Меню
ГлавнаяИгры

Нет ленивой загрузки, что мне делать? EF и наследование

Последнее обновление: 31.10.2015

Entity Framework представляет специальную объектно-ориентированную технологию на базе фреймворка.NET для работы с данными. Если традиционные средства ADO.NET позволяют создавать подключения, команды и прочие объекты для взаимодействия с базами данных, то Entity Framework представляет собой более высокий уровень абстракции, который позволяет абстрагироваться от самой базы данных и работать с данными независимо от типа хранилища. Если на физическом уровне мы оперируем таблицами, индексами, первичными и внешними ключами, но на концептуальном уровне, который нам предлагает Entity Framework, мы уже работает с объектами.

Первая версия Entity Framework - 1.0 вышла еще в 2008 году и представляла очень ограниченную функциональность, базовую поддержку ORM (object-relational mapping - отображения данных на реальные объекты) и один единственный подход к взаимодействию с бд - Database First. С выходом версии 4.0 в 2010 году многое изменилось - с этого времени Entity Framework стал рекомендуемой технологией для доступа к данным, а в сам фреймворк были введены новые возможности взаимодействия с бд - подходы Model First и Code First.

Дополнительные улучшения функционала последовали с выходом версии 5.0 в 2012 году. И наконец, в 2013 году был выпущен Entity Framework 6.0, обладающий возможностью асинхронного доступа к данным.

Центральной концепцией Entity Framework является понятие сущности или entity. Сущность представляет набор данных, ассоциированных с определенным объектом. Поэтому данная технология предполагает работу не с таблицами, а с объектами и их наборами.

Любая сущность, как и любой объект из реального мира, обладает рядом свойств. Например, если сущность описывает человека, то мы можем выделить такие свойства, как имя, фамилия, рост, возраст, вес. Свойства необязательно представляют простые данные типа int, но и могут представлять более комплексные структуры данных. И у каждой сущности может быть одно или несколько свойств, которые будут отличать эту сущность от других и будут уникально определять эту сущность. Подобные свойства называют ключами .

При этом сущности могут быть связаны ассоциативной связью один-ко-многим, один-ко-одному и многие-ко-многим, подобно тому, как в реальной базе данных происходит связь через внешние ключи.

Отличительной чертой Entity Framework является использование запросов LINQ для выборки данных из БД. С помощью LINQ мы можем не только извлекать определенные строки, хранящие объекты, из бд, но и получать объекты, связанные различными ассоциативными связями.

Другим ключевым понятием является Entity Data Model . Эта модель сопоставляет классы сущностей с реальными таблицами в БД.

Entity Data Model состоит из трех уровней: концептуального, уровень хранилища и уровень сопоставления (маппинга).

На концептуальном уровне происходит определение классов сущностей, используемых в приложении.

Уровень хранилища определяет таблицы, столбцы, отношения между таблицами и типы данных, с которыми сопоставляется используемая база данных.

Уровень сопоставления (маппинга) служит посредником между предыдущими двумя, определяя сопоставление между свойствами класса сущности и столбцами таблиц.

Таким образом, мы можем через классы, определенные в приложении, взаимодействовать с таблицами из базы данных.

Способы взаимодействия с БД

Entity Framework предполагает три возможных способа взаимодействия с базой данных:

    Database first : Entity Framework создает набор классов, которые отражают модель конкретной базы данных

    Model first : сначала разработчик создает модель базы данных, по которой затем Entity Framework создает реальную базу данных на сервере.

    Code first : разработчик создает класс модели данных, которые будут храниться в бд, а затем Entity Framework по этой модели генерирует базу данных и ее таблицы

Предположим достаточно типовой сценарий — добавление множества объектов в базу:

Бездумное выключение свойства AutoDetectChangesEnabled может привести к нежелательным последствиям (потеря изменений, исключения из-за нарушения целостности данных), поэтому наиболее простое правило я бы сформулировал так — если ваш код не предполагает дальнейшего изменения добавленных в контекст объектов в пределах той же сессии, то это свойство можно смело отключать. Такая ситуация встречается довольно часто — типовой CRUD API обычно получает объект извне и либо просто его добавляет, либо еще определяет, какие были сделаны изменения с момента вычитки, и соответствующим образом обновляет информацию о состоянии объекта в контексте (например, с помощью GraphDiff , или с использованием self-tracked entities, или любых других похожих решений). Сам объект при этом не изменяется.

