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Dapper.Bulk:SqlServer版本的Dapper.Bulk

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简介:
Dapper.Bulk是一款专为SqlServer设计的高效数据操作库,基于流行的Dapper框架扩展而成,提供批量插入、更新等高性能数据库操作功能。 Dapper.Bulk 是一个用于 Dapper 的批量插入辅助工具。 **功能特性** - **高效插入实体**: 通过 `connection.BulkInsert(data)` 或异步方法 `await connection.BulkInsertAsync(data)` 可以实现快速的无结果返回的批量数据插入。 - **获取插入后的实体**: 使用 `var inserted = connection.BulkInsertAndSelect(data);` 或异步版本 `var inserted = await connection.BulkInsertAndSelectAsync(data);`,可以同时完成数据插入并返回插入的数据。 **默认约定** - 表名采用类型名称加上“s”后缀(例如:TypeName + s)。 - 主键是名为 ID 的属性(不区分大小写)。 **自定义约定** 可以通过 `TableMapper.SetupConvention(...)` 方法来自定义表名的规则。

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  • Dapper.Bulk:SqlServerDapper.Bulk
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    Dapper.Bulk是一款专为SqlServer设计的高效数据操作库,基于流行的Dapper框架扩展而成,提供批量插入、更新等高性能数据库操作功能。 Dapper.Bulk 是一个用于 Dapper 的批量插入辅助工具。 **功能特性** - **高效插入实体**: 通过 `connection.BulkInsert(data)` 或异步方法 `await connection.BulkInsertAsync(data)` 可以实现快速的无结果返回的批量数据插入。 - **获取插入后的实体**: 使用 `var inserted = connection.BulkInsertAndSelect(data);` 或异步版本 `var inserted = await connection.BulkInsertAndSelectAsync(data);`,可以同时完成数据插入并返回插入的数据。 **默认约定** - 表名采用类型名称加上“s”后缀(例如:TypeName + s)。 - 主键是名为 ID 的属性(不区分大小写)。 **自定义约定** 可以通过 `TableMapper.SetupConvention(...)` 方法来自定义表名的规则。
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  • Python pandas库,3.664位
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    这段描述可能有些混淆,通常Pandas是用于数据处理和分析的Python编程语言的一个第三方库,并没有特定的版本如3.6(这通常是Python解释器的版本号)。Pandas有自己的独立版本发布流程。如果是想要介绍一个基于Python 3.6环境下的pandas库使用情况或者特性,可以这样写: 简介:本资源提供的是适用于Python 3.6环境中的64位pandas数据处理库,为 建议使用Python 3.6.5版本,因为它比较稳定。我尝试安装3.7但遇到了很多问题。如果需要支持TensorFlow,请确保选择64位版本;若不需要TensorFlow,则可以考虑使用32位版本。
  • nacos 2.2.1 Oracle 数据源
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