Linq To Sql进阶系列（六）用object的动态查询与保存log篇

动态的生成sql语句，根据不同的条件构造不同的where字句，是拼接sql 字符串的好处。而Linq的推出，是为了弥补编程中的 Data != Object 的问题。我们又该如何实现用object的动态查询呢？

1，用object的查询是什么？
我们可以简单的举这么一个例子。我们到公安局查找一个人。首先，我们会给出他的一些特征，比如，身高多少，年龄多少，性别，民族等。那么，我们把这个人的一些特征输入电脑。我们希望，电脑能给我们返回这个人的信息。而实际上，有相同特征的人太多了，常常返回一个集合。那让我们把这个过程抽象到程式里。我们需要new出来一个对象。这个对象包含了我们能知道的基本信息。而后，把这个对象传给Linq To Sql，等待返回结果。

根据这些基本的需求，我们来定义下面的函数，为了实现这个函数对任何实体都是有用的，我们把它定义为generic的。为了不破坏Linq To Sql延迟加载的规矩，我们把它的返回类型定义为IQueryable。如下：


public IQueryable<TEntity> Find<TEntity>(TEntity obj) where TEntity : class
思路出来了，先new出来一个对象，然后把对象传给这个函数，我们渴望它能返回与这个对象匹配的结果集。为了让它和DataContext有关系，我们把这个函数放到DataContext的partial类里。鼠标右击Linq To Sql文件，选择view code，这个时候，vs会为你创造一个DataContext的partial类，其扩展名比影射文件少了中间的desiger。大家要注意，你如果想自己修改影射文件，请放到这个文件里。这样当影射code被刷新时，才不会冲掉你自己的修改。先大体描述下我们的思路。


NorthwindDataContext db = new NorthwindDataContext();


//先new出一个对象


Customer c = new Customer();


//添入我们知道的最基本的信息，可以从ui获得


c.City = "London";


c.Phone = "23236133";


//call函数find返回结果


var q = db.Find<Customer>(c);
2，原理
Linq To Sql支持用户动态生成lambda表达式。本文中所实现的方法，正是反射加lambda动态表达式。我们先来看如何动态生成lambda表达式。在Linq 中，lambda表达式会首先转化为Expression Tree，本文并不详解Expression Tree。Expression Tree是lambda表达式从code的形式转化为data的结果，是一种更高效的在内存中的数据结构。比如：
Func<int,int> f = x => x + 1; // Code

Expression<Func<int,int>> e = x => x + 1; // Data

第二个，其实也就是第一个转化后的形式。那好了，有了这个前提，我们就可以动态构造这个Expression Tree了。
// 先构造了一个ParameterExpression对象，这里的c，就是Lambda表达中的参数。（c=>）
ParameterExpression param = Expression.Parameter(typeof(TEntity), "c");
//构造表达式的右边，值的一边
Expression right = Expression.Constant(p.GetValue(obj, null));
//构造表达式的左边，property一端。
Expression left = Expression.Property(param, p.Name);
//生成筛选表达式。即c.CustomerID == "Tom"
Expression filter = Expression.Equal(left, right);
//生成完整的Lambda表达式。
Expression<Func<TEntity, bool>> pred = Expression.Lambda<Func<TEntity, bool>>(filter, param);
//在这里，我们使用的是and条件。
query = query.Where(pred);

3，反射在本方法中的作用
因为我们采用了模板，也就是说，我们并不知道传进来的对象会有那些property，那反射在这里就提供一个很好的方法。我们可以通过反射去遍历每一个property，只有判断出该property的值不为null时，才将其视为条件。该函数完整的代码如下：


public IQueryable<TEntity> Find<TEntity>(TEntity obj) where TEntity : class


{


//获得所有property的信息


PropertyInfo[] properties = obj.GetType().GetProperties(BindingFlags.Public | BindingFlags.Instance);


//构造初始的query


IQueryable<TEntity> query = this.GetTable<TEntity>().AsQueryable<TEntity>();


//遍历每个property


foreach (PropertyInfo p in properties)


{


if (p != null)


{


Type t = p.PropertyType;


//加入object，Binary，和XDocument， 支持sql_variant，imager 和xml等的影射。


if (t.IsValueType || t == typeof(string) || t == typeof(System.Byte[])


|| t == typeof(object) || t == typeof(System.Xml.Linq.XDocument)


|| t == typeof(System.Data.Linq.Binary))


{


//如果不为null才算做条件


if ( p.GetValue(obj, null) != null)


{


ParameterExpression param = Expression.Parameter(typeof(TEntity), "c");


Expression right = Expression.Constant(p.GetValue(obj, null));


Expression left = Expression.Property(param, p.Name);


Expression filter = Expression.Equal(left,right);




Expression<Func<TEntity, bool>> pred = Expression.Lambda<Func<TEntity, bool>>(filter, param);


query = query.Where(pred);


}


}


}


}


return query;


}



4，测试用例及反思
我们用下面的例子来测试下这个函数


Customer c = new Customer();


c.City = "London";


c.Phone = "23236133";




var q = db.Find<Customer>(c).ToList();
其生成的sql语句为：


SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]


FROM [dbo].[Customers] AS [t0]


WHERE ([t0].[Phone] = @p0) AND ([t0].[City] = @p1)


-- @p0: Input NVarChar (Size = 8; Prec = 0; Scale = 0) [23236133]


-- @p1: Input NVarChar (Size = 6; Prec = 0; Scale = 0) [London]
我们可以看到，其sql语句中，只有city和phone两个条件。并且他们之间是and的关系。我们最开始的设想实现了，但是，它是完美的吗？如果是or条件该怎么办呢？更多的时候，我们是在用模糊查询，那又该怎么办呢？这个问题，就留于下篇。

最后，介绍一种写log的方法。stream流使用static为避免多个datacontext的同时在使用log.txt文件。


partial class DataMappingDataContext


{


private static StreamWriter sw = new StreamWriter(Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), "log.txt"),true);




/// <summary>


/// Try to create DataContext with log.


/// </summary>


/// <param name="withLog"></param>




public DataMappingDataContext(bool withLog)


: this()


{


OnCreated();


if (withLog)


{


if (sw == null)


{


sw = new StreamWriter(Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), "log.txt"), true);


}


this.Log = sw;


}


}




/// <summary>


/// try to close streamwriter


/// </summary>


/// <param name="disposing"></param>


protected override void Dispose(bool disposing)


{


base.Dispose(disposing);


sw.Flush();




}


}
在dispose函数里，把输出流flush。使用时，如下
using(northwind db = new norhwind(true))
{
//do something......
}
好，就先讲到这里。