Постоянная перекомпиляция некоторых запросов

Начиная с Entity Framework 5, запросы автоматически кешируются после компиляции, что позволяет значительно ускорить их последующие выполнения — текст SQL запроса будет взят из кеша, остается только подставить требуемые значения параметров. Но есть несколько ситуаций, в которых компиляция будет выполняться при каждом выполнении.

Использование Contains по коллекции в памяти

На практике нередко возникает необходимость добавить в запрос условие, аналогичное SQL-оператору IN — проверить, совпадает ли значение свойства с каким-нибудь из элементов коллекции. Например, вот так:

List channels = new List { 1, 5, 9 }; dataContext.Entities .AsNoTracking() .Where(e => channels.Contains(e.Channel)) .ToList();
Это выражение в итоге преобразуется в SQL следующего вида:

SELECT . AS , . AS , . AS FROM . AS WHERE . IN (1, 5, 9)
Получается, что для оператора IN параметры не используются, а вместо этого подставляются сами значения. Такой запрос закешировать не получится, т.к. при использовании коллекции с другим содержимым текст запроса нужно будет перегенерировать. Это, кстати, бьет не только по производительности самого Entity Framework, но и по серверу базы данных, так как для любого нового списка значений в операторе IN сервер должен будет заново построить и закешировать план выполнения.

Если в коллекции, по которой делается Contains не ожидается большого числа элементов (скажем, не больше ста), проблему можно решить динамической генерацией условий, соединенных оператором OR. Это легко сделать, например, с помощью библиотеки LinqKit :

List channels = new List { 1, 5, 9 }; var channelsCondition = PredicateBuilder.False(); channelsCondition = channels.Aggregate(channelsCondition, (current, value) => current.Or(e => e.Channel == value).Expand()); var query = dataContext.Entities .AsNoTracking() .Where(channelsCondition);
В итоге получаем уже параметризированный запрос:

SELECT . AS , . AS , . AS FROM . AS WHERE . IN (@p__linq__0,@p__linq__1,@p__linq__2)
Несмотря на то, что динамическое построение запроса выглядит дополнительной затратной работой, на практике на него уходит сравнительно немного процессорного времени. В одной из реальных задач построение запроса при каждом вызове занимало больше секунды. А замена Contains на подобное динамическое выражение уменьшило время обработки запросов (кроме первого) до десятков миллисекунд.

Использование Take и Skip

Во многих проектах возникает необходимость реализовать пейджинг для результатов поиска. Очевидным решением для выборки нужной порции записей тут являются функции Take и Skip:

Int pageSize = 10; int startFrom = 10; var query = dataContext.Entities .AsNoTracking() .OrderBy(e => e.Name) .Skip(startFrom) .Take(pageSize);
Посмотрим, какой в этом случае будет SQL:

SELECT . AS , . AS , . AS FROM . AS ORDER BY . ASC OFFSET 10 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY
И размер страницы, и величина смещения указаны в запросе константами, а не параметрами. Это, опять же, говорит о том, что текст запроса кешироваться не будет. К счастью, начиная с Entity Framework 6 есть простая возможность обойти эту проблему — использовать лямбда-выражения в функциях Take и Skip:

Var query = dataContext.Entities .AsNoTracking() .OrderBy(e => e.Name) .Skip(() => startFrom) .Take(() => pageSize);
И результирующий запрос будет содержать параметры вместо констант:

SELECT . AS , . AS , . AS FROM . AS ORDER BY . ASC OFFSET @p__linq__0 ROWS FETCH NEXT @p__linq__1 ROWS ONLY

Большое количество Include в одном запросе

Очевидно, самый простой способ прочитать данные из базы вместе с дочерними коллекциями и другими навигационными свойствами — это использовать метод Include(). Независимо от количества Include() в LINQ запросе, по итогу будет сформирован один SQL запрос, который возвращает все указанные данные. Может сложиться впечатление, что в рамках Entity Framework такой подход для вычитки сложных объектов будет наиболее оптимальным в любой ситуации. Но это не совсем так.

Для начала рассмотрим структуру итогового SQL запроса. Например, у нас есть LINQ запрос с двумя Include для коллекций.

