首先我们来看看日常比较典型的一种查询Form 【示例源码下载】
这个场景很简单:就是根据客户名、订单日期、负责人来作筛选条件,然后找出符合要求的订单。
在那遥远的时代,可能避免不了要写这样的简单接口:
- public interface IOrderService
- {
- IList<Order> Search(string customer, DateTime dateFrom, DateTime dateTo, int employeeID);
- }
具体爱怎么实现就怎么实现啦,存储过程,ORM框架。这里假定是用了孩童时代就开始有的存储过程吧:
- Create Procedure usp_SearchOrder
- @Customer nVarchar(20),
- @DateFrom DateTime,
- @DateTo DateTime,
- @EmployeeID Int
- AS
- /*... 以下省去几百行SQL语句*/
接着写一个类OrderService实现IOrderService, 调用以上存储过程,洋洋洒洒的写上几句代码就可以“安枕睡觉”了。但是,噩梦就从此开始了。
客户的需求是不断变化的。过了一段时间,设计这个接口的工程师就先被夸赞一番,然后说客户提出需要加多“一个”筛选条件。工程师可能也想过这一点,加一个筛选条件“不外乎“给接口加个参数,存储过程加个参数,where那里加个条件,……苦力活一堆。
客户的筛选条件是这样:既然订单里有“国家”字段,就想根据国家来筛选条件,并且国家可多选,如下图:
工程师看到图可能就倒下了……
以上可以当作笑话看看,不过话说回来,没有一个通用的查询框架,单靠这样的接口
- public interface IOrderService
- {
- IList<Order> Search(string customer, DateTime dateFrom, DateTime dateTo, int employeeID);
- }
是根本不能适应需求变化。
在没有Linq 的时代, SQL“ 强人”就试图通过拼接字符串的方法来结束存储过程带来的痛苦,
- IList<Order> Search(string sqlQurey);
结果进入另一个被“SQL注入”的时代(注:我大学时也有一段时间玩过“SQL注入”,不亦乐乎,现在基本上很少找到能够简单注入的网站了,有磨难就有前进的动力嘛 )。
来到Linq To SQL 的时代 (不得不赞叹Linq把查询发挥到淋漓尽致), 某些朋友就能轻易地挥洒Linq表达式来解决查询问题:
- IList<Order> Search(Expression<Func<Order, bool>> expression);
查询语句:
- Expression<Func<Order, bool>> expression = c =>
- c.Customer.ContactName.Contains(txtCustomer.Text) &&
- c.OrderDate >= DateTime.Parse(txtDateFrom.Text) && c.OrderDate <= DateTime.Parse(txtDateTo.Text) &&
- c.EmployeeID == int.Parse(ddlEmployee.SelectedValue);
然后再一次 “安枕睡觉”。一觉醒来还是不行。
客户又来新需求:负责人的下拉框加个“ALL”的选项,如果选了“ALL”就搜索所有的负责人相关的Order。
工程师刷刷几下,又加if else,又加 and 来拼装expression;接着又来新需求,…… 最后expression臃肿无比 (当然这个故事是有点夸张)。
为什么用上“先进”的工具还是会倒在惨不忍睹的代码海洋里呢?因为Microsoft提供给我们的只是“鱼竿”。这种鱼竿不管在小河还是大海都能钓到东西,而且不管你钓的是鲨鱼还是鲸鱼,也保证鱼竿不会断。但是有些人能钓到大鱼,有些则钓到一双拖鞋。因为关键的鱼饵没用上。也就是说,Microsoft给了我们强大的Linq 表达式,可不是叫我们随便到表现层一放就了事,封装才是硬道理。
于是,千呼万唤始出来,犹抱 QueryBuilder 半遮脸:
- var queryBuilder = QueryBuilder.Create<Order>()
- .Like(c => c.Customer.ContactName, txtCustomer.Text)
- .Between(c => c.OrderDate, DateTime.Parse(txtDateFrom.Text), DateTime.Parse(txtDateTo.Text))
- .Equals(c => c.EmployeeID, int.Parse(ddlEmployee.SelectedValue))
- .In(c => c.ShipCountry, selectedCountries );
这样代码就清爽很多了,逻辑也特别清晰,即使不懂Linq 表达式的人也能明白这些语句是干什么的,因为它的语义基本上跟SQL一样:
- WHERE ([t1].[ContactName] LIKE '%A%') AND
- (([t0].[OrderDate]) >= '1/1/1990 12:00:00 AM') AND (([t0].[OrderDate]) <= '9/25/2009 11:59:59 PM') AND
- (([t0].[EmployeeID]) = 1) AND
- ([t0].[ShipCountry] IN ('Finland', 'USA', 'UK'))
对于使用这个QueryBuilder的人来说,他觉得很爽,因为他明白钓什么鱼用什么鱼饵了,模糊查询用Like,范围用Between,……
对于编写这个QueryBuilder的人来说,也觉得很爽,因为他本身热爱写通用型的代码,就像博客园的老赵那样。
看到使用方式,聪明人自然就已经想到大概的实现方式。就像厨师吃过别人煮的菜,自然心中也略知是怎么煮的。
实现方式并不难,这里简单说明一下:
QueryBuilder.Create<Order>() 返回的是IQueryBuilder<T> 接口,而IQueryBuilder<T> 接口只有一个 Expression 属性:
