Вот, пожалуй, самый быстрый способ запросить большое количество строк с помощью Dapper, используя список идентификаторов. Я обещаю вам, что это быстрее, чем любой другой способ, которым вы можете придумать (за возможным исключением использования TVP, как указано в другом ответе, и которое я не проверял, но я подозреваю, что может быть медленнее, потому что вам все еще нужно заполнить ТВП). Это планеты быстрее, чем Dapper с использованием IN
синтаксиса, и юниверсы быстрее, чем Entity Framework строка за строкой. И это даже континенты быстрее, чем передать список VALUES
или UNION ALL SELECT
элементы. Его можно легко расширить, используя ключ из нескольких столбцов, просто добавив дополнительные столбцы в DataTable
таблицу temp и условия соединения.
public IReadOnlyCollection<Item> GetItemsByItemIds(IEnumerable<int> items) {
var itemList = new HashSet(items);
if (itemList.Count == 0) { return Enumerable.Empty<Item>().ToList().AsReadOnly(); }
var itemDataTable = new DataTable();
itemDataTable.Columns.Add("ItemId", typeof(int));
itemList.ForEach(itemid => itemDataTable.Rows.Add(itemid));
using (SqlConnection conn = GetConnection()) // however you get a connection
using (var transaction = conn.BeginTransaction()) {
conn.Execute(
"CREATE TABLE #Items (ItemId int NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED);",
transaction: transaction
);
new SqlBulkCopy(conn, SqlBulkCopyOptions.Default, transaction) {
DestinationTableName = "#Items",
BulkCopyTimeout = 3600 // ridiculously large
}
.WriteToServer(itemDataTable);
var result = conn
.Query<Item>(@"
SELECT i.ItemId, i.ItemName
FROM #Items x INNER JOIN dbo.Items i ON x.ItemId = i.ItemId
DROP TABLE #Items;",
transaction: transaction,
commandTimeout: 3600
)
.ToList()
.AsReadOnly();
transaction.Rollback(); // Or commit if you like
return result;
}
}
Имейте в виду, что вам нужно немного узнать о массовых вставках. Существуют варианты запуска триггеров (по умолчанию - нет), соблюдения ограничений, блокировки таблицы, разрешения одновременных вставок и т. Д.