Var query = c.GuidKeySequentialParentEntities .AsNoTracking() .Include(e => e.Children1) .Include(e => e.Children2) .Where(e => e.Id == sequentialGuidKey);
Соответствующий SQL будет содержать UNION ALL:

SELECT . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS FROM (SELECT CASE WHEN (. IS NULL) THEN CAST(NULL AS int) ELSE 1 END AS , 1 AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , CAST(NULL AS uniqueidentifier) AS , CAST(NULL AS varchar(1)) AS , CAST(NULL AS uniqueidentifier) AS FROM . AS LEFT OUTER JOIN . AS ON . = . WHERE . = @p__linq__0 UNION ALL SELECT 2 AS , 2 AS , . AS , . AS , CAST(NULL AS uniqueidentifier) AS , CAST(NULL AS varchar(1)) AS , CAST(NULL AS uniqueidentifier) AS , . AS , . AS , . AS FROM . AS INNER JOIN . AS ON . = . WHERE . = @p__linq__0) AS ORDER BY . ASC, . ASC
Логично было бы предположить, что Include() просто добавляет еще один JOIN в запрос. Но Entity Framework ведет себя сложнее. Если включаемое навигационное свойство — единичный объект, а не коллекция, то будет просто еще один JOIN. Если коллекция — то под каждую будет сформирован отдельный подзапрос, где родительская таблица соединяется с дочерней, а все такие подзапросы будут объединены в общий UNION ALL. Очевидно, что если нужна только одна дочерняя коллекция, то UNION ALL не будет. Схематически это можно изобразить так:

SELECT /* список полей */ FROM (SELECT /* список полей */ FROM /* родительская таблица */ LEFT OUTER JOIN /* дочерняя таблица 1 */ WHERE /* общее условие */ UNION ALL SELECT /* список полей */ FROM /* родительская таблица */ INNER JOIN /* дочерняя таблица 2 */ WHERE /* общее условие */ UNION ALL SELECT /* список полей */ FROM /* родительская таблица */ INNER JOIN /* дочерняя таблица 3 */ WHERE /* общее условие */ /* ... */ ORDER BY /* список полей */
Сделано это для борьбы с проблемой перемножения результатов. Предположим, у объекта есть три дочерних коллекции по 10 элементов в каждой. Если все три добавить через OUTER JOIN напрямую в «главный» запрос, то в результате будет 10 * 10 * 10 = 1000 записей. Если же пойти путем Entity Framework, и эти три коллекции собирать в один запрос через UNION, то получим 30 записей. Чем больше коллекций и элементов в них, тем выигрыш подхода с UNION очевиднее.

Но проблема в том, что при большой сложности самих сущностей и критериев выборки, построение и оптимизация такого запроса весьма трудоемки для Entity Framework, как и выполнение его на уровне сервера базы данных. Поэтому если результаты профилирования показывают неудовлетворительную производительность запросов, содержащих Include, а с индексами в базе все в порядке — есть смысл задуматься об альтернативных решениях.

Основная идея альтернативных решений — это вычитка каждой коллекции отдельным запросом. Наиболее простой вариант возможен, если объекты при выборке добавляются в контекст, т.е. без использования AsNoTracking():

Var children1 = c.ChildEntities1 .Where(e => e.Parent.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) var children2 = c.ChildEntities2 .Where(e => e.Parent.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) children1.Load(); children2.Load(); var query = c.ParentEntities .Where(e => e.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) .ToList();
Получается, что для каждой дочерней коллекции мы вычитываем все объекты, которые имеют отношение к родительским сущностям, попадающим под критерий запроса. После вызова Load() объекты добавляются в контекст. Во время вычитки родительских сущностей Entity Framework найдет все дочерние, находящиеся в контексте, и соответствующим образом добавит на них ссылки.

Основной недостаток здесь — то, что на каждый запрос идет отдельное обращение к серверу базы данных. К счастью, есть способ решить и эту проблему. В библиотеке EntityFramework.Extended есть возможность создавать «будущие» запросы. Основная идея в том, что все запросы, у которых был вызван extension method Future(), будут посланы в одном обращении к серверу, когда у какого-либо из них будет вызван терминальный метод:

Var children1 = c.ChildEntities1 .Where(e => e.Parent.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) .Future(); var children2 = c.ChildEntities2 .Where(e => e.Parent.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) .Future(); var results = c.ParentEntities .Where(e => e.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -1)) .Future() .ToList();
По итогу, как и в первом примере, объекты из коллекции results будут содержать корректно заполненные коллекции Children1 и Children2, причем все данные будут получены за одно обращение к серверу.

