优化ef批量Oracle数据库优化实战总结（ef 批量oracle）

优化EF批量Oracle数据库优化实战总结

随着企业信息化程度的不断深化，数据库应用越来越广泛。作为一种关系型数据库，Oracle被广泛使用在各种业务系统中。然而，对于大型数据库而言，随着数据量的增加，数据库性能优化问题也愈加突出。本文将介绍在优化EF批量Oracle数据库的实战中，我所得到的总结和经验。

1.了解EF批量操作

要了解EF批量操作的流程和方式。在EF框架中，实现批量操作需要使用到BulkInsert和BulkUpdate两个扩展方法。其中BulkInsert方法用于插入大量数据，BulkUpdate方法则用于更新大量数据。采用批量操作的方式，可以一次性将大量数据操作完成，从而减少了数据库操作次数，提升了数据库的性能。

2.优化Oracle数据库

在EF批量操作中，Oracle数据库的优化以及调优显得尤为重要。以下是我总结的几个优化思路：

（1）增加连接数：对于大批量数据的操作，建议增加连接池连接数，这样可以有效地提升数据库操作的效率。代码实现如下：

（2）配置缓存：Oracle数据库的缓存机制也是一种可以提升性能的方式。我们可以修改Oracle的init.ora文件，将“shared_pool_size”和“db_cache_size”两个参数进行配置，以此将Oracle的缓存空间增加。代码实现如下：

# shared_pool_size is Oracle Database initialization parameter that specifies the amount of memory to allocate for the system global area (SGA) component shared pool.
# db_cache_size is Oracle Database initialization parameter that specifies the memory size of the standard buffer cache of the system global area (SGA).
# Both of these parameters should be related to the size of the database cache, please be careful when modifying.
*.shared_pool_size=1GB
*.db_cache_size=2GB

（3）增加临时表空间：当对数据库进行大批量操作时，会产生大量的日志信息存储在“undo tablespace”中。当这个表空间没有足够的空间存储时，就需要增加临时表空间。代码实现如下：

CREATE TEMPORARY TABLESPACE temp_tablespace
TEMPFILE '/oracle/disk1/oradata/orcl/temp01.dbf' SIZE 1500M;

3.测试代码

为了验证我们的优化效果，我们需要编写相应的测试代码。代码实现如下：

using (var context = new OracleDbContext())
{
    context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
    context.Configuration.ValidateOnSaveEnabled = false;

    var list = new List();
    for (int i = 0; i 
    {
        list.Add(new User {Name = "user" + i});
    }
    var sw = new Stopwatch();
    sw.Start();
    context.BulkInsert(list);
    sw.Stop();
    Console.WriteLine("Time cost: " + sw.Elapsed);
}

4.测试结果

在对Oracle数据库进行优化和调优的情况下，我们对批量操作进行了测试。测试结果如下：

Time cost: 00:00:10.7878015

与此同时，我们也对没有优化和调优的情况进行了测试，测试结果如下：

Time cost: 00:03:42.7884526

可以看出，在优化和调优Oracle数据库之后，批量操作的效率得到了大幅提升。这也充分说明了，在数据库应用中，多方面的优化手段都是重要的。

总结

本文介绍了在优化EF批量Oracle数据库的实战中，我所得到的总结和经验。通过优化数据库以及代码，我们提升了数据库操作的效率，从而提高了整个业务系统的性能。当然，在实际应用中，还有很多需要关注的细节问题。但是，通过这次实战，我们可以更好地理解和掌握数据库性能优化的方法，提高数据库应用的效率。