Linq To SQL 批量更新方法匯總
方法一、官方例子
地球人都知道的,也是不少 Linq To SQL 反對者認為效率低下的一種方法。
NorthwindDataContext db = new NorthwindDataContext(); var customers = db.Customers.Where(c => c.CustomerID.StartsWith("BL")); foreach (var customer in customers) { customer.Address = "Guangzhou"; customer.ContactName = "CoolCode"; customer.CompanyName = "Microsoft"; } db.SubmitChanges();
這種方法必須要查詢出要更新的數據,確實有點不雅,也是Linq To SQL 略顯尷尬的一面。
方法二、使用ExpressionVisitor獲取Lambda表達式生成的SQL條件語句
此方法是基于Jeffrey Zhao 的《擴展LINQ to SQL:使用Lambda Expression批量刪除數據》,從該文章得到一點啟發,繼而有了批量更新。使用示例:
db.Customers.Update(c => c.CustomerID == "Bruce", c => new Customer { Address = "Guangzhou", ContactName = "CoolCode", CompanyName = "Microsoft" });
方法原型:
/// /// 批量更新 /// /// /// 表 /// 查詢條件表達式 /// 更新表達式 /// 影響的行數 public static int Update(this Table table, Expression<Funcbool>> predicate, Expression<Func> updater) where T : class
實現原理:擴展Table,解釋表達式樹成SQL語句。其中解釋表達式樹包括和更新表達式,后者相對容易處理,例如表達式:
c => new Customer { Address = "Guangzhou", ContactName = "CoolCode", CompanyName = "Microsoft" }
解釋成
Address = @Address, ContactName = @ContactName, CompanyName = @CompanyName
而相應的值("Guangzhou", "CoolCode", "Microsoft" )作為SQL參數傳遞。
實現這一步,其實就是從表達式 Expression<Func> 中取到初始化的屬性名字和值就可以,具體做法可以使用Expression Tree Viewer來輔助,從下圖可以了解到 Expression<Func> 的樹形結構。
然后我按上面的結構圖“照葫蘆畫瓢”就得到要更新的屬性名字和值:
//獲取Update的賦值語句 var updateMemberExpr = (MemberInitExpression)updater.Body; var updateMemberCollection = updateMemberExpr.Bindings.Cast<MemberAssignment>().Select (c => new { Name = c.Member.Name, Value = ((ConstantExpression)c.Expression).Value });
而解釋where條件就相對沒這么輕松了。
這里同 Jeffrey Zhao 的批量刪除一樣,同樣是借助 ExpressionVisitor 來解釋。ExpressionVisitor 是 Expression Tree 的遍歷器,它自身不會幫你生成任何東西,通過繼承 ExpressionVisitor 就可以取表達式的任何信息,本文就是通過讓 ConditionBuilder 繼承ExpressionVisitor 而生成 Where 條件的 SQL。
注:Jeffrey Zhao 的批量刪除一文提供的源代碼中,ConditionBuilder 并不支持生成Like操作,如 字符串的 StartsWith,Contains,EndsWith 并不能生成這樣的SQL: Like ‘xxx%’, Like ‘%xxx%’ , Like ‘%xxx’ 。我通過分析 ExpressionVisitor ,也不難發現只要override VisitMethodCall 這個方法即可實現上述功能。
protected override Expression VisitMethodCall(MethodCallExpression m) { if (m == null) return m; string format; switch (m.Method.Name) { case "StartsWith": format = "({0} LIKE {1}+'%')"; break; case "Contains": format = "({0} LIKE '%'+{1}+'%')"; break; case "EndsWith": format = "({0} LIKE '%'+{1})"; break; default: throw new NotSupportedException(m.NodeType + " is not supported!"); } this.Visit(m.Object); this.Visit(m.Arguments[0]); string right = this.m_conditionParts.Pop(); string left = this.m_conditionParts.Pop(); this.m_conditionParts.Push(String.Format(format, left, right)); return m; }
到此刻,已經解決了解釋表達式樹的難題,那么實現通過表達式樹生成完整的 Update SQL語句這個設想也不是什么難事了。
/// /// 批量更新 /// /// /// 表 /// 查詢條件表達式 /// 更新表達式 /// 影響的行數 public static int Update(this Table table, Expression<Funcbool>> predicate, Expression<Func> updater) where T : class { //獲取表名 string tableName = table.Context.Mapping.GetTable(typeof(T)).TableName; //查詢條件表達式轉換成SQL的條件語句 ConditionBuilder builder = new ConditionBuilder(); builder.Build(predicate.Body); string sqlCondition = builder.Condition; //獲取Update的賦值語句 var updateMemberExpr = (MemberInitExpression)updater.Body; var updateMemberCollection = updateMemberExpr.Bindings.Cast<MemberAssignment>(). Select(c => new { Name = c.Member.Name, Value = ((ConstantExpression)c.Expression).Value }); int i = builder.Arguments.Length; string sqlUpdateBlock = string.Join(", ", updateMemberCollection.Select(c => string.Format( "[{0}]={1}", c.Name, "{" + (i++) + "}")).ToArray()); //SQL命令 string commandText = string.Format("UPDATE {0} SET {1} WHERE {2}", tableName, sqlUp dateBlock, sqlCondition); //獲取SQL參數數組 (包括查詢參數和賦值參數) var args = builder.Arguments.Union(updateMemberCollection.Select(c => c.Value)).ToArray(); //執行 return table.Context.ExecuteCommand(commandText, args); }
