ORM-Dapper系列01-初探Dapper_vs2012dapper 1.50.2的使用

1. 缘起

其实就是想找个轻量、使用简单（学习成本低）、性能高的一个.Net-开源ORM。然后就找到了一个帖子《目前的.NET(C#)世界里，有哪些主流的ORM–SqlSugar，Dapper》，就根据推荐选择尝试用Dapper试下。

2. 为什么要选Dapper

Dapperr是歪果人写的，不知道会不会复合国人码农的习惯。

2.1 优点

• 高性能：轻量即高效，框架注重数据库访问，没有重度封装与设计，整个框架体积不足200KB。DataReader 向实体转换使用了 Emit生成 il 代码的方式，避免反射带来大量计算损耗，实体映射速度比肩 Dapper，接近手写。
• 轻量。只有一个文件（SqlMapper.cs），编译完成之后只有120k(好象是变胖了)
• 性能高。通过Emit反射IDataReader的序列队列，来快速的得到和产生对象，性能不错。
• 速度快。Dapper的速度接近与IDataReader，取列表的数据超过了DataTable。
• 支持多种数据库。Dapper可以在所有Ado.net Providers下工作，包括sqlite, sqlce, firebird,
  oracle, MySQL, PostgreSQL and SQL Server，灵活切换数据库，亦可在一个项目中同时使用多种数据库
• 纯对象化：增删查改都是基于 lambda 表达式树，全对象化编程，智能提示，编译检查，容错率极高。既稳定又灵活好用
• 可以映射一对一，一对多，多对多等多种关系。 支持FrameWork2.0，3.0，3.5，4.0，4.5

至于性能，除了原生SQL外，这个是最牛的了。

2.2 缺点

• 和EF相比，手写sql当修改表结构不易发现bug。
• 习惯了EF后再来使用Dapper，会很难适应那种没有了强类型的安全感。不过可以用单元测和心细来避免。

2.3 Dapper的性能

Dapper 的主要特点是性能。以下数据显示对一个数据库执行 SELECT 出 500 条，并把数据映射到对象中需要多长时间。

性能测试分为三个方面：

1. POCO 序列化框架，支持从数据库获得静态类型的对象。使用原始的 SQL。
2. 动态序列化框架，支持返回对象的动态列表。
3. 典型的框架用法。往往不会涉及编写 SQL。

1. Performance of SELECT mapping over 500 iterations - POCO 序列化

2. Performance of SELECT mapping over 500 iterations - dynamic 序列化

3. Performance of SELECT mapping over 500 iterations - 典型用法

其他见解：

1. 能很方便地执行数据库 DML 和 DLL 操作。比如，当你执行一个带参数的 SQL 时，SQL中的变量能与你传递给它的实体或匿名对象中的属性，自定匹配。而我们知道，带参数的 SQL，能提高数据库执行 SQL 的效率。

2. 能很方便地将数据库检索结果映射为面向对象的对象。从数据库中的检索结果，通常是张二维表，如 DataTable，而应用程序中是实体类，以及实体类的集合，那么 Dapper 能够将 DataTable 自动地映射成为实体类的集合。

3. 能很方便地书写 SQL 语句。比如，写多个 SQL，用分号分隔。

3. 版本及对应.NetFrame版本

具体详细版本及依赖，参考地址：https://www.nuget.org/packages/Dapper

.NET Framework各版本操作系统支持，详见https://blog.csdn.net/fuck487/article/details/103988669

先来一张图：

OK，了解这些后，下面就是安装Dapper，以及使用如何使用Dapper了。如果您对Dapper感兴趣，请留意我的Blog吧！！