如何有效地将LINQ中的滤波器中的过滤器进行有效检索到SQL？

在 LINQ to SQL 中使用筛选器高效选择随机行

本文探讨了从包含筛选条件的 LINQ to SQL 查询中检索单个随机行的有效技术。 我们将重点关注旨在最小化数据库往返和优化性能的方法。

方法一：模拟用户定义函数（UDF）

此方法利用数据上下文中的自定义函数来生成随机 GUID，从而有效地随机化行顺序。

1. 定义虚拟 UDF： 在数据上下文的部分类定义中，添加一个模拟 UDF 的方法：

<code class="language-csharp">partial class MyDataContext {
    [Function(Name = "NEWID", IsComposable = true)]
    public Guid Random() {
        throw new NotImplementedException(); 
    }
}</code>

2. 随机排序查询： 在 LINQ 查询中使用此虚拟 UDF 对结果进行随机排序：

<code class="language-csharp">var cust = (from row in ctx.Customers
            where row.IsActive // Your filter condition
            orderby ctx.Random()
            select row).FirstOrDefault();</code>

方法 2：基于计数的随机选择

此方法首先检索过滤行的计数，然后使用该计数生成随机索引以供选择。

1. 过滤查询： 创建应用您的过滤器的查询：

<code class="language-csharp">var qry = from row in ctx.Customers
          where row.IsActive
          select row;</code>

2. 对过滤的行进行计数： 获取与过滤器匹配的总行数：

<code class="language-csharp">int count = qry.Count(); // First database round trip</code>

3. 生成随机索引：在统计的行数范围内生成随机索引：

<code class="language-csharp">int index = new Random().Next(count);</code>

4. 检索随机行： 使用 Skip 和 FirstOrDefault 检索生成的随机索引处的行：

<code class="language-csharp">Customer cust = qry.Skip(index).FirstOrDefault(); // Second database round trip</code>

性能注意事项：

两种方法都涉及数据库交互。 基于计数的方法需要两次往返，而 UDF 方法对于非常大的数据集可能更有效，因为它只需要一次往返。但是，每种方法的效率在很大程度上取决于数据库表的大小和过滤器的复杂性。 对于非常大的表，请考虑涉及存储过程或优化数据库查询的替代策略，以获得更好的性能。 始终分析您的应用程序以确定适合您的特定场景的最有效方法。

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