1..NET ORM 跨服库查询 MySql、源码Oracle、源码SqlServer等相互联表
2.进阶面试的源码必看的ORM架构之 ORM简介
3.C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL
.NET ORM 跨服库查询 MySql、Oracle、源码SqlServer等相互联表
SqlSugar ORM 的源码发展与重构
在年，SqlSugar ORM经历了一年半的源码怎样看懂源码停更，主要是源码因为底层架构的影响，导致了技术上的源码瓶颈和遗留问题的累积。团队选择在那段时间内不进行更新，源码以避免对现有用户产生不必要的源码影响。这期间，源码团队努力保持与用户的源码沟通，鼓励那些热爱SqlSugar的源码用户寻找其他框架，同时留下了一批对SqlSugar有深厚情谊，源码愿意共同完善框架的源码用户。
经过一年半的筹备，SqlSugar ORM在年正式开始重构，每过一个月就进行一部分的更新，并添加新的功能。最终，在大量努力和优化后，重构工作得以完成。易语言源码解读现在，SqlSugar ORM可以实现多库架构，底层兼容性增强，例如事务处理无需引用外部DLL，底层语法支持多库操作。
SqlSugar ORM支持跨服务器、跨库联表查询，并提供了一整套实现方式，包括一对一、一对多、多对多等查询模式。通过特性实现多库查询，或手动指定数据库进行查询，以满足不同场景的需求。
重构后的SqlSugar ORM在性能方面同样得到保障，无论是单库查询还是多库查询，其性能一致，因为使用了一套统一的算法。其原理在于一次性获取所需数据，然后在内存中分配置，以便进行高效的react的prompt源码数据读取。
如今，SqlSugar ORM取得了显著的成绩。在企业认可方面，job使用SqlSugar ORM来搜索简历，其数量仅次于EF和Dapper，甚至超过了国外的Nhibernate和PetaPoco，占Dapper使用量的%。知名收费框架JNPF和力软都选择了SqlSugar作为其工具。同时，一些培训机构也开始将SqlSugar作为教学内容之一。
在用户认可方面，SqlSugar ORM拥有强大的生态系统，据统计，有超过个项目的使用量，其中大多数项目在GitHub或Gitee上有星以上。此外，还有5个人规模的社区在讨论SqlSugar相关的内容。一些知名项目如RuYiAdmin、ZrAdminNetCore、Admin.NET通用管理平台、Yi框架（Ruoyi Vue）、月读命源码CoreShop商城、Blog.Core等都在积极使用SqlSugar ORM。
如需了解详细信息或寻求合作，欢迎访问SqlSugar的官方GitHub仓库，获取源码或参与讨论。
进阶面试的必看的ORM架构之 ORM简介
ORM，即Object-Relational Mapping，是将关系型数据库与业务实体对象进行映射的关键技术。它简化了开发者在操作数据时与SQL语句的交互，只需处理对象属性和方法即可。ORM的出现源于解决MVC模式中如何将面向对象的模型持久化为关系数据库中的数据记录，以弥合面向对象与关系数据库间的不匹配。
ORM的优点主要体现在其封装了数据库访问细节，使得开发变得简单高效，且通过对象模型构建数据库结构更为直观。然而，它也存在缺点，如性能牺牲（如懒加载和缓存策略可以改善），查询语言的学习成本增加，以及在处理复杂查询时的局限性。常见的自动建网页源码ORM框架如Hibernate、iBATIS、EclipseLink等各有优缺点。
在.NET领域，SqlSugar、PetaPoco、linq2db和Dos.ORM等都是常用的ORM框架，它们提供了不同级别的自动或半自动数据映射。ORM框架如ServiceStack.OrmLite和Entity Framework (EF)在.NET开发中也占据重要地位，而NHibernate则专为.NET环境设计。
ORM与MyBatis的区别在于，ORM倾向于直接操作数据库，而MyBatis则需要手动编写SQL。持久化是将数据保存至数据库的过程，包括CRUD操作，有助于提高效率、代码重用和降低系统耦合度。
总的来说，ORM是现代软件开发中不可或缺的工具，它在简化数据操作的同时，也带来了一定的挑战和优化空间。若对ORM和持久化有深入学习需求，可向作者索取完整资料，包括JAVA课程、源码等学习资源。
C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL
前提
由于工作的原因，经常需要对海量数据进行处理，做的数据爬虫相关，动辄千万级别的数据，单表几十个G都是都是家常便饭。 主要开发语言是C#，数据库使用的是MySQL。
最常见的操作便是 select 读取数据，然后在C#中对数据进行处理， 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select -> process -> insert三个步骤。 对于数据量小的情况下（百万级别 or 几百兆)可能最多1个小时就处理完了。但是对于千万级数据可能几天，甚至更多。 那么问题来了，如何优化
（数据库的一览，有图有真相）
第一步 解决读取的问题
跟数据库打交道的方式有很多，我来列举下吧：
1. 重武器-坦克大炮使用重型ORM框架，比如EF,NHibernat 这样的框架。
2. 轻武器-AK 使用Dapper,PetaPoco之类，单cs文件。灵活高效，使用简单。居家越货必备（我更喜欢PetaPoco :)）
3. 冷兵器？匕首？使用原生的Connection、Command。 然后写原生的SQL语句。
