第三部分：使用多线程 1. 单元模式和Windows Forms 单元模式线程是一个自动线程安全机制， 非常贴近于COM——Microsoft的遗留下的组件对象模型。尽管.NET最大地放弃摆脱了遗留下的模型，但很多时候它也会突然出现，这是因为有必要与旧的API 进行通信。单元模式线程与Windows Forms最相关，因为大多Windows Forms使用或包装了长期存在的Win32 API——连同它的单元传统。 单元是多线程的逻辑上的“容器”，单元产生两种容量——“单的”和“多的”。单线 程单元只包含一个线程；多线程单元可以包含任何数量的线程。单线程模式更普遍 并且能与两者有互操作性。 就像包含线程一样，单元也包含对象，当对象在一个单元内被创建后，在它的生命周期中它将一直存在在那，永远也“居家不出”地与那些驻留线程在一起。这类似于被包含在.NET 同步环境中 ，除了同步环境中没有自己的或包含线程。任何线程可以访问在任何同步环境中的对象 ——在排它锁的控制中。但是单元内的对象只有单元内的线程才可以访问。 想象一个图书馆，每本书都象征着一个对象；借出书是不被允许的，书都在图书馆 创建并直到它寿终正寝。此外，我们用一个人来象征一个线程。 一个同步内容的图书馆允许任何人进入，同时同一时刻只允许一个人进入，在图书馆外会形成队列。 单元模式的图书馆有常驻维护人员——对于单线程模式的图书馆有一个图书管理员， 对于多线程模式的图书馆则有一个团队的管理员。没人被允许除了隶属与维护人员的人 ——资助人想要完成研究就必须给图书管理员发信号，然后告诉管理员去做工作！给管理员发信号被称为调度编组——资助人通过调度把方法依次读出给一个隶属管理员的人（或，某个隶属管理员的人！）。 调度编组是自动的，在Windows Forms通过信息泵被实现在库结尾。这就是操作系统经常检查键盘和鼠标的机制。如果信息到达的太快了，以致不能被处理，它们将形成消息队列，所以它们可以以它们到达的顺序被处理。 1.1 定义单元模式 .NET线程在进入单元核心Win32或旧的COM代码前自动地给单元赋值，它被默认地指定为多线程单元模式，除非需要一个单线程单元模式，就像下面的一样： 1 2 Thread t = new Thread (…); t.SetApartmentState (ApartmentState.STA); 你也可以用STAThread特性标在主线程上来让它与单线程单元相结合： 1 2 3 4 class Program { [STAThread] static void Main() { … 线程单元设置对纯.NET代码没有效果，换言之，即使两个线程都有STA 的单元状态，也可以被相同的对象同时调用相同的方法，就没有自动的信号编组或锁定发生了， 只有在执行非托管的代码时，这才会发生。 在System.Windows.Forms名称空间下的类型，广泛地调用Win32代码， 在单线程单元下工作。由于这个原因，一个Windos Forms程序应该在它的主方法上贴上 [STAThread]特性，除非在执行Win32 UI代码之前以下二者之一发生了： 它将调度编组成一个单线程单元 它将崩溃 1.2 Control.Invoke 在多线程的Windows Forms程序中，通过非创建控件的线程调用控件的的属性和方法是非法的。所有跨进程的调用必须被明确地排列至创建控件的线程中（通常为主线程），利用Control.Invoke 或 Control.BeginInvoke方法。你不能依赖自动调度编组因为它发生的太晚了，仅当执行刚好进入了非托管的代码它才发生，而.NET已有足够的时间来运行“错误的”线程代码，那些非线程安全的代码。 一个优秀的管理Windows Forms程序的方案是使用BackgroundWorker， 这个类包装了需要报道进度和完成度的工作线程，并自动地调用Control.Invoke方法作为需要。 1.3 BackgroundWorker BackgroundWorker是一个在System.ComponentModel命名空间 下帮助类，它管理着工作线程。它提供了以下特性： "cancel" 标记，对于给工作线程打信号让它结束而没有使用 Abort的情况 提供报道进度，完成度和退出的标准方案 实现了IComponent接口，允许它参与Visual Studio设计器 […]
View Details1.同步要领 下面的表格列展了.NET对协调或同步线程动作的可用的工具： 简易阻止方法 构成 目的 Sleep 阻止给定的时间周期 Join 等待另一个线程完成 锁系统 构成 目的 跨进程？ 速度 lock 确保只有一个线程访问某个资源或某段代码。 否 快 Mutex 确保只有一个线程访问某个资源或某段代码。可被用于防止一个程序的多个实例同时运行。 是 中等 Semaphore 确保不超过指定数目的线程访问某个资源或某段代码。 是 中等 （同步的情况下也提够自动锁。） 信号系统 构成 目的 跨进程？ 速度 EventWaitHandle 允许线程等待直到它受到了另一个线程发出信号。 是 中等 Wait 和 Pulse* 允许一个线程等待直到自定义阻止条件得到满足。 否 中等 非阻止同步系统* 构成 目的 跨进程？ 速度 Interlocked* 完成简单的非阻止原子操作。 是(内存共享情况下) 非常快 volatile* 允许安全的非阻止在锁之外使用个别字段。 非常快 * 代表页面将转到第四部分 1.1 阻止 (Blocking) 当一个线程通过上面所列的方式处于等待或暂停的状态，被称为被阻止。一旦被阻止，线程立刻放弃它被分配的 CPU时间，将它的ThreadState属性添加为WaitSleepJoin状态，不在安排时间直到停止阻止。停止阻止在任意四种 情况下发生（关掉电脑的电源可不算！）： 阻止的条件已得到满足 操作超时（如果timeout被指定了） 通过Thread.Interrupt中断了 通过Thread.Abort放弃了 当线程通过（不建议）Suspend 方法暂停，不认为是被阻止了。 1.2 休眠 和 轮询 调用Thread.Sleep阻止当前的线程指定的时间（或者直到中断）： 1 2 3 4 5 6 static void […]
