c# - 通过 3 个下拉过滤器过滤客户记录的更好或优化方法-6ren

c# - 通过 3 个下拉过滤器过滤客户记录的更好或优化方法

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-30 00:39:27

我有一个页面名称为:CustomerList.aspx，我在上面显示客户列表。

这也是我的表和类文件:

public partial class Customer
    {
        public int CustomerID { get; set; }
        public string FullName { get; set; }
        public string EmailId { get; set; }
        public int CustomerLocation { get; set; }
        public bool IsActive { get; set; }
        public bool Removed { get; set; }
        public DateTime SubscribeDate { get; set; }
        public Location _Location;
    }

    public partial class Location
    {
        public int LocationId { get; set; }
        public string Name { get; set; }
    }

Inactive=true:Means customer is active in the system.
Inactive=false:Means customer is inactive in the system.

Removed=true:Means customer is removed from the system

Removed=false:Means customer is not removed from the system.

我会为用户提供 3 个过滤器来过滤客户记录。

1)位置下拉菜单

<select>
<option Text="All" Value="0" selected="true">
<option Text="London" Value="1">
<option Text="America" Value="2">
</select>

2)状态下拉列表，值为:All、Active、Inactive:

<select>
<option Text="All" Value="0" selected="true">
<option Text="Active" Value="1">
<option Text="Inactive" Value="2">
</select>

3)统计数据下拉列表:

<select>
<option Text="All" Value="all" selected="true">
<option Text="Active Customers" Value="all">
<option Text="Recent subscribe customers" Value="subscribe">
<option Text="Recent unsubscribe customers" Value="unsubscribe">
</select>

加载我的页面时，我想在我的网格中显示客户列表。

这是我的代码:

 public void DisplayCustomersList()
        {
           DataTable list=GetCustomers(Convert.ToInt16(ddlLocation.SelectedValue),Convert.ToInt16(ddlStatus.SelectedValue),ddlstats.SelectedValue);
           Grid1.DataSource = list;
           Grid1.DataBind();
        }


  public DataTable GetCustomers(int LocationId, int ActiveId, string stats)
        {
            using (var context = new MyContext())
            {
                var data = from c in context.Customers
                           where c.Removed == false
                           select new
                           {
                               FullName = c.FullName,
                               c.CustomerID,
                               c._Location.Name,
                               c.IsActive,
                               c.SubscribeDate,
                               c.Removed
                           };
                if (LocationId != 0 && ActiveId != 0)
                {
                    if (ActiveId == 1)
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if(ActiveId==2)
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == false && x.Removed == false));
                    }
                    return
                        MyContext.CopyToDataTable(
                            data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.Removed==false));
                }

                if (LocationId != 0 && stats != "")
                {
                    if (stats == "all")
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if (stats == "subscribe")
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.LocationId==LocationId));
                    }
                }

                if (ActiveId != 0 && stats != "")
                {
                    if(ActiveId==1)
                    {
                        if(stats=="all")
                        {
                            return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));
                        }
                        else if (stats == "subscribe")
                        {
                            return
                               MyContext.CopyToDataTable(
                                   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
                        }
                        else if (stats == "unsubscribe")
                        {
                            return
                              MyContext.CopyToDataTable(
                                  data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                        
                    }
                    else if(ActiveId==2)
                    {
                        if (stats == "all")
                        {
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
                        }
                        else if (stats == "subscribe")
                        {
                            return
                               MyContext.CopyToDataTable(
                                   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                        else if (stats == "unsubscribe")
                        {
                            return
                              MyContext.CopyToDataTable(
                                  data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                    }
                }

                if (stats != "")
                {
                    if (stats == "all")
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if (stats == "subscribe")
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive==true));
                    }
                    else
                    {
                        return
                       MyContext.CopyToDataTable(
                           data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.IsActive == false && x.Removed == false));
                    }

                }
            }
        }

在所有 3 dropdown selected index change event 我只是像这样调用这个函数:DisplayCustomersList()

所以我只想问你这是执行过滤器的正确方法还是可以以更好的方式优化此代码。

谁能给我提供更好的解决方案或以更好的方式优化这段代码？？？

最佳答案

这个问题可以在没有PredicateBuilder的情况下进行优化，但是它需要仔细和“系统”的分析。

首先...考虑您的谓词制作决定因素

考虑你的情况，像这样将所有 14 个放在一起，你实际上可以看到你只有三个决定因素，即:LocationId，ActiveId 和 stats:

No  LocationId  ActiveId    stats       result
1   not 0       1           don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false)
2   not 0       2           don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == false && x.Removed == false));
3   not 0       not 0-2     don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.Removed == false));
4   not 0       don't care  all         data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false)
5   not 0       don't care  subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.LocationId == LocationId));
6   don't care  1           all         data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));
7   don't care  1           subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
8   don't care  1           unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
9   don't care  2           all         data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
10  don't care  2           subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
11  don't care  2           unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
12  don't care  don't care  all         data.Where(x => x.IsActive == true && x.Removed == false));
13  don't care  don't care  subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
14  don't care  don't care  unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));

