مقدمه: تعریف و جایگاه در اکوسیستم .NET

پیش از مقایسه، باید درک کنیم که این دو ابزار با دو فلسفه کاملاً متفاوت طراحی شده‌اند:

• Entity Framework Core: یک Object-Relational Mapper (ORM) کامل و سنگین است. EF به شما اجازه می‌دهد با استفاده از شیء‌گرایی (C#) و بدون نوشتن حتی یک خط SQL، با پایگاه داده تعامل داشته باشید.

• Dapper: که به آن Micro-ORM می‌گویند، توسط تیم Stack Overflow توسعه یافته است. Dapper بسیار سبک است و هدف اصلی آن، نگاشت (Mapping) سریع نتایج پرس‌وجوهای SQL به اشیاء C# با کمترین میزان پردازش اضافی (Overhead) است.

معماری و نحوه عملکرد (Performance Architecture)

تفاوت کارایی این دو ابزار در مدیریت داده‌های حجیم، ریشه در معماری آن‌ها دارد.

مدیریت حالت (State Management)

EF Core دارای مکانیزمی به نام Change Tracker است. وقتی شما ۱۰۰۰ ردیف داده را واکشی می‌کنید، EF یک کپی از آن‌ها را در حافظه نگه می‌دارد تا تغییرات شما را ردیابی کند. در داده‌های حجیم، این ردیابی باعث مصرف شدید حافظه (RAM) و کاهش سرعت می‌شود.

در مقابل، Dapper کاملاً Stateless است. داده را می‌خواند، به مدل تبدیل می‌کند و دیگر هیچ مسئولیتی در قبال آن ندارد.

انتزاع در مقابل کنترل (Abstraction vs Control)

در EF، کد LINQ شما باید توسط یک موتور داخلی به SQL ترجمه شود. این فرآیند ترجمه (Translation) زمان‌بر است. در Dapper، شما مستقیماً SQL می‌نویسید؛ بنابراین هیچ هزینه پردازشی برای ترجمه کد وجود ندارد.

بنچمارک در عملیات‌های CRUD (داده‌های حجیم)

الف) خواندن داده‌ها (Read Operations)

در کوئری‌های ساده (Select)، Dapper تقریباً به سرعت SqlDataReader عمل می‌کند. در تست‌های استاندارد:

• Dapper: سریع‌ترین عملکرد (نزدیک به Native SQL).

• EF Core (با Tracking): تا ۶۰٪ کندتر از Dapper.

• EF Core (با AsNoTracking): حدود ۱۰-۲۰٪ کندتر از Dapper.

نکته: برای داده‌های حجیم در EF Core، همیشه باید از متد .AsNoTracking() استفاده کرد تا سربار Change Tracker حذف شود.

ب) درج داده‌ها (Bulk Insert)

اینجاست که EF Core در حالت پیش‌فرض ضعیف عمل می‌کند. اگر بخواهید ۱۰,۰۰۰ رکورد را با Add() ساده درج کنید، EF برای هر رکورد یک دستور INSERT مجزا می‌فرستد (مگر اینکه تنظیمات بچینگ فعال باشد).

Dapper به شما اجازه می‌دهد از قابلیت‌های خاص دیتابیس (مانند SqlBulkCopy در SQL Server) به راحتی استفاده کنید که سرعت را تا صدها برابر افزایش می‌دهد.

مقایسه ویژگی‌های کلیدی در مقیاس بالا

چالش‌های Entity Framework در داده‌های حجیم

اگر اصرار به استفاده از EF در پروژه‌های Big Data دارید، باید با این چالش‌ها دست و پنجه نرم کنید:

1. N+1 Query Problem: اگر دقت نکنید، EF ممکن است برای دریافت زیرمجموعه‌های یک لیست حجیم، صدها کوئری جداگانه به دیتابیس بزند.

2. Memory Leak: نگه داشتن تعداد زیادی موجودی (Entity) در Context می‌تواند منجر به پر شدن حافظه و از کار افتادن اپلیکیشن شود.

3. Complex Joins: کوئری‌های LINQ بسیار پیچیده گاهی به SQLهای غیربهینه ترجمه می‌شوند که باعث قفل شدن (Lock) جداول بزرگ می‌گردد.

استراتژی ترکیبی (The Hybrid Approach)

بسیاری از معماران نرم‌افزار حرفه‌ای، به جای انتخاب "یکی" از این دو، از هر دو استفاده می‌کنند. این بهترین استراتژی برای مدیریت داده‌های حجیم است:

• از EF Core استفاده کنید برای: عملیات‌های مدیریتی (Admin Panel)، فرم‌های ورود داده ساده، و بخش‌هایی که تغییرات داده‌ای پیچیده دارند و سرعت توسعه در اولویت است.

• از Dapper استفاده کنید برای: گزارش‌گیری‌های سنگین، داشبوردهای مدیریتی با داده‌های حجیم، و پردازش‌های دسته‌ای (Batch Processing) که نیاز به حداکثر کارایی دارند.

نتیجه‌گیری: کدام را انتخاب کنیم؟

زمانی Dapper را انتخاب کنید که:

• کارایی (Performance) اولویت اول، دوم و سوم شماست.

• با میلیون‌ها رکورد در ثانیه سروکار دارید.

• تیم شما تسلط بالایی بر SQL نویسی دارد.

• نیاز به اجرای Stored Procedureهای پیچیده دارید.

زمانی EF Core را انتخاب کنید که:

• سرعت توسعه و نگهداری کد برایتان مهم‌تر است.

• داده‌های شما "خیلی" حجیم نیستند یا به صورت دسته‌بندی شده (Paging) نمایش داده می‌شوند.

• می‌خواهید کد شما مستقل از نوع دیتابیس (Database Agnostic) باشد.

در نهایت، در دنیای واقعی، Dapper برنده بلامنازع سرعت در داده‌های حجیم است، اما EF Core با ارائه امکانات رفاهی، هزینه‌های تولید نرم‌افزار را کاهش می‌دهد. هوشمندی یک توسعه‌دهنده در تشخیص مرز بین این دو است.