Benchmark : DB 物件對映至 C# class 的做法

跟同事討論到 ORM 的優劣，當然各有擁護的對象，但相同的目標卻很一致：速度快，而在 速度快 這個基本前提下，我個人覺得還有討論空間：

  1. 程式執行速度高
  2. 系統開發速度快

經過幾年工作後我自己遇到絕大多數的 user 都想同時滿足，但不幸的是兩者有著極高度 trade-off 的關係，可能得要視不同情境或是時機並提供完整資訊才能讓 user 做出正確選擇

剛好最近正在建構新系統的 DB access layer，所以比較了三種 ORM 方式

  1. ADO.NET + 逐一手動 mapping
  2. Dapper
  3. ADO.NET + FastMember

，紀錄一下實際執行的效能數據、讓團隊擁有較多資訊才能做出較正確選擇

前提說明

  1. .NET Core 2.2.101

  2. 資料來源為 SQL Server 2014 範例資料庫 AdventureWorks2014 中的 Person.Person

    • 連線字串

      const string constr = "Data Source=.;Integrated Security=SSPI;Initial Catalog=AdventureWorks2014;";

    • model

      public class Person
{
    public int BusinessEntityID { get; set; }

    public string PersonType { get; set; }

    public bool NameStyle { get; set; }

    public string Title { get; set; }

    public string FirstName { get; set; }

    public string MiddleName { get; set; }

    public string LastName { get; set; }

    public string Suffix { get; set; }

    public int EmailPromotion { get; set; }

    public string AdditionalContactInfo { get; set; }

    public string Demographics { get; set; }

    public Guid rowguid { get; set; }

    public DateTime ModifiedDate { get; set; }

}

  3. Dapper 1.50.5

  4. FastMember 1.1.0 (如欲使用 BenchmarkDotNet 跑 benchmark 需自行產生 release 版，NuGet 上的為 Debug build)

  5. 透過 BenchmarkDotNet 0.11.3 產生執行效率數據

做法一：ADO.NET + 逐一手動 mapping

public List<Person> MunualMapping()
{
    List<Person> result = new List<Person>();
    using (var conn = new SqlConnection(constr))
    using (var command = new SqlCommand("SELECT * FROM [AdventureWorks2014].[Person].[Person]", conn))
    {
        conn.Open();
        SqlDataReader reader = command.ExecuteReader();
        if (reader.HasRows)
        {
            while (reader.Read())
            {
                result.Add(ConvertToPerson(reader));
            }
        }
        reader.Close();
    }
    return result;
    
    //用來逐一轉換
    Person ConvertToPerson(SqlDataReader dr)
    {
        var _person = new Person()
        {
            BusinessEntityID = Convert.ToInt32(dr["BusinessEntityID"]),
            PersonType = Convert.ToString(dr["PersonType"]),
            NameStyle = Convert.ToBoolean(dr["NameStyle"]),
            Title = Convert.ToString(dr["Title"]),
            FirstName = Convert.ToString(dr["FirstName"]),
            MiddleName = Convert.ToString(dr["MiddleName"]),
            LastName = Convert.ToString(dr["LastName"]),
            Suffix = Convert.ToString(dr["Suffix"]),
            EmailPromotion = Convert.ToInt32(dr["EmailPromotion"]),
            AdditionalContactInfo = Convert.ToString(dr["AdditionalContactInfo"]),
            Demographics = Convert.ToString(dr["Demographics"]),
            rowguid = new Guid(Convert.ToString(dr["rowguid"])),
            ModifiedDate = Convert.ToDateTime(dr["ModifiedDate"])
        };
        return _person;
    }
}

使法二：Dapper

public List<Person> DapperMapping()
{
    List<Person> result = new List<Person>();
    using (IDbConnection db = new SqlConnection(constr))
    {
        result = db.Query<Person>("SELECT * FROM [AdventureWorks2014].[Person].[Person]").ToList();
    }
    return result;
}

使法三：ADO.NET + FastMember

public List<Person> FastMemberMapping()
{
    List<Person> result = new List<Person>();
    using (var conn = new SqlConnection(constr))
    using (var command = new SqlCommand("SELECT * FROM [AdventureWorks2014].[Person].[Person]", conn))
    {
        conn.Open();
        SqlDataReader reader = command.ExecuteReader();
        if (reader.HasRows)
        {
            while (reader.Read())
            {
                //透過 fastmember 建立 Person 類型的存取器
                var accessor = TypeAccessor.Create(typeof(Person));
                var _person = new Person();
                for (int i = 0; i < reader.FieldCount; i++)
                {
                    //取得 DB 欄位名稱
                    string propName = reader.GetName(i);
                    //取得 DB 值
                    var dbvalue = reader.GetValue(i);
                    //以下需依實際 DB 內容做調整
                    if (dbvalue is DBNull)
                    {
                        accessor[_person, propName] = null;
                    }
                    else
                    {
                        accessor[_person, propName] = dbvalue;
                    }
                }
                result.Add(_person);
            }
        }
        reader.Close();
    }
    return result;
}

執行效率數據

  1. 第一次

    MethodMeanErrorStdDev
    MunualMapping434.6 ms7.724 ms7.225 ms
    DapperMapping419.0 ms5.063 ms4.488 ms
    FastMemberMapping436.2 ms4.996 ms4.172 ms

  2. 第二次

    MethodMeanErrorStdDev
    MunualMapping433.8 ms6.329 ms5.920 ms
    DapperMapping436.4 ms3.076 ms2.877 ms
    FastMemberMapping417.4 ms7.937 ms8.493 ms

  3. 第三次

    MethodMeanErrorStdDev
    MunualMapping444.8 ms8.834 ms20.996 ms
    DapperMapping438.6 ms8.653 ms12.410 ms
    FastMemberMapping428.6 ms3.509 ms2.930 ms

  4. 第四次

    MethodMeanErrorStdDev
    MunualMapping434.4 ms5.808 ms5.432 ms
    DapperMapping441.7 ms3.372 ms3.154 ms
    FastMemberMapping426.5 ms5.486 ms5.132 ms

  5. 第五次

    MethodMeanErrorStdDev
    MunualMapping435.5 ms5.696 ms5.328 ms
    DapperMapping431.4 ms3.146 ms2.943 ms
    FastMemberMapping427.4 ms3.687 ms3.448 ms

心得

前幾年看過 Dapper 做的 ORM benchmark，印象中是手動 mapping 最快，Dapper 僅排第三，最近再看一次 ORM benchmark 排名大改，多了不少之前沒用過的 ORM framework，這待日後有機會再來研究

這次專案不考慮 Dapper 以外的 ORM framework 主要是穩定性及開發上的熟悉度，擔心冒然使用新的 ORM 反而出現部份情境不支援的問題或是底層的 bug ，造成開發時程延宕

就這次測試結果來看

  1. 程式執行速度

    我會將三者執行效率視為接近或是一致，速度差距並不顯著，尤其加上考慮標準差影響後更是如此

  2. 系統開發速度

    Dapper 明顯程式碼少很多，也沒有手動 mapping 可能出現的打錯字問題及 FastMember 需要自行處理型別特性的狀況

參考資訊

  1. Fastest way to map result of SqlDataReader to object