View Details文章系参考转载，英文原文网址请参考:http://www.albahari.com/threading/ 作者 Joseph Albahari, 翻译 Swanky Wu 中文翻译作者把原文放在了"google 协作"上面，GFW屏蔽，不能访问和查看，因此我根据译文和英文原版整理转载到园子里面。 本系列文章可以算是一本很出色的C#线程手册，思路清晰，要点都有介绍，看了后对C#的线程及同步等有了更深入的理解。 入门 概述与概念 创建和开始使用多线程 线程同步基础 同步要领 锁和线程安全 Interrupt 和 Abort 线程状态 等待句柄 同步环境 使用多线程 单元模式和Windows Forms BackgroundWorker类 ReaderWriterLock类 线程池 异步委托 计时器 局部储存 高级话题 非阻止同步 Wait和Pulse Suspend和Resume 终止线程 一、入门 1. 概述与概念 C#支持通过多线程并行地执行代码，一个线程有它独立的执行路径，能够与其它的线程同时地运行。一个C#程序开始于一个单线程，这个单线程是被CLR和操作系统（也称为“主线程”）自动创建的，并具有多线程创建额外的线程。这里的一个简单的例子及其输出： 除非被指定，否则所有的例子都假定以下命名空间被引用了： using System; using System.Threading; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 class ThreadTest { static void Main() { Thread t = new Thread (WriteY); t.Start(); // Run WriteY on the new thread while (true) Console.Write ("x"); // Write 'x' forever } static […]
View Details一、多线程带来的问题 1、死锁问题 前面我们学习了Task的使用方法，其中Task的等待机制让我们瞬间爱上了它，但是如果我们在调用Task.WaitAll方法等待所有线程时，如果有一个Task一直不返回，会出现什么情况呢？当然，如果我们不做出来的话，程序会一直等待下去，那么因为这一个Task的死锁，导致其他的任务也无法正常提交，整个程序"死"在那里。下面我们来写一段代码，来看一下死锁的情况：
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var t1 = Task.Factory.StartNew(() => { Console.WriteLine("Task 1 Start running..."); while(true) { System.Threading.Thread.Sleep(1000); } Console.WriteLine("Task 1 Finished!"); }); var t2 = Task.Factory.StartNew(() => { Console.WriteLine("Task 2 Start running..."); System.Threading.Thread.Sleep(2000); Console.WriteLine("Task 2 Finished!"); }); Task.WaitAll(t1,t2); |
这里我们创建两个Task，t1和t2，t1里面有个while循环，由于条件一直为TRUE，所以他永远也无法退出。运行程序，结果如下： 可以看到Task2完成了，就是迟迟等不到Task1，这个时候我们按回车是没有反应的，除非关掉窗口。如果我们在项目中遇到这种情况是令人很纠结的，因为我们也不知道到底发生了什么，程序就是停在那里，也不报错，也不继续执行。 那么出现这种情况我们该怎么处理呢？我们可以设置最大等待时间，如果超过了等待时间，就不再等待，下面我们来修改代码，设置最大等待时间为5秒(项目中可以根据实际情况设置)，如果超过5秒就输出哪个任务出错了，代码如下：
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Task[] tasks = new Task[2]; var tasks[0] = Task.Factory.StartNew(() => { Console.WriteLine("Task 1 Start running..."); while(true) { System.Threading.Thread.Sleep(1000); } Console.WriteLine("Task 1 Finished!"); }); var tasks[1] = Task.Factory.StartNew(() => { Console.WriteLine("Task 2 Start running..."); System.Threading.Thread.Sleep(2000); Console.WriteLine("Task 2 Finished!"); }); Task.WaitAll(tasks,5000); for (int i = 0; i < tasks.Length;i++ ) { if (tasks[i].Status != TaskStatus.RanToCompletion) { Console.WriteLine("Task {0} Error!",i + 1); } } Console.Read(); |
