如果你还没有沉溺于 LINQ,就会想这有啥大惊小怪的。SQL 并没有坏掉,为什么还要对它进行修补呢? 为什么我们还需要另外一种查询语言呢?
流行的说法是 LINQ 同 C#(或者 VB)集成在了一起,故而消除了编程语言和数据库之间配合上的鸿沟,同时为多个数据源的组合提供了单一的查询接口。虽然这些都是事实,但仅是故事的一部分。更重要的是:当要对数据库进行查询的时候,LINQ 在大多数情况下都比 SQL 更加有效。
同 SQL 相比, LINQ 更简单、整洁而且高级。这样子更像是拿 C# 同 C++ 做比较。真的,尽管有时候使用 C++ 仍然是最好的选择(比如使用 SQL 的场景),但在大多数场景中,使用现代整洁的语言而不必为底层细节操作就是一项大胜利。
SQL 是一门非常古老的语言—发明于 1974 年。虽然经历过了无数此扩展,但从来没有被重新设计过。这就使得它有点混乱了—不像是 VB6 或者 Visual FoxPro。你也许已经慢慢变得习惯于此因而看不到任何错漏的地方!
让我们来看一个例子。你想要编写一个简单的查询来获取客户数据,如下:
select upper(name) from customer where name like 'a%' order by name
现在假设要将结果集里的这些数据提供给一个网页,并且我们想获取第 21 到 30 行数据。所以我们需要一个子查询:
select upper(name) from (select * , rn = row_number() over(order by name) from customer where name like 'a%') a where rn between 21 and 30 order by name
而如果你需要支持版本(在 SQL Server 2005 之前的)更老的数据库,情况会更糟糕:
select top 10 upper(c1.name) from customer c1 where c1.name like 'a%' and c1.id not in(select top 20 c2.id from customer c2 where c2.name like 'a%' order by c2.name) order by c1.name
这样做不仅复杂而混乱,而且也违背了 DRY 原则。如下是使用 LINQ 实现相同的查询功能。显然在简单性上更胜一筹:
var query = from c in db.customers where c.name.startswith("a") orderby c.name select c.name.toupper(); var thirdpage = query.skip(20).take(10);
只有当我们枚举到 thirdPage 时,查询才会实际执行。在从 LINQ 到 SQL 或者 Entity Framework 的场景中,翻译引擎会将(我们用两个步骤组合而成的)查询转换成一个 SQL 语句,这个语句是针对其所连接的数据库服务器进行了优化的。
可组合性
您可能已经注意到 LINQ 的另一个更微妙(微妙但意义重大)的好处。我们选择了组合中的两个查询步骤:
IQueryable Paginate(this IQueryable query, int skip, int take) { return query.Skip(skip).Take(take); }
我们可以这样做:
var query = ... var thirdPage = query.Paginate(20, 10);
更重要的是,在这里我们可以进行任意的分页查询。换言之就是通过 LINQ 你可以把查询分解成一部分,然后在你的应用程序中重用。
联合
LINQ 另一好处就是你可以不用 JOIN 就能进行关系间查询。例如,我们想要列出所有购物在 $1000 或者以上,并且居住在华盛顿的顾客。我们会假定让购买项目化(也就是经典的采购/项目采购场景)并且把(没有顾客记录的)现金销售也囊括进来。这就需要在四个表(Purchase, Customer, Address 以及 PurchaseItem)之间进行查询。使用 LINQ,这样的查询不费吹灰之力:
from p in db.Purchases where p.Customer.Address.State == "WA" || p.Customer == null where p.PurchaseItems.Sum(pi = > pi.SaleAmount) > 1000 select p
将此与同等功能的 SQL 相比较:
SELECT p.* FROM Purchase p LEFT OUTER JOIN Customer c INNER JOIN Address a ON c.AddressID = a.ID ON p.CustomerID = c.ID WHERE (a.State = 'WA' || p.CustomerID IS NULL) AND p.ID in (SELECT PurchaseID FROM PurchaseItem GROUP BY PurchaseID HAVING SUM(SaleAmount) > 1000)
对此例进一步扩展,假设我们想要将结果集按价格进行逆序排列,并在最终的投影中显示销售员的姓名以及所购买项目的数量。我们可以自然不重复地表达出这些附件的查询条件:
from p in db.Purchases where p.Customer.Address.State == "WA" || p.Customer == null let purchaseValue = p.PurchaseItems.Sum(pi = > pi.SaleAmount) where purchaseValue > 1000 orderby purchaseValue descending select new { p.Description, p.Customer.SalesPerson.Name, PurchaseItemCount = p.PurchaseItems.Count() }
下面是使用 SQL 实现相同的查询:
SELECT p.Description, s.Name, (SELECT COUNT(*) FROM PurchaseItem pi WHERE p.ID = pi.PurchaseID) PurchaseItemCount FROM Purchase p LEFT OUTER JOIN Customer c INNER JOIN Address a ON c.AddressID = a.ID LEFT OUTER JOIN SalesPerson s ON c.SalesPersonID = s.ID ON p.CustomerID = c.ID WHERE (a.State = 'WA' OR p.CustomerID IS NULL) AND p.ID in (SELECT PurchaseID FROM PurchaseItem GROUP BY PurchaseID HAVING SUM(SaleAmount) > 1000) ORDER BY (SELECT SUM(SaleAmount) FROM PurchaseItem pi WHERE p.ID = pi.PurchaseID) DESC
有意思的是可以将上述 SQL 查询转换回到 LINQ,所生成的查询每一块都会有傻瓜式重复。论坛里常会贴出这样的查询(通常是非工作的版本)——这是用 SQL 进行思考而不是以 LINQ 进行思考的结果。这就像是是将 Fortran 程序转换成 C# 6 时会抱怨 GOTO 的笨拙语法一样。
数据修整
在查询联合中从多个表选择数据 – 最终的结果会是一个扁平的以行为单位的元组。如果你使用了多年的 SQL,你可能认为这种事不会发生在你身上——它导致数据重复,从而使得结果集无法在客户端很好地使用。所以当它发生时往往难以接受。与此相反,LINQ 让你可以获取到休整过的分层级的数据。这就避免了重复,让结果集容易处理,而且在大多数情况下也会消除进行联合操作的必要。例如,假设我们想要提取一组顾客,每一条记录都带上了它们的高价值交易。使用 LINQ,你可以这样做:
from c in db.Customers where c.Address.State == "WA" select new { c.Name, c.CustomerNumber, HighValuePurchases = c.Purchases.Where(p = > p.Price > 1000) }
HighValuePurchases,在这里是一个集合。由于我们查询的是一个相关属性,就不需要进行联合了。因此这是一个内联合还是外联合的细节问题就被很好的抽象掉了。在此例中,当翻译成了 SQL,可能就是一个外联合:LINQ 不会因为子集合返回的是零个元素就排除行。如果我们想要有一个可以翻译成一个内联合的东西,可以这样做:
from c in db.Customers where c.Address.State == "WA" let HighValuePurchases = c.Purchases.Where(p = > p.Price > 1000) where HighValuePurchases.Any() select new { c.Name, c.CustomerNumber, HighValuePurchases }
LINQ 还通过一组丰富的操作符对平面外联合、自联合、组查询以及其它各种不同类型查询进行了支持。
参数化
如果我们想要将之前的例子参数化会如何呢,如此”WA”状态是不是就要来自于一个变量呢? 其实我们只要像下面这样做就可以了:
string state = "WA"; var query = from c in db.Customers where c.Address.State == state...
不会混淆 DbCommand 对象上面的参数,或者担心 SQL 注入攻击。 LINQ 的参数化是内联、类型安全并且高度可读的。它不仅解决了问题——而且解决得很不错。
因为 LINQ 查询时可以进行组合,所以我们可以有条件的添加谓词。例如,我们写出一个方法,如下:
IQueryable GetCustomers(string state, decimal ? minPurchase) { var query = Customers.AsQueryable(); if (state != null) query = query.Where(c = > c.Address.State == state); if (minPurchase != null) query = query.Where(c = > c.Purchases.Any(p = > p.Price > minPurchase.Value)); return query; }
如果我们使用空的 state 以及 minPurchase 值调用了这个方法,那么在我们枚举结果集的时候如下 SQL 就会被生成出来:
SELECT [ t0 ] . [ ID ], [ t0 ] . [ Name ], [ t0 ] . [ AddressID ] FROM [ Customer ] AS [ t0 ]
不过,如果我们指定了 state 和 minPurchase 的值,LINQ 到 SQL 就不只是向查询添加了谓词,还会有必要的联合语句:
SELECT [ t0 ] . [ ID ], [ t0 ] . [ Name ], [ t0 ] . [ AddressID ] FROM [ Customer ] AS [ t0 ] LEFT OUTER JOIN [ Address ] AS [ t1 ] ON [ t1 ] . [ ID ] = [ t0 ] . [ AddressID ] WHERE (EXISTS (SELECT NULL AS [ EMPTY ] FROM [ Purchase ] AS [ t2 ] WHERE ([ t2 ] . [ Price ] > @p0) AND ([ t2 ] . [ CustomerID ] = [ t0 ] . [ ID ]))) AND ([ t1 ] . [ State ] = @p1)
因为我们的方法返回了一个 IQueryable,查询在枚举到之前并不会被实际地转换成 SQL 并加以执行。这样就给了调用进一步添加谓词、分页、自定义投影等等的机会。