Anduin Xue
Anduin Xue

Anduin's Tech Blog

Database

04
JUN

How to use C# to manage InfluxDB data

这篇文章介绍了如何通过C#语言操作InfluxDB时间序列数据库的完整实践路径。InfluxDB作为专为高并发时序数据设计的存储引擎正在重塑物联网传感器数据、应用性能监控等场景的数据处理方式。通过Docker容器化部署可快速完成环境搭建并获取API访问权限。C#开发者借助InfluxDB.Client库能够实现数据写入、查询的全流程操作——从配置连接参数到创建存储桶，从构建带时间戳的PointData对象到使用InfluxDBQueryable或Flux查询语言进行数据检索。代码示例展示了如何将日志信息结构化存储，并通过两种不同查询方式验证数据持久化效果。这种将C#与时序数据库结合的架构不仅简化了实时数据分析的复杂度，更引发了关于传统数据处理范式与时间维度深度结合的思考：当所有数据都天然携带时间戳时，我们是否需要重新定义数据建模的规则？在物联网设备持续产生指数级时序数据的今天，如何通过C#语言特性优化数据流处理效率？这些值得探索的问题或许能启发开发者重新审视实时数据的价值挖掘路径。--Qwen3

C# Database .NET Docker InfluxDB Flux Query Language
19
OCT

MySQL allow remote connection (For root and other users)

本文围绕MySQL数据库实现远程访问的核心配置展开剖析从防火墙策略调整到用户权限管理的完整流程为读者揭示了如何在保障安全前提下打通数据库的远程连接通道。文章首先指出检查mysql.user与mysql.db数据表是理解当前访问权限的关键起点随后通过开放3306端口与修改bind-address配置的组合操作为远程访问扫清网络障碍。针对root账户的远程授权设计了双步骤方案——通过GRANT语句与直接修改host字段的互补机制既保证了权限的即时生效又确保了配置的可靠性。对于普通用户的远程访问需求则提供了创建新用户与修改现有用户的差异化解决方案其中包含数据库与用户权限的精确绑定策略。值得注意的是文中多次强调的host字段设置为'%'的深层含义——这既是权限开放的开关也是潜在安全风险的源头。当远程访问的便利性与本地访问的封闭性产生碰撞时我们该如何在安全策略中寻找平衡点？当配置完成后如何验证远程连接的有效性？面对多用户场景时权限隔离的最佳实践又是什么？这些看似简单的配置背后实际上蕴含着对数据库安全架构的深层思考。当您完成这些配置操作时是否已经准备好在开放访问的同时守护数据库的安全？--Qwen3

bash Database Linux Ubuntu Remote Management MySQL
13
FEB

Creating a Model for an existing database in Entity Framework Core (DB First)

本文系统梳理了在Entity Framework Core中通过DB First方式为现有数据库生成模型的完整实践路径。通过命令行工具dotnet-ef的scaffold功能可将SQL Server数据库结构反向生成C#实体类和DbContext实现数据模型的自动构建，过程中需特别注意连接字符串安全性和迁移机制的持续维护。针对MySQL数据库的适配则需严格匹配.NET 5.0版本并配置专用EntityFrameworkCore驱动包，版本兼容性问题可能导致数小时调试成本。通过-t参数可精准控制仅生成指定表或视图的模型代码，这种细粒度控制为复杂系统模块化改造提供了可行性。当现有数据库需要与代码模型保持同步时，迁移命令成为必选方案。这种双向映射机制不仅解决了传统ORM框架的数据模型同步痛点，更引发了对数据库版本控制策略的思考——如何在代码优先与数据库优先的哲学冲突中找到最佳平衡点？当面对混合数据库架构时，是否应该建立统一的模型生成规范？而连接字符串的安全存储方案又该如何与CI/CD流水线深度集成？这些开放性问题或许正是推动EF Core持续演进的关键动力。--Qwen3

C# Entity Framework SQL Server Database Entity Framework Core LINQ
07
FEB

Sync data to database with Entity-Framework Core

这篇文章介绍了一种基于Entity-Framework Core的数据库同步机制通过扩展DbSet实现数据集的智能更新。核心挑战在于如何将内存中的数据精确映射到数据库表同时处理重复记录和数据差异。作者构建了ISyncable接口作为数据映射契约通过EqualsInDb方法定义数据库实体的等价规则Map方法实现数据转换。Sync扩展方法通过DistinctBySync消除内存数据的重复项后执行三步操作：计算现有数据与目标数据的差异量进行精准增删最后清理所有不匹配的遗留数据。这种同步策略能自动处理如删除冗余的1和新增2233等场景同时保持数据表的最终一致性。文中示例展示了如何通过简单调用Sync方法实现234到1123的精准数据迁移。这种机制解决了EF Core原生操作无法直接处理数据集同步的痛点但需要思考：当存在外键约束时如何保证同步原子性？面对大规模数据时这种逐条比对的性能瓶颈如何优化？当目标数据包含部分更新字段时该策略能否支持字段级的差异同步？这些问题或许能引导读者进一步探索数据同步的边界条件和优化空间。--Qwen3

C# Entity Framework Database Data Sync Entity Framework Core data synchronization
26
JAN

Tips to get better performance for Entity Framework Core

本文探讨了优化Entity Framework Core性能的九大核心策略并揭示了常见误区。通过限制数据量的Take与Skip方法可避免加载冗余行而Select投影技术则能精准提取必要字段而非整表数据。当处理主键查询时使用FirstOrDefaultAsync替代SingleOrDefaultAsync可减少不必要的TOP 2查询开销而AsNoTracking与禁用Include则能有效降低上下文追踪和多表联查的复杂度。特别需要注意IQueryable与IEnumerable的语义差异前者允许链式构建查询而后者会立即执行导致数据过早加载。通过ToListAsync及时终止查询执行或将复杂计算移至服务器端能显著提升效率。当使用Select创建匿名对象时即使不包含导航属性也能自动处理关联数据而不会出现空值。最后文章抛出值得思考的问题：你是否在查询中隐藏着未察觉的性能陷阱？当面对百万级数据时这些优化策略会产生怎样的级联效应？如何在复杂业务场景中平衡查询语义与执行效率？这些问题的答案或许就藏在你下一次的代码审查中。--Qwen3

Entity Framework SQL Performance Database Entity Framework Core Query Optimization
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