这里我们将所有任务放到一个数组里面进行管理，调用Task.WaitAll的一个重载方法，第一个参数是Task[]数据,第二个参数是最大等待时间，单位是毫秒，这里我们设置为5000及等待5秒钟，就继续向下执行。下面我们遍历Task数组，通过Status属性判断哪些Task没有完成，然后输出错误信息。 2、SpinLock(自旋锁) 我们初识多线程或者多任务时，第一个想到的同步方法就是使用lock或者Monitor，然而在4.0 之后微软给我们提供了另一把利器——spinLock，它比重量级别的Monitor具有更小的性能开销，它的用法跟Monitor很相似，VS给的提示如下： 下面我们来写一个例子看一下，代码如下(关于lock和Monitor的用法就不再细说了，网上资料很多，大家可以看看)：
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SpinLock slock = new SpinLock(false); long sum1 = 0; long sum2 = 0; Parallel.For(0, 100000, i => { sum1 += i; }); Parallel.For(0, 100000, i => { bool lockTaken = false; try { slock.Enter(ref lockTaken); sum2 += i; } finally { if (lockTaken) slock.Exit(false); } }); Console.WriteLine("Num1的值为:{0}", sum1); Console.WriteLine("Num2的值为:{0}", sum2); Console.Read(); |
输出结果如图： 这里我们使用了Parallel.For方法来做演示，Parallel.For用起来方便，但是在实际开发中还是尽量少用，因为它的不可控性太高，有点简单粗暴的感觉，可能带来一些不必要的"麻烦",最好还是使用Task，因为Task的可控性较好。 slock.Enter方法，解释如下： 3、多线程之间的数据同步 多线程间的同步，在用thread的时候，我们常用的有lock和Monitor，上面刚刚介绍了.Net4.0中一个新的锁——SpinLock(自旋锁)，实际上，我们还可以将任务分成多块，由多个线程一起执行，最后合并多个线程的结果，如：求1到100的和，我们分10个线程，分别求1~10，……，90~100的和，然后合并十个线程的结果。还有就是使用线程安全集合，可参加第二天的文章。其实Task的同步机制做已经很好了，如果有特殊业务需求，有线程同步问题，大家可一起交流~~ 二、Task和线程池之间的抉择 我们要说的task的知识也说的差不多了，接下来我们开始站在理论上了解下“线程池”和“任务”之间的关系，我们要做到知其然，还要知其所以然。不管是说线程还是任务，我们都不可避免的要讨论下线程池，然而在.net 4.0以后，线程池引擎考虑了未来的扩展性，已经充分利用多核微处理器架构，只要在可能的情况下，我们应该尽量使用task，而不是线程池。 这里简要的分析下CLR线程池，其实线程池中有一个叫做“全局队列”的概念，每一次我们使用QueueUserWorkItem的使用都会产生一个“工作项”，然后“工作项”进入“全局队列”进行排队，最后线程池中的的工作线程以FIFO(First Input First Output)的形式取出,这里值得一提的是在.net 4.0之后“全局队列”采用了无锁算法，相比以前版本锁定“全局队列”带来的性能瓶颈有了很大的改观。那么任务委托的线程池不光有“全局队列”，而且每一个工作线程都有”局部队列“。我们的第一反应肯定就是“局部队列“有什么好处呢？这里暂且不说，我们先来看一下线程池中的任务分配，如下图： 线程池的工作方式大致如下，线程池的最小线程数是6，线程1~3正在执行任务1~3，当有新的任务时，就会向线程池请求新的线程，线程池会将空闲线程分配出去，当线程不足时，线程池就会创建新的线程来执行任务，直到线程池达到最大线程数(线程池满)。总的来说，只有有任务就会分配一个线程去执行,当FIFO十分频繁时，会造成很大的线程管理开销。 下面我们来看一下task中是怎么做的,当我们new一个task的时候“工作项”就会进去”全局队列”，如果我们的task执行的非常快，那么“全局队列“就会FIFO的非常频繁，那么有什么办法缓解呢？当我们的task在嵌套的场景下，“局部队列”就要产生效果了，比如我们一个task里面有3个task，那么这3个task就会存在于“局部队列”中， 如下图的任务一，里面有三个任务要执行，也就是产生了所谓的"局部队列"，当任务三的线程执行完成时，就会从任务一种的队列中以FIFO的形式"窃取"任务执行 ，从而减少了线程管理的开销。这就相当于，有两个人，一个人干完了分配给自己的所有活，而另一个人却还有很多的活，闲的人应该接手点忙的人的活，一起快速完成。 从上面种种情况我们看到，这些分流和负载都是普通ThreadPool.QueueUserWorkItem所不能办到的，所以说在.net 4.0之后，我们尽可能的使用TPL，抛弃ThreadPool。 这是5天玩转C#并行和多线程编程系列的最后一篇了，当然还有很多东西没说到，如果真的想要玩转多线程，还是要多多努力学习的。大家在学习过程中有什么问题可以一起交流~~ 如果大家感觉我的博文对大家有帮助，请推荐支持一把，给我写作的动力。 from:http://www.tuicool.com/articles/2maqYrI