- /// <summary>
- /// 动态查询条件创建者
- /// </summary>
- /// <typeparam name="T"></typeparam>
- public interface IQueryBuilder<T>
- {
- Expression<Func<T, bool>> Expression { get; set; }
- }
于是 Like, Between, Equals, In 就可以根据这个Expression 来无限扩展了。
以下是实现Like的扩展方法:
- /// <summary>
- /// 建立 Like ( 模糊 ) 查询条件
- /// </summary>
- /// <typeparam name="T">实体</typeparam>
- /// <param name="q">动态查询条件创建者</param>
- /// <param name="property">属性</param>
- /// <param name="value">查询值</param>
- /// <returns></returns>
- public static IQueryBuilder<T> Like<T>(this IQueryBuilder<T> q, Expression<Func<T, string>> property, string value)
- {
- value = value.Trim();
- if (!string.IsNullOrEmpty(value))
- {
- var parameter = property.GetParameters();
- var constant = Expression.Constant("%" + value + "%");
- MethodCallExpression methodExp = Expression.Call(null, typeof(SqlMethods).GetMethod("Like",
- new Type[] { typeof(string), typeof(string) }), property.Body, constant);
- Expression<Func<T, bool>> lambda = Expression.Lambda<Func<T, bool>>(methodExp, parameter);
- q.Expression = q.Expression.And(lambda);
- }
- return q;
- }
每个方法都是对Expression进行修改,然后返回修改后的Expression,以此实现链式编程。
稍微有点意思的就是 In 的扩展方法(这个害我费了不少时间,前前后后可能4个小时):
- /// <summary>
- /// 建立 In 查询条件
- /// </summary>
- /// <typeparam name="T">实体</typeparam>
- /// <param name="q">动态查询条件创建者</param>
- /// <param name="property">属性</param>
- /// <param name="valuse">查询值</param>
- /// <returns></returns>
- public static IQueryBuilder<T> In<T,P>(this IQueryBuilder<T> q, Expression<Func<T, P>> property, params P[] values)
- {
- if (values != null && values.Length > 0)
- {
- var parameter = property.GetParameters();
- var constant = Expression.Constant(values);
- Type type = typeof(P);
- Expression nonNullProperty = property.Body;
- //如果是Nullable<X>类型,则转化成X类型
- if (IsNullableType(type))
- {
- type = GetNonNullableType(type);
- nonNullProperty = Expression.Convert(property.Body, type);
- }
- Expression<Func<P[], P, bool>> InExpression = (list, el) => list.Contains(el);
- var methodExp = InExpression;
- var invoke = Expression.Invoke(methodExp, constant, property.Body);
- Expression<Func<T, bool>> lambda = Expression.Lambda<Func<T, bool>>(invoke, parameter);
- q.Expression = q.Expression.And(lambda);
- }
- return q;
- }
如果有兴趣的朋友可以在文章末下载源代码,看看其他两个扩展方法。
嗯,似乎又是时候退场了。什么?你说只有Like, Between, Equals, In不够用?哦,可以自己扩展IQueryBuilder,自己动手丰衣足食嘛。
我后来又为另外一个Project做了一个“奇怪”的扩展:
譬如,我们知道打印设置里可以直接写页数号码来筛选要打印哪几页——1,4,9 或者 1-8 这样的方式。
于是引发这样的需求:
左图查询Bruce和Jeffz的订单;右图查询B直到Z的客户订单。
还美其名曰:Fuzzy ,意即:模糊不清的 (点这里 看 Fuzzy详细意思)
总结:
其实这篇文章已经酝酿好久了,近期工作收获很多编程技巧,因为其中一个Project基本上全由我来写框架。尽管平时晚上也有两个多小时可以学习和做自己的框架,但总比不上在公司能够用上八小时来劲。一个Project下来了,又是时候总结一下,希望有空能够继续与大家分享。