Entity Framework 6 MySQL - 与 MySQL 引擎的性能差异

Posted 2023-03-31

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【中文标题】Entity Framework 6 MySQL - 与 MySQL 引擎的性能差异【英文标题】：Entity Framework 6 MySQL - performance difference vs MySQL engine 【发布时间】：2017-02-19 20:20:28 【问题描述】：

因此，有一些帖子抱怨 Entity Framework 6 的 mysql 插件的性能。然而，其中大部分似乎归结为它生成了错误的 SQL。我遇到了这个问题，但这似乎是由于插件本身造成的性能滞后。

这是我在 LINQ 中的查询：

List<Address> matches = _rep.GetAddresses(s => s.AddressKey == cleanAddress).ToList();

在存储库中 (_rep) 我有这个：

public IQueryable<Address> GetAddresses(Expression<Func<Address, bool>> query)

    //var foo = Addresses.AsNoTracking().Where(query);
    //var bar = foo.ToString();

    return Addresses.AsNoTracking().Where(query);

所以我已经在使用 AsNoTracking 来尝试提高性能。注释掉的行在那里，所以我可以看到正在生成的 SQL，结果是：

 SELECT
`Extent1`.`AddressId`, 
`Extent1`.`AddressKey`, 
`Extent1`.`NameKey`, 
`Extent1`.`Title`, 
`Extent1`.`Forename`, 
`Extent1`.`Surname`, 
FROM `Addresses` AS `Extent1`
 WHERE (`Extent1`.`AddressKey` = @p__linq__0) 
 OR ((`Extent1`.`AddressKey` IS  NULL) AND (@p__linq__0 IS  NULL))

足够简单。值得注意的是，AddressKey 是一个带有索引的 varchar(255) 列。

现在，事情就是这样。如果我将该查询插入 MySQL 工作台并运行它（使用不同的值 @p__linq__0），它甚至不会注册运行时间。它将持续时间列为 0.000 秒。

但是，在我的查询周围放置一个秒表并记录执行 Linq 所花费的时间大约为 0.004 秒。您可能认为差别不大，但这是运行此代码数百万次的速度关键型应用程序的一部分。很快就会加起来。

我对后面的 upsert 代码块有同样的问题。在工作台中本地运行，不到一毫秒。同样，通过 EF，它需要 3-4 毫秒。

我认为这归结于 EF MySQL 插件中的弱设计是否正确？如果是这样，如果我尝试将其更改为通过存储过程运行或直接使用ExecuteSqlCommand() 提交 SQL，我可以假设我会遇到同样的问题吗？

还有什么我可以尝试消除这种性能滞后的吗？

【问题讨论】：

您是指通过多次调用测量的平均时间，还是仅使用单个调用（可能是第一次调用有额外开销）？ @IvanStoev EF 记录的时间平均为 1k 次调用。 SQL 比较是几个单一的调用。我改变了它每次搜索的密钥，以尝试模仿 EF 在实际操作中所做的事情。嗯，这只是一个猜测，但它实际上可能是 EF 查询执行/实现过程的开销，换句话说，与 MySQL 插件无关。您可以使用SqlQuery 甚至普通的DbReader 来衡量问题是否出在 EF 和/或 MySQL 插件中，但老实说，我认为您的要求/期望太高了。 【参考方案1】：

运行生成的查询和运行 LINQ 表达式之间存在很大差异。

让我们看看Entity Framework是做什么的

将 LINQ 表达式转换为 DbExpression

这部分有时会比运行查询本身花费更多时间。在某些情况下，如果有多个包含，我看到性能差到几百毫秒。

生成查询或从缓存中获取

第一次生成 SQL Query 可能需要一些时间，但子序列调用将采用从缓存中生成的查询。

缓存使用之前生成的 DbExpression 来创建缓存键。

执行查询

服务器延迟 + 运行查询的时间

对象实现

是时候创建实体了。通常非常快，因为您使用了 AsNoTracking，因此需要跟踪它们。

我可能是错的，但我猜你的大部分时间都是在将 LINQ 表达式转换为 DbExpression 时花费的。