View Details(1)不需要传递参数,也不需要返回参数 ThreadStart是一个委托，这个委托的定义为void ThreadStart()，没有参数与返回值。 复制代码代码如下: class Program{ static void Main(string[] args) { for (int i = 0; i < 30; i++) { ThreadStart threadStart = new ThreadStart(Calculate); Thread thread = new Thread(threadStart); thread.Start(); } Thread.Sleep(2000); Console.Read(); } public static void Calculate() { DateTime time = DateTime.Now;//得到当前时间 Random ra = new Random();//随机数对象 Thread.Sleep(ra.Next(10,100));//随机休眠一段时间 Console.WriteLine(time.Minute + ":" + time.Millisecond); } } (2)需要传递单个参数 ParameterThreadStart委托定义为void ParameterizedThreadStart(object state)，有一个参数但是没有返回值。 复制代码代码如下: class Program{ static void Main(string[] args) { for (int i = 0; i < 30; i++) { ParameterizedThreadStart tStart = new ParameterizedThreadStart(Calculate); Thread thread = […]
View Details在网上看到的解决方案基本都是说host文件中127.0.0.1 localhost 的对应， 但我查看了host文件，并没有问题，纠结半天，拿查询语句在Mysql Workbench上执行，报了一个错，说是子查询包含多个结果，我去~！这很简单的一个错误asp.net竟然没能准确反馈。 于是在子查询语句后面加limit 1，Ok~ 所以，出现“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败”这个错误时，有可能是查询语句有问题，而不是连接有问题。 from:http://blog.csdn.net/idoiknow/article/details/8923553
View Details1、整个Excel表格叫做工作表：WorkBook（工作薄），包含的叫页（工作表）：Sheet；行：Row；单元格Cell。 2、NPOI是POI的C#版本，NPOI的行和列的index都是从0开始 3、POI读取Excel有两种格式一个是HSSF，另一个是XSSF。 HSSF和XSSF的区别如下： HSSF is the POI Project’s pure Java implementation of the Excel ’97(-2007) file format. XSSF is the POI Project’s pure Java implementation of the Excel 2007 OOXML (.xlsx) file format. 即：HSSF适用2007以前的版本,XSSF适用2007版本及其以上的。 下面是用NPOI读写Excel的例子：ExcelHelper封装的功能主要是把DataTable中数据写入到Excel中，或者是从Excel读取数据到一个DataTable中。 ExcelHelper类：
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using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; using NPOI.HSSF.UserModel; using System.IO; using System.Data; namespace NetUtilityLib { public class ExcelHelper : IDisposable { private string fileName = null; //文件名 private IWorkbook workbook = null; private FileStream fs = null; private bool disposed; public ExcelHelper(string fileName) { this.fileName = fileName; disposed = false; } /// <summary> /// 将DataTable数据导入到excel中 /// </summary> /// <param name="data">要导入的数据</param> /// <param name="isColumnWritten">DataTable的列名是否要导入</param> /// <param name="sheetName">要导入的excel的sheet的名称</param> /// <returns>导入数据行数(包含列名那一行)</returns> public int DataTableToExcel(DataTable data, string sheetName, bool isColumnWritten) { int i = 0; int j = 0; int count = 0; ISheet sheet = null; fs = new FileStream(fileName, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite); if (fileName.IndexOf(".xlsx") > 0) // 2007版本 workbook = new XSSFWorkbook(); else if (fileName.IndexOf(".xls") > 0) // 2003版本 workbook = new HSSFWorkbook(); try { if (workbook != null) { sheet = workbook.CreateSheet(sheetName); } else { return -1; } if (isColumnWritten == true) //写入DataTable的列名 { IRow row = sheet.CreateRow(0); for (j = 0; j < data.Columns.Count; ++j) { row.CreateCell(j).SetCellValue(data.Columns[j].ColumnName); } count = 1; } else { count = 0; } for (i = 0; i < data.Rows.Count; ++i) { IRow row = sheet.CreateRow(count); for (j = 0; j < data.Columns.Count; ++j) { row.CreateCell(j).SetCellValue(data.Rows[i][j].ToString()); } ++count; } workbook.Write(fs); //写入到excel return count; } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Exception: " + ex.Message); return -1; } } /// <summary> /// 将excel中的数据导入到DataTable中 /// </summary> /// <param name="sheetName">excel工作薄sheet的名称</param> /// <param name="isFirstRowColumn">第一行是否是DataTable的列名</param> /// <returns>返回的DataTable</returns> public DataTable ExcelToDataTable(string sheetName, bool isFirstRowColumn) { ISheet sheet = null; DataTable data = new DataTable(); int startRow = 0; try { fs = new FileStream(fileName, FileMode.Open, FileAccess.Read); if (fileName.IndexOf(".xlsx") > 0) // 2007版本 workbook = new XSSFWorkbook(fs); else if (fileName.IndexOf(".xls") > 0) // 2003版本 workbook = new HSSFWorkbook(fs); if (sheetName != null) { sheet = workbook.GetSheet(sheetName); if (sheet == null) //如果没有找到指定的sheetName对应的sheet，则尝试获取第一个sheet { sheet = workbook.GetSheetAt(0); } } else { sheet = workbook.GetSheetAt(0); } if (sheet != null) { IRow firstRow = sheet.GetRow(0); int cellCount = firstRow.LastCellNum; //一行最后一个cell的编号 即总的列数 if (isFirstRowColumn) { for (int i = firstRow.FirstCellNum; i < cellCount; ++i) { ICell cell = firstRow.GetCell(i); if (cell != null) { string cellValue = cell.StringCellValue; if (cellValue != null) { DataColumn column = new DataColumn(cellValue); data.Columns.Add(column); } } } startRow = sheet.FirstRowNum + 1; } else { startRow = sheet.FirstRowNum; } //最后一列的标号 int rowCount = sheet.LastRowNum; for (int i = startRow; i <= rowCount; ++i) { IRow row = sheet.GetRow(i); if (row == null) continue; //没有数据的行默认是null DataRow dataRow = data.NewRow(); for (int j = row.FirstCellNum; j < cellCount; ++j) { if (row.GetCell(j) != null) //同理，没有数据的单元格都默认是null dataRow[j] = row.GetCell(j).ToString(); } data.Rows.Add(dataRow); } } return data; } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Exception: " + ex.Message); return null; } } public void Dispose() { Dispose(true); GC.SuppressFinalize(this); } protected virtual void Dispose(bool disposing) { if (!this.disposed) { if (disposing) { if (fs != null) fs.Close(); } fs = null; disposed = true; } } } } |
