轻量级ORM框架——第二篇:Dapper中的一些复杂操作和inner join应该注意的坑

xiaoxiao2021-02-27  568

一:table sql

    为了方便,这里我们生成两个表,一个Users,一个Product,sql如下:

<1> Users table

[sql]  view plain  copy CREATE TABLE [dbo].[Users](       [UserID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,       [UserName] [varchar](50) NULL,       [Email] [varchar](100) NULL,       [Address] [varchar](100) NULL,    CONSTRAINT [PK_Users] PRIMARY KEY CLUSTERED    (       [UserID] ASC   )WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ONON [PRIMARY]   ON [PRIMARY]  

<2> Product table [sql]  view plain  copy CREATE TABLE [dbo].[Product](       [ProductID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,       [ProductName] [varchar](220) NULL,       [ProductDesc] [varchar](220) NULL,       [UserID] [intNULL,       [CreateTime] [datetime] NULL,    CONSTRAINT [PK_Product] PRIMARY KEY CLUSTERED    (       [ProductID] ASC   )WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ONON [PRIMARY]   ON [PRIMARY]  

二:in操作

      很多时候我们在manipulate table的时候,或多或少的都会用到 ”in关键字”,比如:我要找到User表中Email in ('5qq.com','8qq.com')的

Users record。。。

[sql]  view plain  copy CREATE TABLE [dbo].[Product](       [ProductID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,       [ProductName] [varchar](220) NULL,       [ProductDesc] [varchar](220) NULL,       [UserID] [intNULL,       [CreateTime] [datetime] NULL,    CONSTRAINT [PK_Product] PRIMARY KEY CLUSTERED    (       [ProductID] ASC   )WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ONON [PRIMARY]   ON [PRIMARY]  

看了上面的操作,是不是很简单,只要我们的参数类型是Array的时候,dappper会自动将其转化。。。

三:多条sql一起执行

     有时候我们会想在一条sql中灌入很多的snippet sql,然后让其一起执行,此时让我想起了一个操作,我会在db中load data的时候会写到

select ... from marketing where  id in (....); select .... from eventmarketing where in (...)类似这样的语句,然后进行结果合并,这篇

为了方便演示,在User上做一个*操作,在Product上做一个* 操作,比如下面这样:

[sql]  view plain  copy static void Main(string[] args)           {               var connection = new SqlConnection("Data Source=.;Initial Catalog=Datamip;Integrated Security=True;MultipleActiveResultSets=True");                  var sql = "select * from Product; select * from Users";                  var multiReader = connection.QueryMultiple(sql);                  var productList = multiReader.Read<Product>();                  var userList = multiReader.Read<Users>();                  multiReader.Dispose();           }  

四:多表join操作

     不管sql写的多么好或者多么烂,接触一个月还是接触到十年,都必然跑不了多表查询,那么在多表查询上dapper该如何使用呢???比如

说我要找到2015-12-12之后的商品信息和个人信息,很显然这是一个多表查询,可以先来看一下users和product的关系。

可以发现其实他们有一个外键关系,然后我们在Product Entity上做一下小修改,将Users作为Product的一个entity property。。。

[sql]  view plain  copy public class Product       {           public int ProductID { get; set; }              public string ProductName { get; set; }              public string ProductDesc { get; set; }              public Users UserOwner { get; set; }              public string CreateTime { get; set; }       }   有了这些储备,我们大概就可以写出如下的sql。 [sql]  view plain  copy static void Main(string[] args)           {                  var connection = new SqlConnection("Data Source=.;Initial Catalog=Datamip;Integrated Security=True;MultipleActiveResultSets=True");                  var sql = @"select  p.ProductName,p.CreateTime,u.UserName                           from Product as p                           join Users as u                           on p.UserID = u.UserID                           where p.CreateTime > '2015-12-12'; ";                  var result = connection.Query<Product, Users, Product>(sql,                                       (product, users) =>                                       {                                           product.UserOwner = users; return product;                                       });              }   结果就是”操!!!!“。。。。。。。。。。。。

从错误信息中可以看到:当你使用multi-mapping的时候要确保设置了splitOn参数,除了Id。。。从这句话中好像也看不出什么名堂,也就是说

除了Id,你都需要设置SplitOn参数,好吧,这是逼着哥哥看源代码。。。。看看SplitOn到底是个什么样的鸟玩法。。。然后我从Call Stack往上

面找,发现了非常”至关重要“的一段话。

原来splitOn就是Dapper对DataReader进行”从右到左“的扫描,这样就可以从sequent中获取到一个subsequent,然后遇到设置的splitOn

就停止。。。然来是这样,哈哈。。。这回我就知道了,将splitOn设置为”userName“就好了。。。比如下面这样。。。

[sql]  view plain  copy static void Main(string[] args)           {                  var connection = new SqlConnection("Data Source=.;Initial Catalog=Datamip;Integrated Security=True;MultipleActiveResultSets=True");                  var sql = @"select  p.ProductName,p.CreateTime,u.UserName                           from Product as p                           join Users as u                           on p.UserID = u.UserID                           where p.CreateTime > '2015-12-12'; ";                  var result = connection.Query<Product, Users, Product>(sql,                                       (product, users) =>                                       {                                           product.UserOwner = users; return product;                                       },splitOn: "UserName");              }  

当然如果你觉得我上面说的太啰嗦了,注意事项还tmd的多,又是泛型,又是Lambda的。。。你也可以不指定这些具体Type,而默认使用

dynamic也是可以的,比如下面这样:

五:支持存储过程

   对于存储过程,也是一个不得不说的话题,我们的dapper同样也是可以执行的,只需要在Query中的CommandType中标记一下当前就是一个

StoredProcedure就八九不离十了,比如现在在Users表上创建一个简单的StoredProcedure。

[sql]  view plain  copy USE [Datamip]   GO   /****** Object:  StoredProcedure [dbo].[sp_GetUsers]    Script Date: 09/02/2016 09:14:04 ******/   SET ANSI_NULLS ON   GO   SET QUOTED_IDENTIFIER ON   GO   Create proc [dbo].[sp_GetUsers]      @id int      as     begin      select * from Users where UserID = @id ;      end  

在这里,我们需要向存储过程塞入一个@id参数,返回具体的Users EntityList,好了,下面再看一下Query如何构造。

[sql]  view plain  copy static void Main(string[] args)           {               var connection = new SqlConnection("Data Source=.;Initial Catalog=Datamip;Integrated Security=True;MultipleActiveResultSets=True");                  var info = connection.Query<Users>("sp_GetUsers", new { id = 5 },                                      commandType: CommandType.StoredProcedure);           }  

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