各种ORM框架对比

目前框架有以下

1. PetaPoco
2. Dapper.NET
3. Massive
4. Simple.Data
5. Chain

PetaPoco

轻量级，以前单文件，目前有维护形成项目级别，适合多个数据库，开发入手比较快，二次开发扩展简单，模型Emit映射，数据交互需要Code，并且需要编写脚本，接口上有自动翻页，支持多对象查询返回

使用示例：

//保存对象
db.Save(article);
db.Save(new Article { Title = "Super easy to use PetaPoco" });
db.Save("Articles", "Id", { Title = "Super easy to use PetaPoco", Id = Guid.New() });

//获取一个对象
var article = db.Single<Article>(123);
var article = db.Single<Article>("WHERE ArticleKey = @0", "ART-123");

//删除一个对象
db.Delete(article);
db.Delete<Article>(123);
db.Delete("Articles", "Id", 123);
db.Delete("Articles", "ArticleKey", "ART-123");

Dapper.NET

轻量级，单文件，支持多数据库，模型Emit反射，数据交互需要Code，开发入手也比较快，二次开发扩展简单，支持多对象查询返回，优势在于写入数据比PetaPoco更加灵活

使用示例：

注意：所有扩展方法假定连接已打开，如果连接关闭，它们将失败

//IDbConnection扩展查询
public  static  IEnumerable < T > Query < T >（this IDbConnection conn，string  sql，object  param  =  null，SqlTransaction  transaction  =  null，bool  buffered  =  true）

• 单个查询：

public class Dog
{
    public int? Age { get; set; }
    public Guid Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public float? Weight { get; set; }

    public int IgnoredProperty { get { return 1; } }
}
//简单查询
var guid = Guid.NewGuid();
var dog = connection.Query<Dog>("select Age = @Age, Id = @Id", new { Age = (int?)null, Id = guid });
//验证统计数量
dog.Count()
    .IsEqualTo(1);
//验证属性是否为null
dog.First().Age
    .IsNull();
//验证属性是否匹配
dog.First().Id
    .IsEqualTo(guid);

• 多个查询，并且返回一个动态列表：

//查询两行数据var rows = connection.Query("select 1 A, 2 B union all select 3, 4");

//行一数据
((int)rows[0].A)
   .IsEqualTo(1);
((int)rows[0].B)
   .IsEqualTo(2);
//行二数据
((int)rows[1].A)
   .IsEqualTo(3);
((int)rows[1].B)
    .IsEqualTo(4);

• IDbConnection扩展执行

public static int Execute(this IDbConnection cnn, string sql, object param = null, SqlTransaction transaction = null)

• 执行一个插入操作

connection.Execute(@"
  set nocount on
  create table #t(i int)
  set nocount off
  insert #t
  select @a a union all select @b
  set nocount on
  drop table #t", new {a=1, b=2 })
   .IsEqualTo(2);

• 同一张表插入多个数据

注意：如果是大批量插入不建议这么使用，请用ADO.NET自带的BatchInsert

connection.Execute(@"insert MyTable(colA, colB) values (@a, @b)",
    new[] { new { a=1, b=1 }, new { a=2, b=2 }, new { a=3, b=3 } }
  ).IsEqualTo(3);

Massive

非单文件，但也是轻量级，项目在持续维护，支持多数据库，和dapper和PetaPoco运用有点截然不同；它是用类对象继承DynamicModel来模拟实体对象的查询和写入，似乎没有看到多对象多表联合查询和返回，局限性还是比较小

代码示例

public class Products:DynamicModel {
    public Products():base("northwind", "products","productid") {}
}
var table = new Products();
var products = table.All();
//获取查询字段和搜索条件
var productsFour = table.All(columns: "ProductName as Name", where: "WHERE [email protected]",args: 4);
//分页查询
var result = tbl.Paged(where: "UnitPrice > 20", currentPage:2, pageSize: 20);
var poopy = new {ProductName = "Chicken Fingers"};
//更新 Product对象到表， 条件 ProductID = 12 ，设置 ProductName of "Chicken Fingers"
table.Update(poopy, 12)

//插入数据
var table = new Categories();
var inserted = table.Insert(new {CategoryName = "Buck Fify Stuff", Description = "Things I like"});
//插入成功后得到返回新对象
var newID = inserted.CategoryID;

Simple.Data

• ADO-based access to relational databases, with providers for:
  • SQL Server 2005 and later (including SQL Azure)
  • SQL Server Compact Edition 4.0
  • Oracle
  • MySQL 4.0 and later
  • SQLite
  • PostgreSQL
  • SQLAnywhere
  • Informix
• MongoDB
• OData

项目已经比较老，目前已经4-5年未更新代码，里面类文件比较多，算不上轻量级，运用上比较简单

以下是代码截图

Chain

一种基于函数式编程理念的Fluent ORM，项目今年少有更新，运用上几乎不写脚本，类似EF的数据对应模型开发。我们直接看DEMO运用吧

//插入数据
public int Insert(Employee employee)
{
    return m_DataSource.Insert("HR.Employee", employee).ToInt32().Execute();
}

//更新数据
public void Update(Employee employee)
{
    m_DataSource.Update("HR.Employee", employee).Execute();
}

//初学者更新实体（但容易出问题，如果对应的漏写了一个属性的赋值）
public void Update(Employee employee)
{
    using (var context = new CodeFirstModels())
    {
        var entity = context.Employees.Where(e => e.EmployeeKey == employee.EmployeeKey).First();
        entity.CellPhone = employee.CellPhone;
        entity.FirstName = employee.FirstName;
        entity.LastName = employee.LastName;
        entity.ManagerKey = employee.ManagerKey;
        entity.MiddleName = employee.MiddleName;
        entity.OfficePhone = employee.OfficePhone;
        entity.Title = employee.Title;
        context.SaveChanges();
    }
}

//中级者更新
public void Update(Employee employee)
{
    using (var context = new CodeFirstModels())
    {
        context.Entry(employee).State = EntityState.Modified;
        context.SaveChanges();
    }
}

//获取指定表全部数据
public IList<Employee> GetAll()
{
    return m_DataSource.From("HR.Employee").ToCollection<Employee>().Execute();
}

压测截图

这篇对比文章的产生主要是我们公司的开发框架体系在做调整，需要基础框架来逐步切入到各个项目中，顺便也调研了这些轻量级ORM，到时进行权衡对比后再此基础上二次可能开发一个自己ORM，会考虑后期的读写库分离并且分布式措施，内部集成短期数据缓存机制等功能。