Mego(1) - NET中主流ORM框架性能对比

从刚刚开始接触ORM到现在已有超过八年时间，用过了不少ORM框架也了解了不少ORM框架，看过N种关于ORM框架的相关资料与评论，各种言论让人很难选择。在ORM的众多问题中最突出的问题是关于性能方面的问题，因此我在看了国外的一遍文章（Dapper vs Entity Framework vs ADO.NET Performance Benchmarking）后受到启发，在这个文章的基础上扩展了测试用例分享给大家。

• 模型准备
• 数据初始化
• 测试用例说明
• 测试结果
• 结果分析

模型准备

用于测试是模型是基于一个订单系统，如下图所示，主要有客户、产品、仓库、订单及订单明细。其中数据表之前的关系从图中可以看出，此外产品、订单明细是自增列，仓库是两个主键构成的复合主键表。虽然只有5张表，但是已经包含了数据表的常用情况。

数据初始化

我们使用以上代码创建数据库，初始化数据表结构，生成测试数据，生成数据量如下表所示。

 static void InitialDatabase()
 {
     using (var ef = new Models.EFContext())
     {
         if (!ef.Database.Exists())
         {
             ef.Database.Create();

             using (var db = new Models.MegoContext())
             {
                 db.InitialTable();
             }
         }
     }
     using (var db = new Models.MegoContext())
     {
         db.InitialData();
     }
 }

表名	说明	行数
Customers	客户表	10000
Products	产品表	9000
Warehouses	仓库表	30176
Orders	订单表	100000
OrderDetails	订单明细	600271

这些数据量已经快接近一个小型系统的数据量了，如果需要到本地执行，请将App.config文件中的连接字符串改成自己的数据库名直接运行即可。

测试用例说明

目前参与测试的框架如下：

• ADO.NET
• EntityFramework
• EntityFrameworkCore
• SqlSugar
• Dapper
• Mego

本测试中的例子不仅仅限定于目前指定的这几种框架，这里定义了一个接口，如果想加入更多测试框架可以参考代码自行加入。

     /// <summary>
     /// 性能测试项目
     /// </summary>
     public interface IPerformanceTest
     {
         /// <summary>
         /// 框架名称。
         /// </summary>
         string Framework { get; }
         /// <summary>
         /// 随机获取一个客户
         /// </summary>
         /// <param name="id"></param>
         /// <returns></returns>
         long GetCustomerById(int id);
         /// <summary>
         /// 随机获取一个订单的所有明细
         /// </summary>
         /// <param name="orderId"></param>
         /// <returns></returns>
         long GetDetailsByOrder(int orderId);
         /// <summary>
         /// 随机获取一个订单及所有明细
         /// </summary>
         /// <param name="orderId"></param>
         /// <returns></returns>
         long GetOrderAndDetails(int orderId);
         /// <summary>
         /// 插入离散的N个客户。
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         long InsertDiscreteCustomers(Customer[] customers);
         /// <summary>
         /// 插入离散的N个产品，自增主键。
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         long InsertDiscreteProducts(Product[] products);
         /// <summary>
         /// 更新离散的N个客户。
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         long UpdateDiscreteCustomers(Customer[] customers);
         /// <summary>
         /// 删除离散的N个明细。
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         long DeleteDiscreteDetails(OrderDetail[] details);
         /// <summary>
         /// 删除离散的N个仓库，多主键。
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         long DeleteDiscreteWarehouses(Warehouse[] warehouses);
     }

我们主要有如下表几项测试（输出标题用于在结果中显示）：

方法名	每次的测试量	输出标题	测试说明
GetCustomerById	随机查询100次。	SELECT1	随机用主键获取指定客户数据。
GetDetailsByOrder	随机查询100次。	SELECT2	随机用订单主键获取相关的订单明细数据。
GetOrderAndDetails	随机查询100次。	SELECT3	随机用订单主键获取当前订单及所有订单明细数据。
InsertDiscreteCustomers	插入500条数据。	INSERT1	插入指定数量的客户。
InsertDiscreteProducts	插入500条数据。	INSERT2	插入指定数量的产品（产品的主键是自增列的）。
UpdateDiscreteCustomers	更新500条数据。	UPDATE	更新指定数量的客户。
DeleteDiscreteDetails	删除500条数据。	DELETE1	删除指定数量的订单明细。
DeleteDiscreteWarehouses	删除500条数据。	DELETE2	删除指定数量的仓库（仓库是复合主键）。

这里我们已经测试一个框架的增删改查，单个主键、复合主键、自增主键都有覆盖。为了公平我们将按顺序执行每个框架的测试，然后再重复执行多次，以下为测试运行代码，我们将忽略第一轮的运行结果。

List<TestResultItem> results = new List<TestResultItem>();
for (int i = ; i < TestSumCount + ; i++)
{
    foreach (var framework in frameworks)
    {
        foreach (var p in insertProducts) p.Id = ;
        var item = new TestResultItem(framework)
        {
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(,TestSelectCount1).Sum(a=>
                framework.GetCustomerById(r.Next(customeIds.Item1, customeIds.Item2))
                )),
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(,TestSelectCount2).Sum(a=>
                framework.GetDetailsByOrder(r.Next(orderIds.Item1, orderIds.Item2))
                )),
            Convert.ToInt64(Enumerable.Range(,TestSelectCount3).Sum(a=>
                framework.GetOrderAndDetails(r.Next(orderIds.Item1, orderIds.Item2))
                )),
            framework.InsertDiscreteCustomers(insertCustomes),
            framework.InsertDiscreteProducts(insertProducts),
            framework.UpdateDiscreteCustomers(updateCustomes),
            framework.DeleteDiscreteDetails(deleteDetails),
            framework.DeleteDiscreteWarehouses(deleteWarehouse),
        };
        if (i > )
        {
            results.Add(item);
        }
    }
}

测试结果

如下图所示为测试的结果，本次测试针对 每个框架运行了4次，结果中首先输出了每个框架每一次的运行结果，在最后的汇总中输出了所有框架的平均用时。

结果分析

首先我们需要强调的是以上测试忽略了一些先进ORM框架的优势，例如批量插入自增列数据时，所生成的编号会返回到原对象中。从如上图的测试结果可以看出在查询方面各个框架都是比较接近的，不过会随着数据量升高这个差异会升高，在插入、更新及删除操作中就差别比较大了。主要原因是在批量提交中各个框架是逐个语句提交，还是组合批量提交的差别，这里主要是实现SQL语句的不同所产生的差异。在查询方面ADO.NET+AutoMapper是性能最高的，这个没有争议，如果有疑问可以参考开头所发的例子中，本文没有测试这个项目是因为修改操作实现不理想。

这里需要补充一下，从上面的测试结果来看SqlSugar的插入和删除比其他框架要高很多，其实这是有安全代价的，因为该框架是直接将值生成在SQL语句中的如下图所示，所以使用者需要在SQL注入方面注意一下。

后计

本文只把测试结果显示出来，没有结出任何结论，有兴趣的朋友可以从 Github 上下载代码来运行查看结果，后续还会持续更新加入更多框架进行测试。