Dapper学习(四)之Dapper，Plus的大数据量的操作

Dapper Plus是Dapper的一个扩展库，可以对大数据量进行更快速且更有效的操作。它包含了一组高性能的批量操作，可以大幅提升数据库访问的速度。在这篇文章中，将详细介绍Dapper Plus如何进行大数据量操作以及使用方法，最后还会提供一些成功的案例。

一、Dapper Plus的大数据量操作

1. 增、删、改（BulkInsert、BulkUpdate、BulkDelete）

Dapper Plus提供了三种高性能的批量操作，分别是BulkInsert、BulkUpdate、BulkDelete。这三种操作都对大数据量进行了优化，可以显著提高数据库的写入、更新和删除速度。

BulkInsert: 实现大批量的插入数据到数据库。如果需要插入的数据量很大，使用Dapper Plus的BulkInsert操作，可以一次性插入所有数据，避免了循环插入的问题，大大提高了效率。

BulkUpdate: 实现大批量数据更新。Dapper Plus的BulkUpdate操作，可以一次性更新所有数据，避免了循环更新的问题，大大提高了效率。

BulkDelete: 实现大批量数据删除。Dapper Plus的BulkDelete操作可以一次性删除所有数据。

2. 查询（BulkSelect）

Dapper Plus提供了BulkSelect操作，支持读取大数据量的查询结果。如果从数据库查询的数据量非常大时，使用Dapper Plus的BulkSelect操作，可以非常快速地获取所有数据。

二、使用方法

1. 安装Dapper Plus

可以从NuGet上安装Dapper Plus，或者通过管理NuGet包控制台进行安装。

PM> Install-Package DapperPlus

2. 引入命名空间

使用前，请先引入对应的命名空间。

using DapperPlus;

3. 执行Bulk操作

以下是Bulk操作的代码实例：

// Bulk Insert

connection.BulkInsert(listOfEntities);

// Bulk Update

connection.BulkUpdate(listOfEntities);

// Bulk Delete

connection.BulkDelete(listOfEntities);

// Bulk Select

var list = connection.BulkSelect();

其中，listOfEntities表示需要插入、更新或删除的实体列表，list表示查询结果列表。

三、案例说明

以下是一个使用Dapper Plus进行批量插入的实例：

using DapperPlus;

using System.Collections.Generic;

using System.Data.SqlClient;

namespace ConsoleApp

{

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

string connectionString = "Data Source=.;Initial Catalog=TestDb;Integrated Security=True";

SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString);

connection.Open();

List employees = new List();

for (int i = 0; i < 100000; i++)

{

employees.Add(new Employee()

{

FirstName = "FirstName" + i.ToString(),

LastName = "LastName" + i.ToString(),

Email = "Email" + i.ToString() + "@example.com",

PhoneNumber = "0000000000",

});

}

// 批量插入数据

connection.BulkInsert(employees);

connection.Close();

}

}

}

以上代码中，我们定义了一个Employee实体类，用于存储员工的信息。我们随机生成了10w条员工数据，并使用Dapper Plus的BulkInsert操作将这些数据批量插入到数据库中。相比于循环插入，使用Dapper Plus的批量插入效率更高。

总之，使用Dapper Plus可以大幅提高对大数据量的数据库操作的效率，有效地缩短了操作时间，在数据量大的情况下，可以更快速的完成数据操作。

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