LINQ，语言层面的O/R映射技术，用面向对象操作数据库

最新推荐文章于 2025-12-18 17:29:48 发布
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#linq #语言 #数据库

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javenstudio
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C#中LINQ技术：自然语言集成与统一数据操作的艺术
weixin_45649283的博客
06-09 737
解决了多数据源操作碎片化问题，其设计远超Java Stream的“函数式集合操作”和Python推导式的“语法糖”层面。尤其在复杂查询、动态过滤、对象映射场景中，展现了C#“以开发者体验为核心”的语言哲学。：创建查询范围内的临时变量，复用计算结果。分组，使查询逻辑直观如英语句子。将表达式树转换为特定数据源的查询语言（如SQL），避免内存加载全表。将匹配集合作为属性附加到外层元素。根据键匹配内层序列（如学生），生成新匿名类型承载变量。遍历外层序列（如部门）
（三）深度解析领域特定语言（DSL）第一章——DSL与面向语言编程
热门推荐
weixin_46217641的博客
06-03 3万+
本文探讨领域特定语言(DSL)的核心价值与应用场景。DSL作为面向语言编程(LOP)思想的实践载体，能简化领域建模、提升语义表达精确度，是通用语言的互补工具。DSL的优势在于领域专精性，如SQL专注于数据库操作，正则表达式精于文本处理。其应用体现在三方面：领域模型构建、高效操作(如Java Stream API)和制品自动生成。技术实现并非主要障碍，关键在于培养LOP思维范式。DSL应与通用语言协同使用，在特定领域发挥精简代码、提升开发效率的作用，但需避免过度泛化。
C#数据库操作实践指南：从Oracle到SQLite
weixin_28746213的博客
04-29 993
C#作为一种功能强大的编程语言，广泛应用于企业级应用程序的开发中。掌握C#中的数据库操作是构建稳定、高效应用程序的关键所在。了解C#数据库操作的基本知识和最佳实践，可以帮助开发者提高代码的质量和维护性，同时也能显著提升应用性能。以下是一些C#数据库操作的最佳实践和经验总结：使用参数化查询：避免SQL注入攻击，提高查询效率。代码与数据库分离：将业务逻辑代码与数据库操作代码分离，有助于提高代码的可维护性和可测试性。错误处理。
面向对象的数据库开发--再论ORM
xuela-net
08-15 150
实际上这是我第一次就ORM相关的话题发表自己的看法，但是由于此类文章早已有之，所以算上我这次应该是再论了。之所以写这篇博文，其原因是我自己实现了一个ORM框架，并且融入了很多自己的想法。所以本文想从面向对象的数据库开发这个角度来探讨一下我对ORM的理解和定位。这是一个与ORM紧密相关却又明显有区别的话题。本文不讨论何为面向对象，面向对象的好处，以及为什么要用面向对象的方法来开发数据库相关的应用。这...
matinal：高质量内存数据库技术选型推荐（二）
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
11-21 469
Ignite支持与各种持久化存储的集成
C#语言实现Excel数据导入数据库的无插件解决方案
weixin_35756637的博客
07-09 406
C#（发音为 “看”）是一种优雅且类型安全的编程语言，由微软在2000年首次发布。作为.NET框架的核心编程语言，C#广泛用于企业级应用开发、移动应用、游戏开发以及云服务等领域。这一章节将为您提供.NET开发环境的概览，为后续章节关于无插件Excel数据导入数据库等专题的深入讨论打下基础。NPOI是为.NET环境提供的一个开源库，它允许开发者在不需要Microsoft Office组件的情况下，进行Excel文件的读写操作。
【转载】内存数据库技术
dzh_lin的专栏
11-02 814
最近一段时间研究了内存数据库，总结了一下，分享给大家。我们先从应用场景说起。 一. 内存数据库的应用场景 数据缓存：将经常使用的数据存放在内存中，全局共享，减少和数据库之间的交互频率，提升数据访问速度，主要用于应用程序全局共享缓存。 内存计算：支持通过标准SQL或者LINQ的方式实现对内存数据的聚合、计算和查询，充分发挥、利用应用服务器的资源。 二. 业界有哪几类主流的内存数据库 1. 关...
DB40数据库：对象存储与检索实战
weixin_42518334的博客
08-22 743
DB40是一个为高性能应用设计的面向对象的数据库管理系统，它将数据组织为对象，并将对象存储在内存中，从而提供高速的数据存取和处理能力。本章将介绍DB40的基本概念，同时对其核心特性进行深入解析，为理解后续章节提供坚实的基础。DB40的设计哲学是简化应用开发，它通过透明的持久化机制和面向对象的编程模型，让开发者能够在保持业务逻辑和数据模型一致性的同时，提高开发效率和应用性能。该数据库广泛适用于需要处理大量数据和复杂数据关系的场合，如金融服务、电信、医疗保健以及物联网等。
LINQ，语言层面的OR映射技术，用面向对象操作数据库
08-27
### LINQ：语言集成查询与面向对象数据库操作 #### 知识点一：LINQ的定义与起源 **LINQ**，全称 **Language Integrated Query** ，是微软开发的一种技术，旨在提供一种统一的方式来处理各种类型的数据源。它最早由...
