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用 EF Core/Dapper…

适用于使用 EF Core/Dapper 设计数据访问层、优化慢数据库查询、选择读写访问方式并避免常见性能陷阱。

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沉淀时间2026-09-23
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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

用 EF Core/Dapper 设计数特定

解决思路

  1. 把读模型和写模型分离：不要为读写复用同一个 User 实体；读模型反规范化、面向查询效率并返回多种投影类型（如 UserProfile、UserSummary、UserDetailForAdmin）；写模型规范化、面向校验并接收强类型命令（如 CreateUserCommand、UpdateUserCommand）。
  2. 按读写分离组织代码结构：在 MyApp.Data/Users 下放置读侧 IUserReadStore.cs、PostgresUserReadStore.cs，写侧 IUserWriteStore.cs、PostgresUserWriteStore.cs，读 DTO UserProfile.cs、UserSummary.cs，写命令 CreateUserCommand.cs、UpdateUserCommand.cs。
  3. 读存储接口返回多个专用投影而不是实体：GetByIdAsync 返回 UserProfile，GetByEmailAsync 返回 UserProfile，GetAllAsync 返回带 limit 和 cursor 的 UserSummary 列表，EmailExistsAsync 返回 bool。
  4. 写存储接口接收强类型命令并最小化返回值：CreateAsync 只返回 UserId，UpdateAsync 返回 void 或抛错，DeleteAsync 显式删除。
  5. 保持读写结构差异：读侧返回多个 DTO 或 bool；写侧只返回最小数据；读查询用无状态投影且不需要跟踪；写操作聚焦命令校验；读库和写库可以使用不同数据库或表并接受最终一致性。
  6. 每个读方法都必须有可配置的行限制：接口中把 limit 作为必填参数，不要返回无界结果集，例如 IOrderReadStore.GetByCustomerAsync(CustomerId customerId, int limit, OrderId? cursor, CancellationToken ct)。
  7. 在 Dapper 查询中用 SQL LIMIT 实现行限制和游标分页：SELECT 指定列 FROM orders WHERE customer_id = @CustomerId AND (@Cursor IS NULL OR created_at < (SELECT created_at FROM orders WHERE id = @Cursor)) ORDER BY created_at DESC LIMIT @Limit。
  8. 在 EF Core 分页中始终 Take(paginator.PageSize)：先 CountAsync 统计总数，再 Skip((paginator.PageNumber - 1) * paginator.PageSize).Take(paginator.PageSize)，投影到 OrderSummary，再返回 PaginatedList。
  9. 对只读查询使用 AsNoTracking()：例如 _context.Users.AsNoTracking().Where(u => u.IsActive).ToListAsync()，不要跟踪后续不会修改的实体。
  10. 读多写少的应用可在 DbContext 的 OnConfiguring 中设置 optionsBuilder.UseQueryTrackingBehavior(QueryTrackingBehavior.NoTracking)，需要修改实体时再显式使用 AsTracking()。
  11. 避免 N+1 查询：不要先取订单列表再在 foreach 中逐条查询 OrderItems。
  12. 解决 N+1 的 EF Core 方案：使用 Include(o => o.Items) 一次查询取出关联集合。
  13. 解决 N+1 的 Dapper 方案：使用 QueryMultipleAsync 一次发送两条 SQL（orders 和 order_items），再用已取回的数据在内存中按 OrderId 拼接，避免逐条查询。
  14. 永不在应用侧做 join：不要分别查询 customers 和 orders 后在 C# 内存中用 Where/Select 连接，因为会产生 O(n*m) 内存开销。
  15. 把 join 放到 SQL 中：EF Core 用 Include(c => c.Orders)；Dapper 写 LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id 并按需 GROUP BY。
  16. 避免多个 Include 造成笛卡尔爆炸：例如 Products 同时 Include Reviews、Images、Categories 可能产生 100*20*5=10000 行。
  17. 用 AsSplitQuery() 拆分多个 Include 查询：Products.AsSplitQuery().Include(p => p.Reviews).Include(p => p.Images).Include(p => p.Categories).FirstOrDefaultAsync(...)，改为多次查询避免笛卡尔积。
  18. 优先用显式投影只取所需数据：ProductDetail 查询只 Select 需要的字段，并限制子集合，如 p.Reviews.OrderByDescending(r => r.CreatedAt).Take(10).ToList()、p.Images.Take(5).ToList()、p.Categories.Select(c => c.Name).ToList()。
  19. 在 EF Core 模型中约束列大小：用 HasMaxLength 配置最大值，例如 Email 254、Name 100、Bio 500；真正的大内容显式用 HasColumnType("text")。
  20. 不要构建通用仓储 IRepository<T>：避免 GetAllAsync 无限制、FindAsync(Expression<Func<T, bool>>) 难优化、隐藏 N+1、鼓励取过多数据。
  21. 使用目的明确的读存储：例如 IOrderReadStore 提供 GetByIdAsync、带 limit 的 GetByCustomerAsync、GetPendingAsync。
  22. 读密集或复杂读查询使用 Dapper 和显式 SQL：在 PostgresUserReadStore 中打开连接，查询 SELECT id, email, name, bio, created_at FROM users WHERE id = @Id，映射到内部 row 类型再转 UserProfile。
  23. 按场景选择 EF Core 或 Dapper：简单 CRUD 用 EF Core；复杂读查询用 Dapper；带校验写入用 EF Core；批量操作用 Dapper 或 raw SQL；报表/分析用 Dapper；领域重写入用 EF Core；同一项目可 EF Core 写、Dapper 读。
  24. 按反模式检查表逐项修复：无行限制就加 limit 参数；SELECT * 就只投影所需列；N+1 就用 Include 或批量查询；应用侧 join 就改为 SQL join；笛卡尔爆炸就用 AsSplitQuery 或投影；跟踪只读数据就用 AsNoTracking；通用仓储就改为专用读写存储；无界字符串就配置 MaxLength。

适用边界 · 注意事项