如何使用多個連接,計數並將加入加入LINQ轉換複雜的SQL查詢?
將復雜的多表連接、計數和左連接SQL查詢轉換為LINQ
當您的現有SQL查詢涉及復雜連接、計數和左連接時,就需要將其轉換為等效的LINQ表達式。讓我們分解這個過程,並解決遇到的具體挑戰。
理解轉換規則
將SQL轉換為LINQ需要理解所涉及的特定轉換規則。一些關鍵原則包括:
- 獨立的子查詢可以轉換為單獨的變量,而引用外部列的子查詢需要括號。
- 連接子句可以通過組合表別名和相等條件來表示。
- 左連接是使用導航屬性和
DefaultIfEmpty()
方法實現的。 - 聚合函數和計數可以使用LINQ聚合(例如,
Count()
,Distinct().Count()
)來實現。
SQL查詢的轉換
考慮提供的SQL查詢,我們首先定義用於計算計數的子查詢:
var subrq = from r in Table_R group r by r.Id into rg select new { Id = rg.Key, cnt = rg.Count() };
現在,對於主查詢:
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();
此LINQ表達式執行必要的連接、分組和計數操作。
Lambda表達式的轉換
對於lambda表達式的轉換,我們可以使用GroupJoin()
和SelectMany()
方法來處理左連接:
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 });
此lambda風格的表達式與查詢理解實現相同的任務。
以上是如何使用多個連接,計數並將加入加入LINQ轉換複雜的SQL查詢?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

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