比較方式: 對相同的資料表讀取 1000 次，來比較速度。
資料庫為 MS SQL

這裡做了 4 個 Case:

Case 1: 
使用 Entity Framework，DbContext 為每次 new 一個。

Case 2:
使用 Entity Framework，使用同一個 DbContext。

Case 3:
用 DAO，轉為 Data Table 的格式 (使用 DtFromSql)。

Case 4:
使用 Dapper。

專案啟動時的記憶體使用量約為:  123 MB



測試一:
第一次讀取
Case 1, 時間: 3673.0303 ms, 記憶體: 566 MB

Case 2, 時間:  3889.9379 ms, 記憶體: 304 MB  (這個時間有時會測試到 3000 ms)

Case 3, 時間:  1665.7748 ms, 記憶體: 205 MB

Case 4, 時間:  1639.7211 ms, 記憶體: 193 MB

讀取五次
Case 1, 時間: 1984.6395, 記憶體: 544MB (有發生 GC)


Case 2, 時間:  2367.9792 ms, 記憶體: 627 MB (沒有發生 GC)


Case 3, 時間:  1395.1132 ms, 記憶體: 280 MB (有發生 GC)



Case 4, 時間:  1531.3555 ms, 記憶體: 271 MB


結果: Dapper 看來完勝，速度上和直接使用 DAO 轉進 Data Table 的速度相近。但 Dapper 傳回的結果已經轉換為物件 List， 操作上會更為方便。

Entity Framework 一如預期的較慢，且花費較多的記憶體。但和想像中最大的差異是，使用同一個 DbContext 比 new 1000 個 DbContext  的速度還要慢， 花費的記憶體在 GC 之後，差異不大。

所以不一定要用 DI 注入 DbContext, 在各 function 中一直傳遞 DbContext. 在 Static 的 function 中，可以安心的 new 一個 DbContext 出來使用吧，只是要記得用 using 哦，否則可能會有 connection 沒有關閉的問題。


 

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