问一个Linq性能问题

[叫我 Teacher 周]

如下两个表，都有数据

   [Table("Users")]
    public class Users
    {
        public Users()
        {
            this.UserSources = new HashSet<UserScore>();
        }

        [Key,DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
        public int UserId { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public string Email { get; set; }

        public virtual ICollection<UserScore> UserSources { get; set; }
    }

    [Table("UserScore")]
    public class UserScore
    {
        public int Id { get; set; }
        public int UserId { get; set; }
        public int Score { get; set; }
    }

请问哪一种方式性能更高

方式1

 foreach (var user in context.User.ToList())
            {
                foreach (var item in user.UserSources)
                {
                    Console.WriteLine(item.Score);
                }
            }

方式2

var query = (from u in context.User
                         join s in context.UserScore on u.UserId equals s.UserId
                         select new
                         {
                             UserId = u.UserId,
                             Score = s.Score
                         }
                             ).ToList();


            foreach (var user in query)
            {
                Console.WriteLine(user.Score);
            }

[叫我 Teacher 周]

引用 1 楼 starfd 的回复:

第一种，因为第一种没创建额外的匿名类，也没进行额外的join

但我发现他每次都会去查数据库

[娃都会打酱油了]

你这个是主外键……

[娃都会打酱油了]

如果是这种主外键查询的话，那应该是第二种效率高，因为它只查一次

[叫我 Teacher 周]

引用 3 楼 starfd 的回复:

你这个是主外键……

我看好多用EF的，一般都会用一个virsual作为导航属性

[IE11下面经常卡到爆]

匿名类（委托）都是编译时就创建好了，跟性能没关系。但是不同类中相同的匿名类可能会冗余，因此可能会使程序集元数据增大，导致加载时占的内存更大 如果是数据库中的数据，当然是第二种，第一种会将两个表中的所有数据全部取出来（表扫描），第二种则是将Linq翻译成sql join语句去数据库查询，数据库会自动选择最效率的方案查询（比如会优先使用键/索引），返回最后的结果集，很明显这个结果集是两个表数据的子集 如果是内存数据，则两种差不多，Linq会稍慢（几乎可以忽略）

[叫我 Teacher 周]

也就是说 查数据库还是建议用第二种方式，特别是在遍历一个实体又要取他的导航属性里的其他字段，是这样理解吧

[娃都会打酱油了]

第一种，因为第一种没创建额外的匿名类，也没进行额外的join

[IE11下面经常卡到爆]

是的，因为让数据库返回一整个表的数据，负担是比较重的，反倒是把数据库最优秀的查询效率给避开了，它设计的那么多的键/索引以及各种高效稳定的查询算法，你都没用上。 关系库最擅长的就是关联（系）查询，就像你上面要查导航属性一样