Linq实体类的设计(解决了复合查询的问题,同时解决了LINQ上下文缓存问题)

简介:

文章中解决的问题:1 Linq to SQL不支持返回显示实体问题

2 解决了实体中导航属性为集合时类型转换错误的问题

实体的设计:

 

看似简单的知识,事实上它困扰了我很长时间,可能也困扰了您很长时间吧,没关系,今天咱们终于把它解决了。

本文转自博客园张占岭(仓储大叔)的博客,原文链接:Linq实体类的设计(解决了复合查询的问题,同时解决了LINQ上下文缓存问题),如需转载请自行联系原博主。

目录
相关文章
|
2月前
|
存储 缓存 索引
从底层数据结构和CPU缓存两方面剖析LinkedList的查询效率为什么比ArrayList低
本文详细对比了ArrayList和LinkedList的查询效率,从底层数据结构和CPU缓存两个方面进行分析。ArrayList基于动态数组,支持随机访问,查询时间复杂度为O(1),且CPU缓存对其友好;而LinkedList基于双向链表,需要逐个节点遍历,查询时间复杂度为O(n),且CPU缓存对其帮助不大。文章还探讨了CPU缓存对数组增删操作的影响,指出缓存主要作用于读取而非修改。通过这些分析,加深了对这两种数据结构的理解。
50 2
|
4月前
|
存储 缓存 关系型数据库
查询缓存效果
【8月更文挑战第14天】
38 2
|
7月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 查询优化:提速查询效率的13大秘籍(索引设计、查询优化、缓存策略、子查询优化以及定期表分析和优化)(中)
MySQL 查询优化:提速查询效率的13大秘籍(索引设计、查询优化、缓存策略、子查询优化以及定期表分析和优化)(中)
1194 0
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
微服务复杂查询之缓存策略
微服务复杂查询之缓存策略
|
4月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【缓存大对决】Memcached VS MySQL查询缓存,谁才是真正的性能之王?
【8月更文挑战第24天】在现代Web应用中,缓存技术对于提升性能与响应速度至关重要。本文对比分析了Memcached与MySQL查询缓存这两种常用方案。Memcached是一款高性能分布式内存对象缓存系统,支持跨服务器共享缓存,具备灵活性与容错性,但受限于内存大小且不支持数据持久化。MySQL查询缓存内置在MySQL服务器中,简化了缓存管理,特别适用于重复查询,但功能较为单一且扩展性有限。两者各有所长,实际应用中可根据需求单独或结合使用,实现最佳性能优化。
155 0
|
4月前
|
缓存 Java 数据库连接
Hibernate 中的查询缓存是什么?
【8月更文挑战第21天】
43 0
|
4月前
|
缓存 数据库 SQL
查询缓存 面试准备
【8月更文挑战第13天】
35 0
|
6月前
|
存储 缓存 监控
MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析
MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析
372 1
|
6月前
|
缓存 NoSQL Java
Redis系列学习文章分享---第四篇(Redis快速入门之Java客户端--商户查询缓存+更新+双写一致+穿透+雪崩+击穿+工具封装)
Redis系列学习文章分享---第四篇(Redis快速入门之Java客户端--商户查询缓存+更新+双写一致+穿透+雪崩+击穿+工具封装)
76 0
|
7月前
|
SQL 缓存 数据库
在Python Web开发过程中:数据库与缓存,如何使用ORM(例如Django ORM)执行查询并优化查询性能?
在Python Web开发中,使用ORM如Django ORM能简化数据库操作。为了优化查询性能,可以:选择合适索引,避免N+1查询(利用`select_related`和`prefetch_related`),批量读取数据(`iterator()`),使用缓存,分页查询,适时使用原生SQL,优化数据库配置,定期优化数据库并监控性能。这些策略能提升响应速度和用户体验。
64 0