分析：
重武器在我们这里肯定直接被PASS， 他们应该被用在大型项目中。
轻武器Dapper,PetaPoco 看过源码你会发现用到了反射，虽然使用IL和缓存技术，但是还是会影响读取效率，PASS
好吧那就只有使用匕首，原生SQL走起， 利用DataReader 进行高效读取，并且使用索引取数据（更快），而不是列名。
大概的代码如下：
using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))
{
conn.Open();
//此处设置读取的超时，不然在海量数据时很容易超时
var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);
c.ExecuteNonQuery();
MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();
rcmd.Connection = conn;
rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';
//设置命令的执行超时
rcmd.CommandTimeout = ;
var myData = rcmd.ExecuteReader();
while (myData.Read())
{
var f1= myData.GetInt(0);
var f2= myData.GetString(1);
//这里做数据处理....
}
}
哈哈，怎么样，代码非常原始，还是使用索引来取数据，很容易出错。 当然一切为了性能咱都忍了
第二步 数据处理
其实这一步，根据你的业务需要，代码肯定不一， 不过无非是一些字符串处理，类型转换的操作，这时候就是考验你的C#基础功底的时候了。 以及如何高效编写正则表达式。。
具体代码也没法写啊 ，先看完CLR via C# 在来跟我讨论吧 ，O(∩_∩)O哈哈哈~ 跳过。。
第三部 数据插入
如何批量插入才最高效呢？ 有同学会说， 使用事务啊，BeginTransaction, 然后EndTransaction。 恩，这个的确可以提高插入效率。 但是还有更加高效的方法，那就是合并insert语句。
那么怎么合并呢？
insert into table (f1,f2) values(1,'sss'),values(2,'bbbb'),values(3,'cccc');
就是把values后面的全部用逗号，链接起来，然后一次性执行 。
当然不能一次性提交个MB的SQL执行，MySQL服务器对每次执行命令的长度是有限制的。 通过 MySQL服务器端的max_allowed_packet 属性可以查看， 默认是1MB
咱们来看看伪代码吧
//使用StringBuilder高效拼接字符串
var sqlBuilder = new StringBuilder();
//添加insert 语句的头
string sqlHeader = 'insert into table1 (`f1`,`f2`) values';
sqlBuilder.Append(sqlHeader);
using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))
{
conn.Open();
//此处设置读取的超时，不然在海量数据时很容易超时
var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);
c.ExecuteNonQuery();
MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();
rcmd.Connection = conn;
rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';
//设置命令的执行超时
rcmd.CommandTimeout = ;
var myData = rcmd.ExecuteReader();
while (myData.Read())
{
var f1 = myData.GetInt(0);
var f2 = myData.GetString(1);
//这里做数据处理....
sqlBuilder.AppendFormat('({ 0},'{ 1}'),', f1,AddSlash(f2));
if (sqlBuilder.Length >= * )//当然这里的1MB length的字符串并不等于 1MB的Packet。。我知道：）
{
insertCmd.Execute(sqlBuilder.Remove(sqlBuilder.Length-1,1).ToString())//移除逗号，然后执行
sqlBuilder.Clear();//清空
sqlBuilder.Append(sqlHeader);//在加上insert 头
}
}
}
好了，到这里 大概的优化后的高效查询、插入就完成了。
结语
总结下来，无非2个关键技术点，DataReader、SQL合并，都是一些老的技术啦。
其实，上面的代码只能称得上 高效 ， 但是， 却非常的不优雅。。甚至难看。。
那那么问题来了？ 如何进行重构呢？ 通过重构抽象出一个可用的类，而不必关心字符串拼接这些乱七八糟的东西，支持多线程合并写入，最大限度提高写入IO， 我们在下一篇文章中再来谈谈。
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