


Wie übersetze ich komplexe SQL-Abfragen mit mehreren Joins, Counts und Left Joins in LINQ?
Konvertieren Sie komplexe Multi-Table-Join-, Count- und Left-Join-SQL-Abfragen in LINQ
Wenn Ihre vorhandenen SQL-Abfragen komplexe Joins, Zählungen und Left-Joins umfassen, müssen Sie diese in äquivalente LINQ-Ausdrücke konvertieren. Lassen Sie uns den Prozess aufschlüsseln und auf die spezifischen Herausforderungen eingehen.
Verstehen Sie die Konvertierungsregeln
Die Konvertierung von SQL in LINQ erfordert das Verständnis der spezifischen Konvertierungsregeln. Zu den wichtigsten Grundsätzen gehören:
- Separate Unterabfragen können in separate Variablen umgewandelt werden, während Unterabfragen, die auf externe Spalten verweisen, Klammern erfordern.
- Join-Klauseln können durch die Kombination von Tabellenaliasen und Gleichheitsbedingungen ausgedrückt werden.
- Linke Verknüpfungen werden mithilfe von Navigationseigenschaften und der Methode
DefaultIfEmpty()
implementiert. - Aggregationsfunktionen und -zählungen können mithilfe von LINQ-Aggregaten implementiert werden (z. B.
Count()
,Distinct().Count()
).
Konvertierung von SQL-Abfragen
Anhand der bereitgestellten SQL-Abfrage definieren wir zunächst die Unterabfrage zur Berechnung der Anzahl:
var subrq = from r in Table_R group r by r.Id into rg select new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() };
Nun zur Hauptabfrage:
var ansq = (from c in Table_C join v in Table_V on c.Id equals v.Id join r in subrq on c.Id equals r.Id into rj from r in rj.DefaultIfEmpty() where c.IdUser == "1234" group new { c, v, r } by new { c.Id, c.Title, r.cnt } into cvrg select new { cvrg.Key.Title, Nb_V2 = cvrg.Count(), Nb_V1 = cvrg.Select(cvr => cvr.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = (int?)cvrg.Key.cnt }).Distinct();
Dieser LINQ-Ausdruck führt die erforderlichen Verknüpfungs-, Gruppen- und Zählvorgänge aus.
Konvertierung von Lambda-Ausdrücken
Für die Konvertierung von Lambda-Ausdrücken können wir die Methoden GroupJoin()
und SelectMany()
verwenden, um Links-Joins zu verarbeiten:
var subr2 = Table_R.GroupBy(r => r.Id).Select(rg => new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() }); var ans2 = Table_C.Where(c => c.IdUser == "1234") .Join(Table_V, c => c.Id, v => v.Id, (c, v) => new { c, v }) .GroupJoin(subr, cv => cv.c.Id, r => r.Id, (cv, rj) => new { cv.c, cv.v, rj }) .SelectMany(cvrj => cvrj.rj.DefaultIfEmpty(), (cvrj, r) => new { cvrj.c, cvrj.v, r }) .GroupBy(cvr => new { cvr.c.Id, cvr.c.Title, cvr.r.cnt }) .Select(cvrg => new { cvrg.Key.Title, Nb_V2 = cvrg.Count(), Nb_V1 = cvrg.Select(cvr => cvr.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = (int?)cvrg.Key.cnt });
Dieser Ausdruck im Lambda-Stil erfüllt die gleiche Aufgabe wie das Abfrageverständnis.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie übersetze ich komplexe SQL-Abfragen mit mehreren Joins, Counts und Left Joins in LINQ?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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