接下来，考虑结果的模式

我观察到您的结果非常确定，只有少数异常(exception)。除了结果 no 6 和 no 9，您的查询谓词实际上可以分为四个基本组件(6和 9 省略)。它们是:

comp1: x.LocationId == LocationId
comp2: x.IsRemoved == false
comp3: x.IsActive == true
comp4: x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7)

查询逻辑很简单:

comp1 && comp2 && comp3 && comp4

将它们与 12 个案例(不包括案例 6 和 9)放在一起，您将得到:

Simplification:
DC = don't care
A = applied
NA = not applied

                                        QueryComponents
No  LocationId  ActiveId    stats       comp1   comp2   comp3   comp4
1   not 0       1           DC          A       A       Yes     NA
2   not 0       2           DC          A       A       No      NA
3   not 0       not 0-2     DC          A       A       NA      NA
4   not 0       DC          all         A       A       Yes     NA
5   not 0       DC          subscribe   A       A       NA      A
7   DC          1           subscribe   NA      A       Yes     A
8   DC          1           unsubscribe NA      A       No      A
10  DC          2           subscribe   NA      A       No      A
11  DC          2           unsubscribe NA      A       No      A
12  DC          DC          all         NA      A       Yes     A
13  DC          DC          subscribe   NA      A       Yes     A
14  DC          DC          unsubscribe NA      A       No      A

全部分解后，我们可以看到Mapping

现在，可以看出查询组件可以与决定因素一起映射回来:

comp1: Applied only when LocationId is not 0
comp2: Always applied //this is very good!
comp3: Yes = 1, 4, 7, 12, 13; NA = 3, 5; No = 2, 8, 10, 11, 14
comp4: Not Applied when LocationId is 0 except on case 5

您可以开始将概念转化为代码...

因此，我们可以制作一些帮助标志(共有 4 个)来确定是否应包含查询组件，如下所示:

bool LocationIdNotApplied = LocationId == 0; //for comp1
bool IsActiveNotApplied = LocationId != 0 && (ActiveId < 0 || ActiveId > 2 || stats = "subscribe"); //for comp3 to be applied or not
bool IsActiveFalse = (LocationId != 0 && ActiveId == 2) || stats == "unsubscribe" || (ActiveId == 2 && stats == "subscribe"); //for comp3 to be false
bool DateApplied = LocationId == 0 || (LocationId != 0 && stats == "subscribe");

然后你的 data.Where 除了 6 和 9 之外的所有情况都可以像这样简化:

data.Where(x => (x.LocationId == LocationId || LocationIdNotApplied) //comp1
  && x.IsRemoved == false //comp2
  && ((x.IsActive == !IsActiveFalse) || IsActiveNotApplied) //comp3
  && (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || !DateApplied)) //comp4

这是将 12 个案例简化为 1 个案例的重大简化，您只需添加额外的两个案例，总共 3 个案例，而不是原来的 14 个案例!

将它们组合成代码

public DataTable GetCustomers(int LocationId, int ActiveId, string stats)
{
    using (var context = new MyContext())
    {
        var data = from c in context.Customers
                   where c.Removed == false
                   select new
                   {
                       FullName = c.FullName,
                       c.CustomerID,
                       c._Location.Name,
                       c.IsActive,
                       c.SubscribeDate,
                       c.Removed
                   };

        bool LocationIdNotApplied = LocationId == 0; //for comp1
        bool IsActiveNotApplied = LocationId != 0 && (ActiveId < 0 || ActiveId > 2 || stats = "subscribe"); //for comp3 to be applied or not
        bool IsActiveFalse = (LocationId != 0 && ActiveId == 2) || stats == "unsubscribe" || (ActiveId == 2 && stats == "subscribe"); //for comp3 to be false
        bool DateApplied = LocationId == 0 || (LocationId != 0 && stats == "subscribe");

        if(LocationId == 0 && ActiveId == 1 && stats == "all"){ //case 6
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));          
        } else if (LocationId == 0 && ActiveId == 2 && stats == "all"){ //case 9
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
        } else { //other cases
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.LocationId == LocationId || LocationIdNotApplied) //comp1
                       && x.IsRemoved == false //comp2
                       && ((x.IsActive == !IsActiveFalse) || IsActiveNotApplied) //comp3
                       && (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || !DateApplied))) //comp4
        }
    }        
}

最后的笔记

你的情况 6 实际上对我来说很奇怪:

data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));

请注意，对于 x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays( -7)。然后将它与 || 组合。这就像在说:

(A || true) || (A || false)

并且无论如何都会返回true。您可能想再次检查，甚至可以进一步简化/

最后的致歉和致歉

因此，我针对这种情况的解决方案没有 PredicateBuilder - 它需要对所有可能的情况进行仔细和“系统的”(或者，我的实际意思是逐步)分析。

我必须向 OP 道歉，因为我无法完全测试我提出的代码，因为缺乏完整的测试资源(与 OP 不同)。

但是如果 OP 发现有一个我没有处理的情况或者没有被 OP 放在原始问题中，至少，我上面的解决方案中提出的步骤应该对于 OP 对他/她的实际案例进行他/她自己的仔分割析仍然有用。

关于c# - 通过 3 个下拉过滤器过滤客户记录的更好或优化方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35332928/

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