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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。

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