Использование «будущих» запросов будет полезно в любых ситуациях, где есть необходимость выполнять несколько отдельных запросов.

Вычитка полей только из базовой сущности при использовании Table Per Type маппинга

Представим себе систему, в которой ряд сущностей имеет базовый класс, содержащий их общие характеристики (название, дата создания, владелец, статус и т.д.). Также есть требование реализовать поиск по этим характеристикам и отображение списка результатов. Отображение подразумевает, опять же, использование только базовых характеристик.

С точки зрения гибкости модели под эту задачу хорошо подходит Table Per Type маппинг, где под каждый тип создается отдельная таблица. Например, у нас есть базовый класс Vehicle и наследники — PassengerCar, Truck, Motorcycle. В этом случае в базе будет создано четыре таблицы.

Напишем запрос, который вычитывает результаты поиска по какому-либо критерию. Например, дата добавления не ранее 10 дней назад:

Var vehicles = context.Vehicles .AsNoTracking() .Where(v => v.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -10)) .ToList();
И посмотрим, во что его преобразует Entity Framework:

SELECT CASE WHEN ((NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)))) THEN "0X" WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN "0X0X" WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN "0X1X" ELSE "0X2X" END AS , . AS , . AS , . AS , CASE WHEN ((NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)))) THEN CAST(NULL AS bit) WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN . WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN CAST(NULL AS bit) END AS , CASE WHEN ((NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)))) THEN CAST(NULL AS int) WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN CAST(NULL AS int) WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN . END AS , CASE WHEN ((NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL))) AND (NOT ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)))) THEN CAST(NULL AS int) WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN CAST(NULL AS int) WHEN ((. = 1) AND (. IS NOT NULL)) THEN CAST(NULL AS int) ELSE . END AS FROM . AS LEFT OUTER JOIN (SELECT . AS , . AS , cast(1 as bit) AS FROM . AS ) AS ON . = . LEFT OUTER JOIN (SELECT . AS , . AS , cast(1 as bit) AS FROM . AS ) AS ON . = . LEFT OUTER JOIN (SELECT . AS , . AS , cast(1 as bit) AS FROM . AS ) AS ON . = . WHERE . >
Получается, что нам нужна только базовая информация, а Entity Framework вычитывает всю, причем достаточно громоздким запросом. На самом деле в данной конкретной ситуации ничего плохого нет — несмотря на то, что мы выбираем объекты из коллекции базовых классов, фреймворк должен соблюдать полиморфное поведение и возвращать объект того типа, которым он был создан.

Основной вопрос здесь — как упростить запрос, чтобы он не читал лишнее? К счастью, начиная с Entity Framework 5 такая возможность есть — это использование проекции. Просто создаем объект другого типа или анонимный, используя для его заполнения только свойств базовой сущности:

Var vehicles = context.Vehicles .AsNoTracking() .Where(v => v.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -10)) .Select(v => new { Id = v.Id, CreatedAt = v.CreatedAt, Name = v.Name }) .ToList();
И все становится намного проще:

SELECT 1 AS , . AS , . AS , . AS FROM . AS WHERE . >= (DATEADD (day, -10, SysUtcDateTime()))
Но есть и неприятные новости – если в базовом классе есть коллекция, и ее нужно вычитывать, проблема остается. Вот пример:

Var vehicles = context.Vehicles .AsNoTracking() .Where(v => v.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -10)) .Select(v => new { Id = v.Id, CreatedAt = v.CreatedAt, Name = v.Name, ServiceTickets = v.ServiceTickets }) .ToList();
И сгенерированный для него SQL:

SELECT . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS FROM (SELECT . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , . AS , 1 AS , . AS , . AS , . AS , CASE WHEN (. IS NULL) THEN CAST(NULL AS int) ELSE 1 END AS FROM . AS LEFT OUTER JOIN . AS ON . = . LEFT OUTER JOIN . AS ON . = . LEFT OUTER JOIN . AS ON . = . LEFT OUTER JOIN . AS ON . = . WHERE . >= (DATEADD (day, -10, SysUtcDateTime()))) AS ORDER BY . ASC, . ASC, . ASC, . ASC, . ASC
Я создавал тикет для Entity Framework на эту тему: https://entityframework.codeplex.com/workitem/2814 , но мне вежливо ответили, что в виду большой сложности и опасности все разломать, они это исправлять не будут.