测试代码：
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using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data; namespace NPOIExcelExample { class Program { static DataTable GenerateData() { DataTable data = new DataTable(); for (int i = 0; i < 5; ++i) { data.Columns.Add("Columns_" + i.ToString(), typeof(string)); } for (int i = 0; i < 10; ++i) { DataRow row = data.NewRow(); row["Columns_0"] = "item0_" + i.ToString(); row["Columns_1"] = "item1_" + i.ToString(); row["Columns_2"] = "item2_" + i.ToString(); row["Columns_3"] = "item3_" + i.ToString(); row["Columns_4"] = "item4_" + i.ToString(); data.Rows.Add(row); } return data; } static void PrintData(DataTable data) { if (data == null) return; for (int i = 0; i < data.Rows.Count; ++i) { for (int j = 0; j < data.Columns.Count; ++j) Console.Write("{0} ", data.Rows[i][j]); Console.Write("\n"); } } static void TestExcelWrite(string file) { try { using (ExcelHelper excelHelper = new ExcelHelper(file)) { DataTable data = GenerateData(); int count = excelHelper.DataTableToExcel(data, "MySheet", true); if (count > 0) Console.WriteLine("Number of imported data is {0} ", count); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Exception: " + ex.Message); } } static void TestExcelRead(string file) { try { using (ExcelHelper excelHelper = new ExcelHelper(file)) { DataTable dt = excelHelper.ExcelToDataTable("MySheet", true); PrintData(dt); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine("Exception: " + ex.Message); } } static void Main(string[] args) { string file = "..\\..\\myTest.xlsx"; TestExcelWrite(file); TestExcelRead(file); } } } |
Excel相关DLL下载：NPOI-Lib.rar 1.NPOI下载地址：http://npoi.codeplex.com/releases/view/38113 2.NPOI学习系列教程推荐：http://www.cnblogs.com/tonyqus/archive/2009/04/12/1434209.html 参考： http://www.cnblogs.com/Erik_Xu/archive/2012/06/08/2541957.html http://www.cnblogs.com/linzheng/archive/2010/12/20/1912137.html http://www.cnblogs.com/knowledgesea/archive/2012/11/16/2772547.html from:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/3374992.html
View Details原文地址: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/gg715124(v=vs.103) 使用 EF 4.1 或者更新版本, 你可以直接执行任何数据库命令. 在本节介绍的方法允许你对数据库执行原生的 SQL 命令. 通过 SQL 查询语句获取实体对象集 DbSet 类中的 SqlQuery 方法允许你执行一个返回实体对象集的原生 SQL 查询. 默认情况下, 返回的对象集会被上下文跟踪; 这可以通过对方法返回的 DbSqlQuery 对象调用 AsNoTracking 方法取消.返回的结果集一般为 DbSet 所对应的类型, 否则即便是其派生类也无法返回. 如果所查询的表包含了其他实体类型的数据, 那么所执行的 SQL 语句应该被正确书写, 保证只返回指定类型实体的数据. 下面的例子使用 SqlQuery 方法执行了一个 SQL 查询, 返回一个 Department 类型的实例集.
