EntityFramework-Plus 在 PostgreSQL 中的批量删除功能优化解析
背景介绍
EntityFramework-Plus 是一个强大的 Entity Framework 扩展库,它为开发者提供了许多增强功能,其中批量删除(Batch Delete)是一个非常实用的特性。这个功能允许开发者直接通过 LINQ 表达式执行数据库级别的删除操作,而无需先将实体加载到内存中,大大提高了数据操作的效率。
问题发现
在使用 EntityFramework-Plus 8.103.0 版本与 PostgreSQL 数据库配合时,开发者发现了一个重要问题:批量删除操作中的 BatchSize(批量大小)和 BatchDelayInterval(批量延迟间隔)参数并未生效。这意味着无法像在 SQL Server 中那样控制删除操作的分批执行。
通过分析源代码发现,PostgreSQL 的删除模板(CommandTextPostgreSQLTemplate)中缺少了处理这些参数的关键部分。具体来说,模板中没有包含会被 BatchSize 替换的 {Top} 占位符,也没有会被 BatchDelayInterval 替换的 {Delay} 占位符。
技术实现原理
在 EntityFramework-Plus 的底层实现中,批量删除操作是通过构建特定的 SQL 语句来完成的。对于不同的数据库提供商,库中维护了不同的 SQL 模板:
- SQL Server 实现:使用 TOP 子句和 WAITFOR DELAY 语句来实现分批和延迟
- PostgreSQL 实现:使用 LIMIT 子句来控制批量大小
在最初的设计中,PostgreSQL 的实现确实没有考虑分批和延迟的功能,这导致相关参数在该数据库上无效。
解决方案
EntityFramework-Plus 团队在 8.103.2.0 版本中为 PostgreSQL 添加了对 BatchDelayInterval 和 BatchSize 参数的支持。这一改进使得 PostgreSQL 用户现在可以:
- 控制每次删除操作影响的行数(通过 BatchSize)
- 在批量操作之间添加延迟(通过 BatchDelayInterval)
使用建议
对于需要处理大量数据删除的场景,建议:
- 合理设置 BatchSize:根据数据库服务器性能和网络状况调整批量大小
- 考虑使用 BatchDelayInterval:在高压环境下,适当添加延迟可以减轻数据库负担
- 监控性能:实施前后进行性能对比,找到最适合当前环境的参数组合
总结
EntityFramework-Plus 对 PostgreSQL 批量删除功能的增强,使得这一特性在不同数据库平台上提供了更加一致的体验。这一改进特别有利于需要处理大量数据删除操作的应用场景,开发者现在可以更精细地控制删除操作对数据库系统的影响。
对于使用 PostgreSQL 数据库的 .NET 开发者来说,升级到 8.103.2.0 或更高版本将能够充分利用这些新功能,实现更高效、更可控的数据删除操作。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00