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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00