例如上面提到的示例所生成的 Updae SQL語句是:
UPDATE dbo.Customers SET [Address]={1}, [ContactName]={2}, [CompanyName]={3} WHERE ([CustomerID] = {0})
相應參數:"Bruce", "Guangzhou", "CoolCode", "Microsoft"
據不完全統計,實際開發中用的 Update SQL 90%是很簡單的,以上擴展基本上符合要求。
方法三、使用 LinqToSQL 自身的解析器來獲取Lambda表達式生成的SQL條件語句
該方法與方法二基本上是同一思路,只是在獲取Lambda表達式生成的SQL條件上有點不一樣。
通過 DataContext 的 GetCommand 可以獲取到 DbCommand,所以通過生成的SQL查詢語句中截取Where后面的條件,再用方法二生成Update 的賦值語句,兩者拼湊起來即可。
該方法比方法二支持更多Lambda表達式(實際上就是所有LinqToSQL支持的)生成SQL條件。
/// /// 批量更新 /// /// /// 表 /// 查詢條件表達式 /// 更新表達式 /// 影響的行數 public static int Update(this Table table, Expression<Funcbool>> predicate, Expression<Func > updater) where T : class { //獲取表名 string tableName = table.Context.Mapping.GetTable(typeof(T)).TableName; DbCommand command = table.Context.GetCommand(table.Where(predicate)); string sqlCondition = command.CommandText; sqlCondition = sqlCondition.Substring(sqlCondition.LastIndexOf("WHERE ", StringCompari son.InvariantCultureIgnoreCase) + 6); //獲取Update的賦值語句 var updateMemberExpr = (MemberInitExpression)updater.Body; var updateMemberCollection = updateMemberExpr.Bindings.Cast<MemberAssignment>(). Select(c => { var p = command.CreateParameter(); p.ParameterName = c.Member.Name; p.Value = ((ConstantExpression)c.Expression).Value; return p; }) .ToArray(); string sqlUpdateBlock = string.Join(", ", updateMemberCollection.Select(c => string.Forma t("[{0}]=@{0}", c.ParameterName)).ToArray()); //SQL命令 string commandText = string.Format("UPDATE {0} SET {1} FROM {0} AS t0 WHERE {2}", tableName, sqlUpdateBlock, sqlCondition); //獲取SQL參數數組 (包括查詢參數和賦值參數) command.Parameters.AddRange(updateMemberCollection); command.CommandText = commandText; //執行 try { if (command.Connection.State != ConnectionState.Open) { command.Connection.Open(); } return command.ExecuteNonQuery(); } finally { command.Connection.Close(); command.Dispose(); } }
同樣使用文章開頭的示例,生成的 Update SQL 跟方法二略有不同:
UPDATE dbo.Customers SET [Address]=@Address, [ContactName]=@ContactName, [CompanyName]=@CompanyName FROM dbo.Customers AS t0 WHERE [t0].[CustomerID] = @p0
方法四、支持多表關聯的復雜條件
要知道,前面提到的方法二和三都不支持多表關聯的復雜條件。可以用一個示例讓大家更清楚為什么——
例如,更新CustomerID=“Bruce”的用戶的所有訂單的送貨日前是一個月后。
db.Orders.Update(c => c.Customer.CustomerID == "Bruce", c => new Order { ShippedDate = DateTime.Now.AddMonths(1) });
應該生成的 Update SQL 語句是:
UPDATE [dbo].[Orders] SET [ShippedDate] = @p1 FROM [dbo].[Orders] AS [t0] LEFT OUTER JOIN [dbo].[Customers] AS [t1] ON [t1].[CustomerID] = [t0].[CustomerID] WHERE [t1].[CustomerID] = @p0 --@p0 = 'Bruce', @p1 = '2010-08-11'
但遺憾的是無論用方法二或三都會拋異常,因為兩者皆沒法解釋多表關聯生成的語句: “LEFT OUTER JOIN [dbo].[Customers] AS [t1] ON [t1].[CustomerID] = [t0].[CustomerID] ”
一位叫 Terry Aney 的朋友在《Batch Updates and Deletes with LINQ to SQL》這篇博文中解決了這個問題。使用他提供的UpdateBatch 方法生成的 Update SQL 是:
UPDATE [dbo].[Orders] SET [ShippedDate] = @p1 FROM [dbo].[Orders] AS j0 INNER JOIN ( SELECT [t0].[OrderID] FROM [dbo].[Orders] AS [t0] LEFT OUTER JOIN [dbo].[Customers] AS [t1] ON [t1].[CustomerID] = [t0].[CustomerID] WHERE [t1].[CustomerID] = @p0 ) AS j1 ON (j0.[OrderID] = j1.[OrderID]) -- @p0: Input NVarChar (Size = 5; Prec = 0; Scale = 0) [Bruce] -- @p1: Input DateTime (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [2010/8/11 19:51:59]
雖然跟我剛才手寫的SQL略有不同,但 Update 的邏輯是對的。有興趣的朋友不妨試試,Terry Aney在他的文章里有很詳盡的介紹,這里不再詳述。
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總結
Linq To SQL 有很多地方值得探索的,Expression Tree 是探索的基礎, 嘿嘿!
完整代碼(內含Terry Aney 的代碼)