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1 using (var context = new SchoolEntities()) 2 { 3 var departments = context.Departments.SqlQuery( 4 "select * from Department").ToList(); 5 } |
译注: AsNoTracking 方法必须再查询执行前调用, 查询执行后调用无效. 通过 SQL 查询获取非实体对象集 通过 Database 类中的 SqlQuery 方法来执行原生 SQL 命令, 可以返回任何类型的实例, 包括 .Net 中的原生类型. 但获取的数据将不会被上下文对象跟踪, 即使我们用这个方法来检索实体对象. 如:
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1 using (var context = new SchoolEntities()) 2 { 3 var names = context.Database.SqlQuery<string>("select Name from Department").ToList(); 4 } |
让数据库执行原生的非查询 SQL 命令 可以通过 Database 类中的 ExecuteSqlCommand 方法执行非查询命令. 例如:
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1 using (var context = new SchoolEntities()) 2 { 3 context.Database.ExecuteSqlCommand("update Department set Name = 'Mathematics' where Name = 'Math'"); 4 } |
ExecuteSqlCommand 方法有时会被用在 Code First 创建的数据库的初始化函数中, 用来对数据库进行一些额外的配置 (例如, 设置索引). 需要注意的是, 上下文对象并不知道执行了 ExecuteSqlCommand […]
View Details相信不少使用EF的同志们已经知道如何在EF中运行SQL命令了。我在这里简单总结下，希望对大家学习EF有所帮助！ 在 EF第一个版本（.NET 3.5 SP1）中，我们只能通过将ObjectContext.Connection转换为EntityConnection，再把 EntityConnection.StoreConnection转换为SqlConnection。有了这个SqlConnection，我们再创建 SqlCommand便能顺利运行SQL命令了。（个人觉得其实很烦，呵呵） 例如： EntityConnection entityConnection = (EntityConnection)ctx.Connection; DbConnection storeConnection = entityConnection.StoreConnection; DbCommand cmd = storeConnection.CreateCommand(); cmd.CommandType = System.Data.CommandType.StoredProcedure; cmd.CommandText = "[PRO_USER_DIGITALCARD_CHECK]"; 。。。。。。。 在EF4（.NET 4）中，我们有了全新的API：ObjectContext.ExecuteStoreCommand(…)和 ObjectContext.ExecuteStoreQuery<T>(…)。从函数名不难知道前者是为了执行某一并无返回集的SQL 命令，例如UPDATE，DELETE操作；后者是执行某一个查询，并可以将返回集转换为某一对象。 using (var ctx = new MyObjectContext()) { ctx.ExecuteStoreCommand("UPDATE Person SET Name = 'Michael' WHERE PersonID = 1"); } using (var ctx = new MyObjectContext()) { var peopleViews = ctx.ExecuteStoreQuery<PersonView>("SELECT PersonID, Name FROM Person"); } public class PersonView { public int PersonID { get; set; } public string Name { get; set; } } 现在有了EF4.1，API的名字又有了些许改变。如果说DbContext将ObjectContext做了包装，那么DbContext.Database就是对应于数据库端信息的封装。执行SQL命令也自然从Database类型开始。对应于ExecuteStoreCommand和ExecuteStoreQuery<T>的是Database.ExecuteSqlCommand和Database.SqlQuery<T>。 using (var ctx = new MyDbContext()) { ctx.Database.ExecuteSqlCommand("UPDATE Person SET Name = 'Michael' WHERE PersonID = 1"); } using (var ctx = new MyDbContext()) { var peopleViews = ctx.SqlQuery<PersonView>("SELECT PersonID, Name FROM Person").ToList(); } public class PersonView { public int PersonID { get; set; } public string Name { get; set; } } from:http://www.cnblogs.com/chengxiaohui/articles/2092001.html