掌握LINQ：面向对象的O/R映射与PDF教程
它是微软在2005年的PDC大会上由Anders Hejlsberg演示的一种语言层面的O/R（Object-Relational）映射技术，其目标是简化开发者对数据的操作，使其更接近于他们熟悉的编程语言语法，如C#和VB.NET中的SQL查询。...
使用LINQ操作数据库的实用技术详解
本文所涉及的主题“LINQ操作数据库”，正是围绕如何使用 LINQ 技术实现与数据库的交互展开，特别是在 Visual Studio 2008（Vs2008）环境下，利用 LINQ to SQL 实现高效的数据查询与操作。 首先，从标题“LINQ操作...
基于LINQ技术实现SQL数据库的查询与修改操作
在本例中，开发者使用的是LINQ to SQL，这是微软为.NET平台提供的一种轻量级ORM（对象关系映射）框架，允许将数据库表映射为C#类，将行映射为对象，列映射为属性，从而实现面向对象的方式来操作数据库。 在项目文件...
NHibernate对象/关系数据库映射工具学习指南
对象关系映射（O/R Mapping）是一种技术，旨在把面向对象编程中的对象模型映射到关系型数据库中的表结构。在传统的数据库操作中，开发者必须编写SQL语句来实现数据的增删改查操作。而通过使用对象关系映射工具，如...
Amazon Redshift 与 MSK (Kafka) 实时数据集成指南
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
12-12 443
本文介绍如何使用 Amazon Redshift 的流式摄取功能，从 Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) 实时读取数据并创建物化视图。通过 Redshift 的流式摄取功能，可以轻松实现从 MSK 到数据仓库的实时数据管道。配置 IAM 权限：创建具有适当 MSK 访问权限的 IAM 角色创建外部 Schema：连接到 MSK 集群创建物化视图：定义数据转换和过滤逻辑刷新和查询：定期刷新视图并查询最新数据实时数据分析和报表。
Flink 实时风控系统的万字实战笔记
大模型大数据攻城狮的专栏
12-15 575
从My或配置中心（如Nacos）读取规则变化，通过CDC推送到Kafka的一个专用Topic。
Kafka副本管理核心机制全解析
m0_37607945的博客
12-15 743
它实现了 Kafka Broker 如何动态响应 Controller 指令，完成分区 Leader/Follower 角色切换，并维护副本同步、读写分离、限流、ISR 等核心机制。你可以把它看作 Kafka副本生命周期管理的中枢神经。“为什么 makeFollower 要先 truncate 日志？“ReplicaSelector 是怎么工作的？“HW 和 LEO 的关系是什么？欢迎继续提问！我可以深入某一部分详细解释。
日志采集到分析：一条完整的流水线实战
最新发布
2508_94229148的博客
12-18 166
不过别照搬配置，根据自己业务量调整参数，比如Kafka分区数至少是消费者数量的两倍，Hive的tez容器内存按数据量来调。搞大数据就像吃川菜，火候和配料得自己把握。日志数据像洪水一样涌来的时候，传统做法是把服务器当移动硬盘用，scp拷来拷去迟早翻车。今天咱们直接上硬菜，手撸一套能扛百万级日志的生产级方案。这里用byte数组直接传原始日志，避免JSON序列化的性能损耗。重点在外部表和分区设置，用Parquet格式存储比纯文本省60%空间。Flume配置的核心就三块：从哪里吃、怎么咽、往哪吐。
flink的一阶段提交的流程
2301_80954266的博客
12-17 733
Flink 的一阶段提交流程主要针对 Sink 端事务，简化了两阶段提交协议，直接在执行检查点时提交数据。它适用于外部系统支持原子写入的场景，能提升性能，但要求严格依赖 Sink 的幂等性。在实际应用中，建议根据具体需求（如数据一致性要求）选择使用一阶段或两阶段提交。如果您有更多细节（如特定 Sink 系统），我可以进一步优化解释！
分布式爬虫架构：Scrapy+Kafka+Spark实战指南
这家伙很懒，什么都没有留下
12-15 777
如果用单机爬虫，每天处理100万次请求，按每秒5次请求计算，需要连续运行55小时——这还没算上网络延迟和反爬机制。A：立即启用备用代理池，建议使用住宅代理（如站大爷IP代理），配合每请求更换IP策略。当爬虫集群产生海量数据时，直接写入数据库会导致三个问题：数据库连接池耗尽、写入延迟飙升、系统耦合度高。生产环境建议配置3个Broker节点，每个节点分配8GB堆内存，分区数设置为节点数的2倍（如6个分区）。实际测试中，10个Scrapy节点组成的集群，每秒可处理200+个页面请求，比单机模式提升8倍性能。
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