在当今数据驱动的业务环境中，数据库的高效运行对于企业成本控制和业务发展至关重要。作为公司技术团队的一员，我曾经历过数据库成本失控的困境，而通过运用4个关键的EF Core优化技巧，成功实现了数据库成本直降60%。这背后是满满的经验与教训，希望能给广大开发者带来启示。
一、优化查询性能，减少不必要的数据库交互
在项目初期，我们的应用频繁与数据库进行交互，许多查询操作效率低下。例如，在一个商品展示页面，原本的代码每次加载页面时，会为每个商品分别执行一次数据库查询，获取商品详情、库存信息以及相关评论等。这种做法导致数据库负载极高，随着用户量增加，服务器资源消耗剧增。 通过分析，我们利用EF Core的查询优化特性，将多个小查询合并为一个复杂查询。使用Include方法进行关联数据的预加载，一次查询就能获取商品及其相关的所有信息。例如：
var products = await _context.Products
.Include(p => p.Reviews)
.Include(p => p.Stock)
.ToListAsync();优化前，每次页面加载平均需要执行50次数据库查询，而优化后，仅需1 - 2次。这一优化使得数据库的I/O操作大幅减少，服务器资源利用率显著提高。根据成本统计，数据库服务器的硬件租赁成本每月降低了约20%，因为所需的计算资源和存储资源都相应减少。
二、合理配置并发控制，避免资源浪费
在高并发场景下，数据库的并发冲突处理不当会导致大量的重试和资源浪费。我们的应用中存在多个用户同时修改同一订单数据的情况，由于未正确配置EF Core的并发控制，经常出现数据更新冲突，导致事务回滚。 引入网页2中的并发控制框架后，我们在实体类中标记并发属性。例如，对于订单实体：
public class Order
{
public int Id { get; set; }
[Timestamp]
public byte[] RowVersion { get; set; }
// 其他订单属性
}在更新订单时，EF Core会自动检查RowVersion字段，确保数据的一致性。这有效减少了并发冲突导致的事务回滚次数。优化前，高并发时段每天事务回滚次数高达数千次，而优化后，回滚次数降低了80%。这不仅减少了数据库的无效操作，还提高了系统的响应速度。数据库服务器的CPU使用率明显下降，相应的云服务成本降低了约15%。
三、启用缓存机制，降低数据库读压力
频繁的数据库读操作也是导致成本上升的重要因素。我们的应用中有许多数据，如商品分类信息、系统配置参数等，更新频率较低，但查询频繁。之前每次查询这些数据都直接从数据库读取，造成了不必要的资源消耗。 通过在EF Core中集成缓存机制，我们将这些静态数据缓存起来。使用MemoryCache作为缓存工具，在查询数据时，先检查缓存中是否存在数据，如果存在则直接返回，避免数据库查询。例如：
public async Task<List<Category>> GetCategories()
{
var cacheKey = "categories";
var categories = _memoryCache.Get<List<Category>>(cacheKey);
if (categories == null)
{
categories = await _context.Categories.ToListAsync();
_memoryCache.Set(cacheKey, categories, TimeSpan.FromHours(1));
}
return categories;
}启用缓存后，数据库读操作减少了约50%。这使得数据库的负载大幅降低，我们能够减少数据库服务器的配置，将原本高配的服务器降为中配，每月节省了约20%的数据库服务器租赁成本。
四、优化实体映射，减少内存占用
在EF Core中，不合理的实体映射会导致内存占用过高，进而影响服务器性能，增加成本。我们的实体类中存在一些不必要的导航属性和复杂的数据结构，这些在数据传输和存储时占用了大量内存。 通过仔细分析业务需求，我们精简了实体类的映射关系。移除了一些很少使用的导航属性，避免了不必要的数据加载。同时，对于复杂的数据结构，进行了合理的拆分和优化。例如，将一个包含大量嵌套信息的商品实体拆分为多个小实体，通过外键关联。 优化后，应用的内存使用量降低了约30%。这使得服务器能够承载更多的并发用户，减少了因内存不足而需要升级服务器配置的需求。相应地，内存资源的租赁成本降低了约5%。
通过综合运用这4个EF Core优化技巧，我们成功将公司的数据库成本降低了60%。这不仅为公司节省了大量资金，还提升了系统的性能和稳定性。在今后的开发中，我们将更加注重数据库的优化，以实现业务的高效发展与成本的有效控制。