В некоторых случаях, когда размер базы и/или количество объектов-наследников невелики, с этим можно жить. Если подобные запросы начинают ощутимо ухудшать производительность, нужно искать решения. Раз на уровне самого фреймворка проблему предотвратить нельзя, нужен обходной путь. Наиболее простой вариант здесь — дочитывать коллекции отдельными запросами, например:

//Создаем базовый запрос var vehiclesQuery = context.Vehicles .AsNoTracking() .Where(v => v.CreatedAt >= DbFunctions.AddDays(DateTime.UtcNow, -10)); //Вычитываем объекты с помощью проекции на вспомогательный класс, игнорируя коллекции var vehicles = vehiclesQuery .Select(v => new VehicleDto { Id = v.Id, CreatedAt = v.CreatedAt, Name = v.Name }) .ToList(); //Дочитываем элементы коллекции, относящиеся к любому из объектов, возвращаемых исходным запросом var serviceTickets = context.ServiceTickets .AsNoTracking() .Where(s => vehiclesQuery.Any(v => v.Id == s.VehicleId)) .ToList(); //Раскладываем элементы по соответствующим объектам vehicles.ForEach(v => v.ServiceTickets .AddRange(serviceTickets.Where(s => s.VehicleId == v.Id)));
Универсального рецепта здесь нет, и приведенное выше решение может не дать выигрыша во всех случаях. Например, базовый запрос может оказаться достаточно сложным, и выполнять его по новой для каждой коллекции будет накладно. Попытаться обойти эту проблему можно через получение списка идентификаторов из результатов базового запроса, а потом использование его во всех дальнейших подзапросах. Но если результатов много, выигрыша может и не быть. К тому же, в этом случае следует помнить о том, что было сказано ранее о методе Contains, который явно напрашивается для поиска по идентификаторам.

Общий подход к решению проблемы я бы сформулировал так — если есть возможность не использовать Table Per Type маппинг, лучше его не использовать. В тех случаях, когда без него сложно обойтись, нужно попробовать варианты, описанные выше, и посмотреть, дают ли они выигрыш.

Дополнительная информация

Нюансы, связанные с производительностью, на которые следует обратить внимание при работе с Entity Framework (в том числе и описанные в статье) кратко описаны по этой ссылке: https://msdn.microsoft.com/en-us/data/hh949853.aspx . К сожалению, не для всех проблем указаны альтернативные решения, но информация все равно очень полезная. Также следует отметить, что как минимум пункт 4.3 на практике не подтверждается для Entity Framework 6.1.3.

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта

 

4 ответов

В Entity Framework Core 2.1 мы можем использовать типы запросов, как предполагал Юрий Н.

Более подробную статью о том, как их использовать, можно найти

Самый простой подход в соответствии с примерами статей будет:

1. Мы имеем, например, следующие сущности Модели для управления публикациями

Public class Magazine { public int MagazineId { get; set; } public string Name { get; set; } public string Publisher { get; set; } public List

Articles { get; set; } } public class Article { public int ArticleId { get; set; } public string Title { get; set; } public int MagazineId { get; set; } public DateTime PublishDate { get; set; } public Author Author { get; set; } public int AuthorId { get; set; } } public class Author { public int AuthorId { get; set; } public string Name { get; set; } public List
Articles { get; set; } }

2. У нас есть вид под названием AuthorArticleCounts, определенный для возврата имени и количества статей, написанных автором

SELECT a.AuthorName, Count(r.ArticleId) as ArticleCount from Authors a JOIN Articles r on r.AuthorId = a.AuthorId GROUP BY a.AuthorName

3. Мы идем и создаем модель, которая будет использоваться для представления

Public class AuthorArticleCount { public string AuthorName { get; private set; } public int ArticleCount { get; private set; } }

4. После этого создадим свойство DbQuery в моем DbContext, чтобы использовать результаты просмотра внутри модели

Public DbQuery AuthorArticleCounts{get;set;}

5. Наконец, мы можем легко получить результаты представления как это.

Var results=_context.AuthorArticleCounts.ToList();

В настоящее время представления не поддерживаются Entity Framework Core. См. https://github.com/aspnet/EntityFramework/issues/827 .