View Details扩展下载地址：http://efbulkinsert.codeplex.com/ 注意同时安装依赖项目，不然会报错，还有，程序中有同一个dll的其他版本，那就可能一次安装不上，得一个一个安装依赖的dll Install-Package EntityFramework.MappingAPI -Version 6.0.0.7 Install-Package EntityFramework.BulkInsert-ef6 EntityFramework.BulkInsert插入数据和EF比较 初步猜测，它应该只是把多个sql合成一个，不管怎么优化，总该最后生成的是sql。 例如：20条数据，ef调试时看到的是一次连接，20次执行sql，这个批量，估计是一次连接，20个sql组合放到一个字符串提交，这样能减少时间。 再优化也不可能把sql给减少，同一sql在数据库中执行时间也不是EF能减少的。 实测（222数据库，表FinanceReceipts）： 用Stopwatch监视执行时间（单位毫秒） 一次插入200条单据测试 EF插入耗时：11,086 BulkInsert插入耗时：740 一次插入10000条单据测试 EF插入耗时：510,640 BulkInsert插入耗时：3,200 通过看代码，和猜测的实现方式差不多，不过，代码中有表映射，为什么有这些功能？ 因为 Insert 比数据库自带的 SqlBulkCopy 功能慢， EntityFramework.BulkInsert扩展在优化语句传输次数的同时，也采用了速度更快的 SqlBulkCopy 去将数据插入数据库，所以在插入大数据量时，比起EF本身的插入数据，可以说快得“离谱”。 不过，利用这个SqlBulkCopy快速插入数据，也就只能在插入上有改进，对于Update,Delete数据，速度上没有什么改进的 //批量插入测试代码 [csharp] view plain copy print? StringBuilder sb = new StringBuilder(); FinanceReceipts model = ReceiptsRepository.Entities.Include(o => o.FinanceReceiptDetail).Include(o => o.FinanceBillLog).First(o => o.ReceiptId == 214539); int createCount = 10000; model.ReceiptId = 0; model.ReceiptStatus = -1; model.ReceiptNo = ""; model.FinanceBillLog.OpenSafe().ToList().ForEach(m => m.ReceiptId = 0); model.FinanceReceiptDetail.OpenSafe().ToList().ForEach(m => m.ReceiptId = 0); model.ActualCreateTime = DateTime.Now; List<FinanceReceipts> entities = new List<FinanceReceipts>(); for (int i = 0; i < createCount; i++) { FinanceReceipts temp = model.DeepCopy(); model.ReceiptNo = "ef" + i; entities.Add(temp); } Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); ReceiptsRepository.Insert(entities); sw.Stop(); sb.AppendFormat("EF插入耗时：{0}\r\n", sw.ElapsedMilliseconds); model.ActualCreateTime = DateTime.Now; List<FinanceReceipts> entities2 = new List<FinanceReceipts>(); for (int i = 0; i < createCount; i++) { FinanceReceipts temp = model; model.ReceiptNo = "bi" + i; entities2.Add(temp); } sw.Restart(); var ctx = (this.UnitOfWork as UnitOfWorkContextBase).DbContext; using (var transactionScope = new TransactionScope()) { // some stuff in dbcontext ctx.BulkInsert(entities2); ctx.SaveChanges(); transactionScope.Complete(); } sw.Stop(); sb.AppendFormat("BulkInsert插入耗时：{0}\r\n", sw.ElapsedMilliseconds); string ret = sb.ToString(); 插入100条，每次插入一条，循环插入测试 第1次： EF插入耗时：9006 BulkInsert插入耗时：4173 第2次： EF插入耗时：8738 BulkInsert插入耗时：3806 第3次： EF插入耗时：8784 BulkInsert插入耗时：3727 BulkInsert还是比EF本身插入数据稍微快一点，总的来说： […]
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