper的使用技巧:

  • 批量更新数据
  • 分页与排序的简单封装
  • 插入与更新的简单封装
  • 事务(Transaction)
  • 插入后返回自增ID
  • 动态创建匿名参数
  • 子查询
  • 多结果映射

 

最后,放几张系统的截图:

5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第1张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第2张图片

5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第3张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第4张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第5张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第6张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第7张图片5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?_第8张图片

 

 

 

【续】5年后,我们为什么要从 Entity Framework 转到 Dapper 工具?

 

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