Таким образом, вы можете обмануть EF, используя представление, сопоставляя свою сущность с представлением, как если бы это была таблица. Этот подход связан с ограничениями. например вы не можете использовать миграцию, вам нужно вручную указать ключ для EF для нас, и некоторые запросы могут работать некорректно. Чтобы обойти эту последнюю часть, вы можете писать SQL-запросы вручную

Context.Images.FromSql("SELECT * FROM dbo.ImageView")

EF Core не создает DBset для представлений SQL автоматически в контексте calss, мы можем добавить их вручную, как показано ниже.

Public partial class LocalDBContext: DbContext { public LocalDBContext(DbContextOptions options) : base(options) { } public virtual DbSet YourView { get; set; } protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder) { modelBuilder.Entity(entity => { entity.HasKey(e => e.ID); entity.ToTable("YourView"); entity.Property(e => e.Name).HasMaxLength(50); }); } }

Образец образца определяется ниже, с несколькими свойствами

Entity Framework был представлен корпорацией Microsoft в 2008 году как основное средством взаимодействия между приложениями .NET и реляционными базами данных. Entity Framework — это инструмент, упрощающий сопоставление объектов в программном обеспечении с таблицами и столбцами реляционной базы данных.

  • Entity Framework (EF) — это ORM-фреймворк с открытым исходным кодом для ADO.NET , который является частью .NET Framework .
  • ORM обрабатывает создание соединений с базой данных и выполнение команд, а также результаты запросов и автоматическое предоставление этих результатов в качестве объектов приложения.
  • ORM также помогает отслеживать изменения объектов приложения и может сохранять эти изменения в базе данных.

Почему Entity Framework?

Entity Framework — это ORM , нацеленная на повышение производительности за счет сокращения задач по сохранению данных, используемых в приложениях.

  • Entity Framework может генерировать команды базы данных, необходимые для чтения или записи данных, а также выполнять их.
  • При необходимости можно выразить запросы через объекты домена, используя LINQ.
  • Entity Framework выполняет соответствующий запрос в базе данных, а затем предоставляет результаты в экземплярах объектов домена, чтобы вы могли работать с ними в приложении.

На данный момент существуют и другие ORM , такие как NHibernate и LLBLGen Pro . Большинство ORM обычно помещают типы домена непосредственно в схему базы данных.

Entity Framework имеет более сложный уровень отображения, поэтому позволяет настраивать сопоставления. Например, сопоставления единичного объекта с несколькими таблицами базы данных или даже с несколькими объектами в одной таблице.


  • Entity Framework — это рекомендуемая Microsoft технология доступа к данным для новых приложений.
  • ADO.NET также будет непосредственно ссылаться на эту технологию для наборов данных и таблиц данных.
  • Entity Framework — это инструмент, в который активно вкладываются средства и усилия на протяжении уже нескольких лет.
  • Корпорация Microsoft рекомендует использовать Entity Framework с ADO.NET или LINQ для SQL для всех новых разработок.

Концептуальная модель

Для разработчиков, которые ведут проекты, ориентированные на базу данных, преимущество Entity Framework заключается в том, что он позволяет сосредоточиться на бизнес-домене. Хотите, чтобы ваше приложение не ограничивалось только тем, что может сделать база данных?

  • В Entity Framework основное внимание уделяется модели объектов в приложении, а не модели БД, которую вы используете для сохранения данных приложения.
  • Концептуальная модель может быть согласованной со схемой базы данных или кардинально отличаться.
  • Можно использовать Visual Designer для определения концептуальной модели, которая сможет генерировать классы — их вы будете использовать в своем приложении.
  • Можно просто определить классы и использовать функцию Entity Framework под названием Code First . Таким образом вы зададите концептуальную модель для Entity Framework .


В любом случае Entity Framework обрабатывает то, как перейти от вашей концептуальной модели к базе данных. Таки вы можете запросить объекты концептуальной модели и работать с ними напрямую.

Функции

Ниже перечислены основные функции Entity Framework . В этот список вошли наиболее важные функции фреймворка, а также те, о которых разработчики часто задают вопросы.

  • Entity Framework — это инструмент, созданный специалистами компании Microsoft .
  • Entity Framework разрабатывается как продукт с открытым исходным кодом.
  • Entity Framework больше не привязан и не зависит от цикла релизов .NET .
  • Работает с любой реляционной базой данных и с действующим провайдером Entity Framework .
  • Генерация команд SQL из LINQ в Entities .
  • Entity Framework создает параметризованные запросы.
  • Entity Framework позволяет вставлять, обновлять и удалять команды.
  • Работает с визуальной моделью или с вашими собственными классами.
  • Entity Framework поддерживает хранимые процедуры.

