Linq杂谈(之)Linq对数据库操作效率之是与非(补充测试:同等条件下Linq读取竟然比Dataset要快)
最近不时看到一些对Linq感兴趣或者不感兴趣的人经常拿Linq的对数据库操作效率说事,一旦我问道:“你们做测试了嘛,还是人云亦云?”他们往往则东扯西扯,拿不出真凭实据。那么与其在那边猜测,怀疑,倒不如去做个测试,而且这个测试又极其简单。
机器配置及开发工具:CPU/P E5200 2.5GHZ
内存/2G
操作系统/Microsoft WINDOWS XP SP3
数据库/Microsoft SQL SERVER 2005
Framework/.Net Framework 3.5 SP1
开发工具/Microsoft VS 2008 SP1
数据表:IPInfo[IPid(Identity),IPFrom,IPTo,IPLocation,IPCity,IPToNumber,IPFromNumber]
数据条数:346000条
1、查询测试(查询所有字段 — 字段请参照上图,查询10W条数据)
ADO.NET 查询测试(这里用SqlDataReader读取数据,返回List<Entity>)
注意:最下面的0.78124 Seconds 表示消耗时间多少秒(毫秒就乘以1000),以下同上。
注意:我们在做第一次CRUD操作的时候耗时要长一点,之后时间就会短很多,这是因为Microsoft SQL Server 有缓存,可以记住我们之前的操作,在之后操作中执行速度就会大大提高。
下面来看SqlDataReader执行第一次查询花费时间:
这个时候,数据库表中如果突然增加1W条记录,我们再看查询耗时:
结果:增加记录并没有对数据库查询产生任何影响。
Ado.Net DataSet 读取10W数据(补充测试)
这个结果有点惊讶,比Linq还慢46.7ms左右,我测了很多遍,都是这个结果。如下是Code

{
SqlConnection conn = new SqlConnection("Data Source=***;Initial Catalog=GroupSell;User ID=**;Password=**");
string strSql = "select top 100000 * from IPInfo ";
DataSet ds = new DataSet();
SqlDataAdapter adaper = new SqlDataAdapter(strSql, conn);
try
{
adaper.Fill(ds);
return ds;
}
catch
{
return null;
}
finally
{
conn.Dispose();
adaper.Dispose();
}
}
Linq 查询测试(返回List<Entity>)
第一次执行查询
结果:Linq第一次执行查询(10w条)时很耗时的,比SqlDataReader慢接近3.3秒,这里的第一次查询,是我启动MS SQL服务之后第一次对数据库执行查询。
之后查询:
数据库突然增加1W条记录之后查询(这部分查询耗时要别一般Linq查询消耗时间稍多,大概多12.5ms左右):
结果,这个时候我们会发现,速度提升了非常多,在项目中我们也无需担心,至少你每次执行SQL的代码,你都测试运行过,所以无需担心效率问题。这里我们会发现同等条件下,一般情况下Linq的执行查询效率并不比ADO.NET慢多少,0.046885S(毫秒就乘以1000),不过,不知道诸位这个结果能否接受?
2、Update操作测试(根据一个IPid的值修改这条记录除IPid之外的其他字段,注意表中有346000条数据)
Ado.Net Update测试:
Linq Update测试:
结果:相差0.0468737S,竟然跟上面时间差不多
3、Insert操作测试(添加一条新记录,注意表中有346000条数据)
Ado.Net Insert测试
Linq Insert测试
结果:相差0.0468837S 同样跟上面相差无几
4、Delete操作测试(根据IPid的值删除一条记录,注意表中有346000条数据,)
Ado.net Delete测试
Linq Delete测试
结果:相差0.0624996S,至于Delete操作中为什么Linq耗时稍多,这个我也不是很清楚,我测了好几遍,都是这个结果。
最终结果:不知道这个测试结果大家是否能够认可Linq的效率,这样也更验证了老赵那句“对于大多数互联网应用来说,性能瓶颈在数据库访问上”。其实C#语言的执行效率并不低,反而效率是很客观的。与其在那里人云亦云的说Linq如何如何,倒不如认真的做一下测试。相比Linq在开发上给我们带来的便捷,我想这点时间差应该不算过吧。
出处:http://www.cnblogs.com/yangtongnet/
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