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我想在多个表上运行多个插入语句。我正在使用 dapper.net。我看不到任何处理与 dapper.net 的交易的方法。

请分享您对如何使用 dapper.net 进行交易的想法。

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6 回答 6

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这里的代码片段:

using System.Transactions;    
....    
using (var transactionScope = new TransactionScope())
{
    DoYourDapperWork();
    transactionScope.Complete();
}

请注意,您需要添加对System.Transactions程序集的引用,因为默认情况下不引用它。

于 2012-04-28T13:32:44.810 回答
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我更喜欢通过直接从连接获取事务来使用更直观的方法:

// This called method will get a connection, and open it if it's not yet open.
using (var connection = GetOpenConnection())
using (var transaction = connection.BeginTransaction())
{
    connection.Execute(
        "INSERT INTO data(Foo, Bar) values (@Foo, @Bar);", listOf5000Items, transaction);
    transaction.Commit();
}
于 2013-11-18T12:36:45.367 回答
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您应该可以使用TransactionScope,因为 Dapper 只运行 ADO.NET 命令。

using (var scope = new TransactionScope())
{
   // open connection
   // insert
   // insert
   scope.Complete();
}
于 2012-04-28T13:31:05.730 回答
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考虑到您所有的表都在单个数据库中,我不同意TransactionScope这里的一些答案中建议的解决方案。参考这个答案。

  1. TransactionScope一般用于分布式事务;跨越不同数据库的事务可能在不同的系统上。这需要在操作系统和 SQL Server 上进行一些配置,否则将无法正常工作。如果您的所有查询都针对单个数据库实例,则不建议这样做。
    但是,对于单个数据库,当您需要将代码包含在不受您控制的事务中时,这可能很有用。单库也不需要特殊配置。

  2. connection.BeginTransaction是针对单个数据库实现事务(在 C#、VB.NET 等中)的 ADO.NET 语法。这不适用于多个数据库。

所以,connection.BeginTransaction()是更好的方式去。

处理事务的更好方法是按照答案中的说明实施 UnitOfWork。

于 2017-11-07T11:40:10.563 回答
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在 Dapper 中进行交易有 3 种方法。

  1. 简单交易
  2. 来自交易范围的交易
  3. 使用 Dapper Transaction(额外的 nuget 包 和最受青睐的方法

您可以从这里的官方教程网站了解更多关于这些交易方法的信息

供参考,这里是交易方法的细分

1. 简单交易

在此示例中,您在现有数据库连接上创建事务,然后将事务传递给 dapper 上的 Execute 方法(这是一个可选参数)。

完成所有工作后,只需提交事务即可。

string sql = "INSERT INTO Customers (CustomerName) Values (@CustomerName);";

using (var connection = new SqlConnection(FiddleHelper.GetConnectionStringSqlServerW3Schools()))
{
    connection.Open();
    
    using (var transaction = connection.BeginTransaction())
    {
        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "Mark"}, transaction: transaction);
        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "Sam"}, transaction: transaction);
        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "John"}, transaction: transaction);
        
        transaction.Commit();
    }
}

2.从交易范围交易

如果您想创建事务范围,则需要在创建数据库连接之前执行此操作。创建事务范围后,您可以简单地执行所有操作,然后执行一次调用来完成事务,然后提交所有命令

using (var transaction = new TransactionScope())
{
    var sql = "INSERT INTO Customers (CustomerName) Values (@CustomerName);";

    using (var connection = My.ConnectionFactory())
    {
        connection.Open();

        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "Mark"});
        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "Sam"});
        connection.Execute(sql, new {CustomerName = "John"});
    }

    transaction.Complete();
}

3. 使用 Dapper 交易

这是在代码中实现事务的最有利的方法,因为它使代码易于阅读和实现。有一个名为 Dapper Transaction 的 SQL 事务的扩展实现(您可以在此处找到),它允许您运行 SQL 直接执行事务。

string sql = "INSERT INTO Customers (CustomerName) Values (@CustomerName);";

using (var connection = new SqlConnection(FiddleHelper.GetConnectionStringSqlServerW3Schools()))
{
    connection.Open();
    
    using (var transaction = connection.BeginTransaction())
    {
        transaction.Execute(sql, new {CustomerName = "Mark"});
        transaction.Execute(sql, new {CustomerName = "Sam"});
        transaction.Execute(sql, new {CustomerName = "John"});

        transaction.Commit();
    }
}
于 2021-05-10T17:09:46.480 回答
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丹尼尔的回答对我来说按预期工作。为了完整起见,这里有一个片段演示了使用事务范围和 dapper 的提交和回滚:

using System.Transactions;
    // _sqlConnection has been opened elsewhere in preceeding code 
    using (var transactionScope = new TransactionScope())
    {
        try
        {
            long result = _sqlConnection.ExecuteScalar<long>(sqlString, new {Param1 = 1, Param2 = "string"});

            transactionScope.Complete();
        }
        catch (Exception exception)
        {
            // Logger initialized elsewhere in code
            _logger.Error(exception, $"Error encountered whilst executing  SQL: {sqlString}, Message: {exception.Message}")

            // re-throw to let the caller know
            throw;
        }
    } // This is where Dispose is called 
于 2015-12-01T23:13:17.230 回答