27、提升数据访问效率:Entity Framework 相关工具与组件深度解析

提升数据访问效率:Entity Framework 相关工具与组件深度解析

1. Entity Framework Profiler 概述

在对象 - 关系映射(ORM)中,我们常常会好奇到底有哪些 SQL 命令被发送到了数据库管理系统,以及发送了多少条。此时,我们可以借助数据库管理系统自带的分析器,像 Microsoft SQL Server Profiler,或者使用特定于 ORM 的工具,例如 Entity Framework Profiler。

几乎所有的 ORM 映射器都有自己的查询语言,像 NHibernate 中的 HQL,以及 Entity Framework 和 Entity Framework Core 里的 LINQ。这些语言基于与数据库无关的对象模型运行,然后由 ORM 映射器将其转换为各个数据库管理系统的 SQL 方言。不过,ORM 自动生成的 SQL 命令并非总是最优的,这也是对 ORM 进行批评的一个关键点。

Entity Framework Profiler 由 Hibernating Rhinos 公司开发,它既支持经典的 Entity Framework,也支持 Entity Framework Core。其相关信息如下表所示:
| 信息类型 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 工具名称 | Entity Framework Profiler |
| 网站 | www.efprof.com |
| 制造商 | Hibernating Rhinos,以色列 |
| 免费版本 | 无 |
| 商业版本 | 每月 45 美元起 |

2. 集成 E
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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