將包含多個連接、計數和左連接的SQL查詢轉換為LINQ
您的SQL查詢使用了多個連接、左連接和聚合函數來從多個表中檢索數據。要將此查詢轉換為LINQ,請按照以下步驟操作:
- 轉換子查詢: 將子查詢提取到單獨的變量中,除非它們引用子查詢之外的列。
- 使用表別名: 使用表別名作為範圍變量,列別名作為匿名類型字段名。
- 處理連接: 如果使用EF/EF Core,則將JOIN子句轉換為導航屬性。否則,使用匿名對像或交叉連接以及WHERE和LEFT JOIN模擬。
- 聚合函數: 使用LINQ聚合函數來代替SQL聚合函數,例如COUNT。
- Distinct(): 使用Distinct()方法轉換DISTINCT。
- LEFT JOIN: 使用into、from和DefaultIfEmpty()模擬LEFT JOIN。
- 匿名類型: 使用匿名類型來組合多個列。
原始SQL查詢:
SELECT DISTINCT c.Id, c.Title, COUNT(v.Id) AS 'Nb_V2', COUNT(DISTINCT v.IdUser) AS 'Nb_V1', r.cnt AS 'Nb_R' FROM TABLE_C c JOIN TABLE_V v on c.Id = v.Id LEFT JOIN ( SELECT Id, COUNT(*) AS cnt FROM TABLE_R GROUP BY Id ) r ON c.Id = r.Id WHERE c.IdUser = '1234' GROUP BY c.Id, c.Title, r.cnt
LINQ查詢表達式轉換(改進版):
var qResult = (from c in dbContext.TABLE_C join v in dbContext.TABLE_V on c.Id equals v.Id from r in dbContext.TABLE_R.Where(r => r.Id == c.Id).DefaultIfEmpty() where c.IdUser == "1234" group new { c, v, r } by new { c.Id, c.Title } into grouped select new { IdC = grouped.Key.Id, Title = grouped.Key.Title, Nb_V2 = grouped.Count(g => g.v.Id != null), Nb_V1 = grouped.Select(g => g.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = grouped.Sum(g => (int?)g.r.cnt ?? 0) // 处理r.cnt可能为null的情况 }).Distinct();
Lambda表達式轉換:
var ansq = dbContext.TABLE_C .Where(c => c.IdUser == "1234") .Join(dbContext.TABLE_V, c => c.Id, v => v.Id, (c, v) => new { c, v }) .GroupJoin(dbContext.TABLE_R, cv => cv.c.Id, r => r.Id, (cv, r) => new { cv, r }) .SelectMany(x => x.r.DefaultIfEmpty(), (x, r) => new { x.cv.c, x.cv.v, r }) .GroupBy(x => new { x.c.Id, x.c.Title, cnt = (int?)x.r?.cnt }) .Select(g => new { g.Key.Title, Nb_V2 = g.Count(x => x.v.Id != null), Nb_V1 = g.Select(x => x.v.IdUser).Distinct().Count(), Nb_R = g.Key.cnt }) .Distinct();
這個改進後的LINQ查詢更簡潔高效地處理了COUNT函數和LEFT JOIN,並避免了原代碼中的一些潛在問題,例如t.Id > 0
的奇怪判斷以及r.cnt
可能為null的情況。 它更準確地反映了原始SQL查詢的邏輯。 請注意,你需要根據你的數據庫上下文和實體名稱調整dbContext.TABLE_C
,dbContext.TABLE_V
和 dbContext.TABLE_R
。
以上是如何將具有多個聯結、計數和左聯接的複雜 SQL 查詢轉換為 LINQ?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分為DDL、DML、DQL、DCL等類別,用於創建、修改、刪除數據庫和表,插入、更新、刪除數據,以及執行複雜的查詢操作。 1.基本用法包括CREATETABLE創建表、INSERTINTO插入數據和SELECT查詢數據。 2.高級用法涉及JOIN進行表聯接、子查詢和GROUPBY進行數據聚合。 3.常見錯誤如語法錯誤、數據類型不匹配和權限問題可以通過語法檢查、數據類型轉換和權限管理來調試。 4.性能優化建議包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和使用事務來保證數據一致性

InnoDB通過undolog實現原子性,通過鎖機制和MVCC實現一致性和隔離性,通過redolog實現持久性。 1)原子性:使用undolog記錄原始數據,確保事務可回滾。 2)一致性:通過行級鎖和MVCC確保數據一致。 3)隔離性:支持多種隔離級別,默認使用REPEATABLEREAD。 4)持久性:使用redolog記錄修改,確保數據持久保存。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。


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