Перевод статьи «What is Entity Framework» был подготовлен дружной командой проекта

Хорошо Плохо

Всем доброго времени суток. На связи Алексей Гулынин. В прошлых статьях мы рассмотрели различные подходы по работе с Entity Framework. В данной статье я бы хотел рассказать, как работать с данными в Entity Framework . Рассмотрим следующие операции:

  1. Добавление записи
  2. Чтение записей
  3. Редактирование записи
  4. Удаление записи

Создадим новый проект. В этот раз тип проекта будет "Приложение Windows Forms":

Добавим элемент DataGridView на нашу форму. Также добавим 3 кнопки: "Добавление", "Редактирование", "Удаление". Добавим ещё 2 элемента "TextBox", в которые будем выводить информацию о записи, которая в данный момент выделена (эти 2 "TextBox" будут использованы ещё для добавления новой записи). Добавим ещё один "TextBox", в который будет выводиться информация об "ID" записи (это нужно будет для редактирования записи). Также добавим 2 элемента "label". В конечном итоге наша форма будет выглядеть следующим образом:

Будем использовать подход "Code First". Создадим следующий класс:

Public class Countries { public int Id { get; set; } public string Country { get; set; } public string Capital { get; set; } }

Основной код будет в файле "Form1.cs". Сразу приведу весь код, в комментариях он будет подробно рассмотрен:

Using System; using System.Windows.Forms; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Migrations; namespace WorkWithDataInEF { public partial class Form1: Form { private MyModel db; public Form1() { // Создаём объект нашего контекста db = new MyModel(); InitializeComponent(); // Загружаем данные из таблицы в кэш db.Countries.Load(); // Привязываем данные к dataGridView dataGridView1.DataSource = db.Countries.Local.ToBindingList(); } // Событие: клик по ячейке таблицы private void dataGridView1_CellClick(object sender, DataGridViewCellEventArgs e) { // Проверка выборки строк // Если строка не выбрана, то дальше ничего не происходит if (dataGridView1.CurrentRow == null) return; // Получаем выделенную строку и приводим её у типу Countries Countries country = dataGridView1.CurrentRow.DataBoundItem as Countries; // Если мы щёлкаем по пустой строке, то ничего дальше не делаем if (country == null) return; // Выводим данные о стране и её столице в TextBox tb_Country.Text = country.Country; tb_Capital.Text = country.Capital; tB_ID.Text = country.Id.ToString(); } // Добавление записи private void btn_Add_Click(object sender, EventArgs e) { // Проверяем, что в текстовых полях есть данные if (tb_Country.Text == String.Empty || tb_Capital.Text == String.Empty) { MessageBox.Show("Заполните данные о стране!"); return; } // Создаём экземпляр класса Countries, // т.е получаем данные о нашей стране из текстовых полей Countries country = new Countries { Country = tb_Country.Text, Capital = tb_Capital.Text }; // Заносим данные в нашу таблицу db.Countries.Add(country); // Обязательно сохраняем изменения db.SaveChanges(); // Обновляем наш dataGridView, чтобы в нём отобразилась новая страна dataGridView1.Refresh(); // Обнуляем текстовые поля tb_Country.Text = String.Empty; tb_Capital.Text = String.Empty; tB_ID.Text = String.Empty; } // Редактирование записи private void btn_Edit_Click(object sender, EventArgs e) { // Проверяем, что выбрана запись if (tB_ID.Text == String.Empty) return; // Получаем id из текстового поля int id = Convert.ToInt32(tB_ID.Text); // Находим страну по этому id с помощью метода Find() Countries country = db.Countries.Find(id); if (country == null) return; country.Country = tb_Country.Text; country.Capital = tb_Capital.Text; // Добавляем или обновляем запись db.Countries.AddOrUpdate(country); db.SaveChanges(); dataGridView1.Refresh(); } // Удаление записи // Всё аналогично редактирования записи, только используется метод Remove() private void btn_delete_Click(object sender, EventArgs e) { if (tB_ID.Text == String.Empty) return; int id = Convert.ToInt32(tB_ID.Text); Countries country = db.Countries.Find(id); if (country == null) return; country.Country = tb_Country.Text; country.Capital = tb_Capital.Text; db.Countries.Remove(country); db.SaveChanges(); dataGridView1.Refresh(); } } }

Как мы видим — всё работает.