UkrGuru.Sql vX.Y: .NET 성능 향상을 위한 Results.Parse 최적화
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.NET 환경에서 SQL 쿼리 결과 처리에 대한 성능 개선 및 코드 간소화를 모색하는 백엔드 개발자 및 데이터 엔지니어에게 이 콘텐츠를 추천합니다. 특히 대용량 데이터셋을 다루거나 애플리케이션 응답성 향상이 필요한 경우 유용할 것입니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: UkrGuru.Sql 라이브러리의 최신 릴리즈에서 SQL 쿼리 결과 파싱을 위한 Results.Parse 메서드가 최적화되어 .NET 애플리케이션의 성능과 사용성을 크게 향상시켰습니다.
기술적 세부사항:
* 빠른 파싱 속도: SQL 결과 집합을 .NET 객체로 변환하는 속도가 향상되었습니다.
* 메모리 사용량 감소: 대규모 데이터셋 처리 시 메모리 점유율이 줄어들어 효율적인 자원 관리가 가능합니다.
* 개선된 오류 처리 및 타입 안전성: 더욱 견고한 오류 처리 메커니즘과 타입 안전성이 강화되었습니다.
* 간소화된 문법: 더 깔끔하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성할 수 있도록 문법이 간소화되었습니다.
Results.Parse 메서드의 성능 개선을 보여주는 벤치마크 결과는 다음과 같습니다:
| Method | Mean | Error | StdDev | Gen0 | Allocated |
|---|---|---|---|---|---|
| ResultsNew_ToStr | 541.0 ns | 66.87 ns | 3.67 ns | 0.0830 | 1096 B |
| ResultsOld_ToStr | 2,195.4 ns | 177.93 ns | 9.75 ns | 0.1411 | 1872 B |
| ResultsNew_FromStr | 1,021.9 ns | 85.43 ns | 4.68 ns | 0.0629 | 840 B |
| ResultsOld_FromStr | 1,521.0 ns | 166.13 ns | 9.11 ns | 0.0515 | 696 B |
위 결과는 직렬화 및 역직렬화 모두에서 새로운 구현을 통해 명확한 성능 향상이 있음을 보여줍니다. 다양한 데이터 타입(null, DBNull.Value, bool, byte, short, int, long, float, double, decimal, DateOnly, DateTime, DateTimeOffset, TimeOnly, TimeSpan, Guid, char, string, byte[], char[], enum 등)에 대한 파싱 기능도 지원합니다.
개발 임팩트:
* 보일러플레이트 코드(boilerplate code)를 최소화합니다.
* 애플리케이션 응답성을 향상시킵니다.
* 개발자가 데이터 파이프라이닝보다 비즈니스 로직에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.