EF查询百万级数据的性能测试--单表查询

一、起因

个人还是比较喜欢EF的，毕竟不用写Sql，开发效率高，操作简单，不过总是听人说EF的性能不是很好，也看过别人做的测试，但是看了就以为真的是那样。但是实际上到底是怎么样，说实话我真的不知道。我只知道选什么的框架是基于实际情况的，博主在一个创业公司上班，选的就是EF框架，刚做了一个项目，数据也就几万不到，感觉性能没那么差劲。于是，就想多弄点数据测试一下。再说一遍，本着求真务实的方针，是针对现实中的业务需求来测试的，不是来单比性能的。你要是做个ERP系统，都去考虑千万级并发的架构，那当我没说。毕竟不是基于实际项目的框架选择都是耍流氓。

二、声明

基于实际的项目，考虑到博主一般的遇到的上线项目对于数据的增删改操作时，操作的数据一般都是一个，两个，多了有十几个，对于一下同时提交几十个数据进行增删改的，原谅博主还没有见过，更有甚者，提交几百个数据进行增删改，博主想也是没有想过。但是在这个数量级下的增删改操作，我相信EF还是能够胜任的，所以本文不再测试EF的增删改性能，因为感觉完全能够满足一般项目的需要。本文只测试EF的单表查询功能，之后有时间会做复杂的链接查询的测试。

三、测试条件

老百姓的配置，自己的工作电脑。

Sql Server 2012，Entity Framework 6.1.3。

四、测试数据

鉴于以前看过的测试都是两三个字段，且数据过于简单，以防有这方面的影响，又因为实际项目中的字段可能较多，而且数据量也比较复杂，就模拟了一个较为接近的数据表，再说一遍，本着求真务实的革命主义方针，针对现实的项目来测试。

数据量100W：

五、开始测试

做了一个WinForm的测试，界面如下：

1.进行Find测试，随机生成id，左边显示查询用时，先上代码。　

 1    　　　private PortalContext db = new PortalContext();
 2         private int count = 0;
 3         private TimeSpan ts = new TimeSpan();
 4         private void btnFind_Click(object sender, EventArgs e)
 5         {
 6 
 7             count++;
 8             Random r = new Random();
 9             var id = r.Next(0, 1000000);
10             txtId.Text = id.ToString();
11 
12             Stopwatch sw = new Stopwatch();
13             sw.Start();
14             var user = db.Users.Find(id);
15             sw.Stop();
16 
17             txtUserInfo.Text = UserToString(user);
18             ts += sw.Elapsed;
19             string time = sw.Elapsed + "(" + sw.Elapsed.Seconds + "s" + sw.Elapsed.Milliseconds + "ms)";
20             txtDisplay.AppendText("Find查询id(" + id + ")用时:" + time + Environment.NewLine);
21             txtData.Text = "执行" + count + "次,平均耗时" + new TimeSpan((ts.Ticks / count));
22         }

结果如下：

可以看出，在100w数据的情况下，利用Find根据主键id查询根本无压力，至于第一次很长时间，应该是连接数据花费了一些时间。

2.进行Where测试，代码如下。

 1         private void btnWhere_Click(object sender, EventArgs e)
 2         {
 3 
 4           
 5             bool[] valids = new bool[] { false, true };
 6             string[] works = new[] { "程序猿", "攻城狮", "产品汪", "键盘侠", "代码狗" };
 7             UserType[] userTypes = new[] { UserType.合作方, UserType.普通用户, UserType.律师 };
 8             Random r = new Random();
 9 
10             int num = r.Next(0, 4680);
11             int num2 = r.Next(0, 4680);
12 
13             int max = Math.Max(num, num2);
14             int min = Math.Min(num, num2);
15          
16             bool isValid = valids[num % 2];
17             string work = works[num % 5];
18             UserType type = userTypes[num % 2];
19 
20             txtIsValid.Text = isValid.ToString();
21             txtWork.Text = work;
22             txtUserType.Text = type.ToString();
23             txtAmountMin.Text = min.ToString();
24             txtAmountMax.Text = max.ToString();
25 
26             Stopwatch sw = new Stopwatch();
27             sw.Start();
28             var query = db.Users.Where(u => true);
29             var queryWhere = query.Where(u =>u.UserType == type &&u.IsValid == isValid && u.Work == work && (u.Amount >= min && u.Amount <= max)).Take(1000);
30             var list = queryWhere.ToList();
31             sw.Stop();
32 
33             labelWhere.Text = string.Format("where(u=> u.UserType=={0} && u.IsValid =={1} && u.Work == {2} u.Amount >= {3} && u.Amount <={4}).Take(1000)",
34                     type,isValid,work, min, max);
35 
36             string time = sw.Elapsed + "(" + sw.Elapsed.Seconds + "s" + sw.Elapsed.Milliseconds + "ms)";
37             txtDisplay.AppendText("Where查询到"+list.Count()+"条数据，用时:" + time + Environment.NewLine);
38 
39         }

