【亲测免费】 推荐:Entity Framework Extended —— 框架增强神器
如果你正在寻找一个能大幅提高Entity Framework性能的扩展库,那么Entity Framework Extended无疑是你的首选。它提供了批量操作、未来查询以及查询结果缓存等一系列高效特性,让数据库操作变得更为便捷和快速。
项目介绍
Entity Framework Extended是一个由Entity Framework Extensions团队开发的强大的.NET框架扩展。虽然该项目自2015年起不再更新,但它为开发者留下了两个宝贵的资源——付费的Entity Framework Extensions和免费的Entity Framework Plus。这两个库都致力于提供更高效的Entity Framework功能,以满足不同层次的需求。
项目技术分析
批量操作
批量更新和删除是Entity Framework Extended的核心亮点。无需先加载实体到内存,即可直接对数据库进行批量操作,显著提升了性能。例如:
// 删除匹配条件的所有用户
context.Users.Where(u => u.FirstName == "firstname").Delete();
// 更新所有状态为1的任务至状态2
context.Tasks.Where(t => t.StatusId == 1).Update(t => new Task { StatusId = 2 });
未来查询
通过构建一组查询并一次性获取数据,减少数据库交互次数,提高效率。只需在查询末尾添加.Future(),就可以创建未来查询,如:
var q1 = db.Tasks.Where(t => t.Priority == 2).Future();
var q2 = db.Tasks.Where(t => t.Summary == "Test").Future();
int total = q1.Count(); // 触发批量查询
var tasks = q2.ToList();
查询结果缓存
利用FromCache方法实现查询结果的缓存,使得相同查询不必每次都从数据库中获取数据,提高响应速度:
// 缓存未完成任务的查询
var tasks = db.Tasks.Where(t => t.CompleteDate == null).FromCache();
应用场景
Entity Framework Extended适用于任何基于Entity Framework的.NET应用,无论是在大型企业级系统还是小型项目中,其性能优化特性都能派上用场。特别是在处理大量数据时,批量操作可以显著提升性能;而在需要频繁查询但数据不经常变动的情况下,查询结果缓存则能极大减少数据库负载。
项目特点
- 高性能:批量更新、删除等操作避免了不必要的数据加载,提升了处理大数据的速度。
- 易于集成:安装简单,使用NuGet包管理器即可轻松添加到项目中。
- 灵活配置:审计日志功能可定制,并支持多种缓存策略。
- 强大社区:相关项目活跃,社区支持丰富,有大量的Stack Overflow问题解答和学习资料。
总之,Entity Framework Extended及其相关的两个库提供了许多实用的功能,有助于优化你的数据库操作,提高代码效率。无论是免费的Entity Framework Plus,还是付费的Entity Framework Extensions,都是值得你尝试的优秀工具。现在就去探索这些强大的扩展吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00