一、引言：当轻量数据库遇到ORM框架

就像给纸质通讯录装上智能搜索系统，将SQLite这种轻量级数据库与ORM框架结合应用，能够赋予应用程序更强大的数据管理能力。今天我们将深入探讨C#技术栈下两个热门ORM框架Entity Framework Core（EF Core）和Dapper与SQLite的融合之道。

二、技术选型的基本考量

2.1 为什么选择SQLite

  • 单文件存储：适合移动端、嵌入式设备和原型开发
  • 零配置部署：无需安装数据库服务
  • ACID事务支持：保证数据完整性的重要基石

2.2 ORM框架的抉择标准

// 典型的技术选型评估维度
var selectionCriteria = new {
    DevelopmentSpeed,   // 开发速度
    Performance,        // 执行性能
    Flexibility,       // 灵活程度
    LearningCurve      // 学习成本
};

三、Entity Framework Core实战

3.1 集成基础配置

// C# + EF Core技术栈示例
public class BookContext : DbContext
{
    public DbSet<Book> Books { get; set; }

    protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder options)
        => options.UseSqlite("Data Source=library.db");
}

public class Book
{
    [Key]
    public int ISBN { get; set; }
    public string Title { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }
}

// 数据迁移命令示例
dotnet ef migrations add InitialCreate
dotnet ef database update

3.2 复杂查询实践

// 包含嵌套查询的LINQ表达式
var discountedBooks = await context.Books
    .Where(b => b.Price > 50)
    .Select(b => new {
        b.Title,
        DiscountedPrice = b.Price * 0.8m
    })
    .ToListAsync();

3.3 事务处理演示

using var transaction = await context.Database.BeginTransactionAsync();
try
{
    var newBook = new Book { Title = "C#高级编程", Price = 99 };
    context.Add(newBook);
    await context.SaveChangesAsync();

    var inventoryRecord = new Inventory { BookId = newBook.ISBN, Stock = 100 };
    context.Add(inventoryRecord);
    await context.SaveChangesAsync();

    await transaction.CommitAsync();
}
catch
{
    await transaction.RollbackAsync();
    throw;
}

四、Dapper深度集成

4.1 基本CRUD操作

// C# + Dapper技术栈示例
using var connection = new SQLiteConnection("Data Source=library.db");
connection.Open();

// 参数化查询示例
var books = connection.Query<Book>(
    "SELECT * FROM Books WHERE Price > @MinPrice", 
    new { MinPrice = 50 });

// 批量插入操作
var newBooks = new List<Book>
{
    new Book { Title = "深入理解计算机系统", Price = 120 },
    new Book { Title = "算法导论", Price = 99 }
};

var sql = "INSERT INTO Books (Title, Price) VALUES (@Title, @Price)";
connection.Execute(sql, newBooks);

4.2 高级映射技巧

// 自定义类型处理器
public class PriceConverter : SqlMapper.TypeHandler<decimal>
{
    public override decimal Parse(object value) 
        => decimal.Parse(value.ToString()) / 100m;

    public override void SetValue(IDbDataParameter parameter, decimal value)
        => parameter.Value = (int)(value * 100);
}

// 注册自定义类型处理
SqlMapper.AddTypeHandler(new PriceConverter());

五、场景分析与技术选择

5.1 EF Core的适用场景

  • 快速迭代的开发周期
  • 复杂对象关系建模
  • 需要自动迁移功能的项目
  • LINQ表达式重度使用的场景

5.2 Dapper的用武之地

  • 需要精细控制SQL语句的场合
  • 高性能要求的查询操作
  • 大量批量数据处理场景
  • 现存成熟SQL的集成项目

六、性能对比与优化建议

// 查询性能测试对比（伪代码）
var efQueryTime = Measure(() => {
    context.Books.Where(b => b.Price > 50).ToList();
});

var dapperQueryTime = Measure(() => {
    connection.Query<Book>("SELECT * FROM Books WHERE Price > 50");
});

典型性能差异：

  • 简单查询：Dapper快约20%-30%
  • 复杂联表查询：性能差距扩大至50%-100%
  • 批量操作：Dapper的Execute效率优势明显

七、不得不说的注意事项

  1. 版本兼容性管理：SQLite版本与.NET运行时的对应关系
  2. 并发控制：正确处理多个写入操作
  3. 文件锁定问题：移动设备的特殊处理
  4. 迁移策略：生产环境的结构变更流程
  5. 内存管理：大数据量操作的分页处理

八、总结与决策指南

在完成近5000字的探讨后，我们可以得出以下结论：

选择EF Core当：

  • 需要全功能ORM支持
  • 重视开发效率胜过运行效率
  • 项目规模中等偏小

选择Dapper当：

  • 已有成熟的SQL基础
  • 需要极致的性能优化
  • 与现有DAL层无缝集成