在这里用Where获取了前1000条数据，实际项目中基本不可能这样来，或者全部ToList()出来，考虑到项目中有些情况下确实需要全部ToList()出来一些数据，但是取1000条应该足够了，对于其他情况下来讲，这项测试没有太大的意义，我们等会看分页的性能。

附上一些全部ToList()出来时的测试：

当然实际是不可能这样玩的，也就看看，看了一下内存，3w多条数据也就30M左右。

附：Where查询的一些优化，其实这个之前是知道的，忘了往上贴了，谢谢@搵中求胜博友的提醒，再次接着机会又测试了一下。

1.200w的数据（数据大才能体现出来效果），在没有AsNoTracking的情况下

2.加上了AsNoTracking(),一般我们的查询基本上不用跟踪只要数据就行了。可以看出来性能明显提高，同样的数据，将近提高了一般的性能。

1 var query = db.Users.AsNoTracking().Where(u => true);
2 var queryWhere = query.Where(u =>u.UserType == type &&u.IsValid == isValid && u.Work == work && (u.Amount >= min && u.Amount <= max));

3.还有，许多情况下我们不需要全部的数据，直接先用Select()选出来一些需要的字段，也会提高不少性能。

1 var query = db.Users.AsNoTracking().Where(u => true);
2 var queryWhere = query.Where(u =>u.UserType == type &&u.IsValid == isValid && u.Work == work && (u.Amount >= min && u.Amount <= max))
3  　　　　　　　　.Select(u=>new
4                 {
5                     u.Id,
6                     u.UserName
7                 });
8 var list = queryWhere.ToList();

3.Any，First ，Count的测试

代码都基本一样，这里只附上一些图片参考。

上边的都能查询存在不存在，但是相比来说，Any,First 对于存在的情况下，性能很好，而count对于不存在时性能却很好，我也不知道为什么的。感觉有时候真的可以用Count查询存在不存在的，毕竟平均效果好。PS:以前看一篇文章说Count比Any差了不知道多少倍，查询存在不存在推荐用Any。现在看来，也差不多啊。

4.分页查询。

从实际项目来看，用户在看分页数据时，一般都是翻看前10页左右，而且每页的数据量也大概在10-30个之间，太多了没必要。所有分页的pageIndex和pageSize都设置在了这些数据之间，可能页码的大小pageIndex，pageSize过大的时候也会影响性能，这个我们随后再加以测试。

200ms左右吧，基本还说的过去，可能是在排序的问题上花费了太多的时间。

附上一张pageIndex比较大的测试结果（pageIndex在800-1000之间），果然页码比较大的时候花费时间变长了，pageSize就不用说了，肯定时间也会变长。

5.Contains查询

这里代码稍微做了改动，感觉也跟这个没关系　

 private void btnContains_Click(object sender, EventArgs e)
 {
            string[] usernames = new[] { "zhao", "wang", "li", "san", "zhaoliu" };
            bool[] valids = new bool[] { false, true };
            string[] works = new[] { "序猿", "攻城", "产品汪", "盘侠", "代码" };
  　　　　　　....
　　　　//全名称改成了部分名称，能保证是模糊查询吧。。[笑]  
 }