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c# - 有没有一种方法可以运行查询并检查聚合数据而无需再次重新运行查询?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 14:27:30 26 4
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在决定枚举 LINQ 查询的结果集之前,我想查看查询结果计数(可能还有其他聚合数据)。

几乎每个 LINQ 示例都会在 foreach 循环中立即枚举结果。但我想检查计数以确定是否需要遍历每个结果。有没有一种方法可以运行查询并检查聚合数据而无需再次重新运行查询?如果我做类似的事情

query.Count()
foreach(var item in query) { ... }

我想它会执行两次查询,但不需要再次重新执行...只枚举 Count() 已经返回的结果集。

查询 SQL 数据库时,首先运行一个单独的聚合查询,然后在需要时进行另一个查询以获取行数据通常非常高效。但是,如果我正确理解 LINQ,它将执行相同的操作——相同的本地循环和逻辑,无需任何特定优化——无论我是获取 Count() 还是执行 foreach。是否有一种有效和/或内置的方法来持久保存多个操作的结果?

最佳答案

在 .NET 中,IEnumerable<T>序列是惰性的:这意味着当且仅当您需要时才执行底层逻辑。一个副作用是,如果您需要两次结果,逻辑就会执行两次。

例如,如果序列绑定(bind)到 SQL 数据库的结果,如果您先计算元素的数量然后将它们全部列出,则 SQL 查询将执行两次。

一些 LINQ 方法只是转换您得到的结果,而不是实际得到结果。例如,var b = a.Where(a > 0);不会运行底层逻辑,而是推迟到您真正需要结果为止。

其他 LINQ 方法有效地强制执行逻辑。 Count() ,例如,将强制加载所有元素以便对它们进行计数。 ToArray()ToList()也会这样做,将元素存储在内存中以供进一步使用。

您正在寻找的方法完全取决于上下文。

通常,您可能希望将序列存储在内存中——例如使用 ToList() ——以便稍后对其进行多项操作,例如计算元素的数量,然后循环遍历所有元素。另一方面,有些情况下您还需要其他东西:

  • 为了将所有内容加载到内存中,底层逻辑的影响可能太高,迫使您寻找更智能的解决方案。想象一下,您正在进行数据库搜索,并且希望显示结果数(比如 2 000 000)以及前 20 个条目。您真的需要将所有 2 000 000 个结果存储在内存中吗?可能不是。

    这里的解决方案是做一个 count SQL 查询(数据库引擎将能够优化),然后是获取前 20 个结果的实际查询。

    一个类似的例子是当你获得很少的元素时,但它需要很多 CPU 周期来获得单个元素。有时,当您只需要对元素进行计数时,可以使用快捷方式来简化复杂的工作。

  • 否则可能会发生相反的情况:底层逻辑和数据量太小,无法真正关心。假设您正在处理 A-Za-z 中的字符范围。真的有必要做一个ToList()吗? ?计数,然后分别遍历字符不是更容易吗?

  • 有时,甚至不可能将所有元素都存储在内存中。例如,如果您有无限序列(例如从不断写入的日志文件中刷新的行)怎么办?

But if I understand LINQ correctly, it will perform the same operation--same loops and logic locally without any particular optimization--no matter if I get the Count() or do a foreach.

这完全取决于您使用的 ORM。当您创建 LINQ 查询时,例如:

var count = this.SequenceFromDatabase
.Where(product => product.Price > 0)
.Count();

foreach (var product in this.SequenceFromDatabase.Take(10))
{
...
}

一些(如果不是大多数的话)ORM 实际上会将其转化为:

select count(1) from [Schema].[Table] where [Price] > 0

select top 10 [Name], [Price], [Availability] from [Schema].[Table]

鉴于从 LINQ 到 SQL 查询的实际转换取决于 ORM 和您编写的实际 LINQ 代码,因此必须密切关注正在执行的 SQL 查询。许多 ORM 具有跟踪 SQL 查询的能力,并且一些 SQL 引擎还允许您分析查询。

关于c# - 有没有一种方法可以运行查询并检查聚合数据而无需再次重新运行查询?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32621500/

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