


Convertir les requêtes SQL complexes contenant plusieurs jointures, comptes et jointures gauches en LINQ
Cet exemple montre comment convertir une requête SQL complexe contenant plusieurs jointures et agrégations en une requête LINQ équivalente. Cette requête récupère les données de trois tables (TABLE_C, TABLE_V et TABLE_R) et effectue une opération de comptage distincte sur des colonnes spécifiques.
Convertir SQL en compréhension des requêtes LINQ :
- Sous-requêtes de groupe : Convertissez les sous-requêtes en variables déclarées individuellement. Dans cet exemple, TABLE_R est regroupé à l'aide de types anonymes Id et Count.
-
Clause de jointure : Utilisez des propriétés de navigation ou des objets anonymes pour rejoindre, et utilisez
into
etDefaultIfEmpty()
pour simuler un LEFT JOIN. -
GroupBy : Regroupe les résultats sur plusieurs colonnes en utilisant un type anonyme. Utilisez
Distinct()
pour compter les résultats agrégés. - Sélectionner : Sélectionnez les colonnes requises en créant un type anonyme avec les champs spécifiés.
Ce qui suit est le code LINQ écrit dans la syntaxe d'expression de requête :
var subrq = from r in Table_R group r by r.Id into rg select new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() }; 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();
Ce qui suit est le code LINQ équivalent écrit dans la syntaxe d'expression Lambda :
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(subr2, 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 }) //处理r可能为null的情况 .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 }).Distinct();
Faites attention au traitement de cvr.r.cnt
dans la version d'expression Lambda. L'opérateur conditionnel ?.
null est ajouté pour gérer la situation où r
peut être nul, évitant ainsi les exceptions NullReferenceException. Les deux méthodes accomplissent la même fonctionnalité, et la méthode que vous choisissez dépend de vos préférences personnelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.

MySqlBlobShavelimits: Tinyblob (255 bytes), blob (65 535 bytes), Mediumblob (16 777 215 bytes), et Longblob (4 294 967 295 bytes). Obseffectively: 1) considérer la compréhension de l'Impacts et de laARGELLOBBOBSEXTERNELLEMENT; 2)

Les meilleurs outils et technologies pour automatiser la création d'utilisateurs dans MySQL incluent: 1. MySQLWorkbench, adapté à des environnements petits et moyens, faciles à utiliser mais une consommation de ressources élevées; 2. ANSIBLE, adapté aux environnements multi-serveurs, courbe d'apprentissage simple mais abrupte; 3. Scripts Python personnalisés, flexibles mais doivent assurer la sécurité des scripts; 4. Puppet et chef, adapté aux environnements à grande échelle, complexes mais évolutifs. Les besoins d'échelle, de courbe d'apprentissage et d'intégration doivent être pris en compte lors du choix.

Oui, YouCansearchInSideAblobinMysQlutingSpecifiCTechniques.1) ConvertTheBlobtoAutf-8StringWithConvertFunctionandSearchusingLiliN.2) ForcompressedBlobs, useUncompressBeForEConversion.3)


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