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LnskyDB

基于Dapper的Lambda扩展
授权协议 MIT
开发语言 C#
所属分类 程序开发、 常用工具包
软件类型 开源软件
地区 国产
投 递 者 慎建本
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

LnskyDB是基于Dapper的Lambda扩展,支持按时间分库分表,也可以自定义分库分表方法.而且可以T4生成实体类免去手写实体类的烦恼.

在此非常感谢SkyChenSky其中lambda表达式的解析参考了他的开源项目

下面是用ProductSaleByDayEntity作为示例,其中StatisticalDate为分库分表字段,如果是对分库分表对象进行数据库操作则必须传入StatisticalDate或者设置DBModel_ShuffledTempDate指定是那个库和表


1. 仓储的创建

仓储的创建有两种方式一种是通过RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>()创建IRepository<ProductSaleByDayEntity> 还有一种是创建一个仓储类继承Repository<ProductSaleByDayEntity>

public interface IProductSaleByDayRepository : IRepository<ProductSaleByDayEntity>
{
}
public class ProductSaleByDayRepository : Repository<ProductSaleByDayEntity>
{
}
//调用的地方可以
IProductSaleByDayRepository repository=new ProductSaleByDayRepository();

2. 查询

2.1 根据主键查询

var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var entity = repository.Get(new ProductSaleByDayEntity
{
    DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 01),//这儿表示差19年1月的库和表
    SysNo = sysNo
});

2.2 根据where条件查询

var stTime = new DateTime(2019, 1, 15);
var endTime = new DateTime(2019, 2, 11);
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var query = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>(m => m.ShopName.Contains("测试"));
query.And(m => m.StatisticalDate >= stTime);
query.And(m => m.StatisticalDate < endTime.Date.AddDays(1));
query.OrderByDescing(m => m.StatisticalDate);//如果是查多个库表必须按分库分表的字段降序排列
query.StarSize = 20; //可以设置查询行数及开始行数
query.Rows = 10;
//分库的传入stTime,endTime会自动根据时间查询符合条件的库和表
var lst = repository.GetList(query, stTime, endTime);

如果可以确定统计时间也可以查指定的库表进行单表查询

var stTime = new DateTime(2019, 1, 15);
var endTime = new DateTime(2019, 1, 18);
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var query = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>(m => m.ShopName.Contains("测试"));
query.And(m => m.StatisticalDate >= stTime);
query.And(m => m.StatisticalDate < endTime.Date.AddDays(1));
query.DBModel.DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 01);//这儿表示查19年1月的库和表
query.OrderByDescing(m => m.StatisticalDate);//单表查询可以随意排序
query.StarSize = 20;
query.Rows = 10;
var lst= repository.GetList(query);

2.3 分页查询

var stTime = new DateTime(2019, 1, 15);
var endTime = new DateTime(2019, 2, 11);
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var query = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>(m => m.ShopName.Contains("测试"));
query.And(m => m.StatisticalDate >= stTime);
query.And(m => m.StatisticalDate < endTime.Date.AddDays(1));
query.OrderByDescing(m => m.StatisticalDate);//如果是查多个库表必须按分库分表的字段降序排列
query.StarSize = 20;
query.Rows = 10;
//分库的传入stTime,endTime会自动根据时间查询符合条件的库和表
var paging = repository.GetPaging(query, stTime, endTime);
var count = paging.TotalCount;
var lst = paging.ToList();//或者paging.Items

如果可以确定统计时间也可以查指定的库表

var stTime = new DateTime(2019, 1, 15);
var endTime = new DateTime(2019, 1, 18);
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var query = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>(m => m.ShopName.Contains("测试"));
query.And(m => m.StatisticalDate >= stTime);
query.And(m => m.StatisticalDate < endTime.Date.AddDays(1));
query.DBModel.DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 01);//这儿表示查19年1月的库和表
query.OrderByDescing(m => m.StatisticalDate);//单表查询可以随意排序
query.StarSize = 20;
query.Rows = 10;
var paging= repository.GetPaging(query);
var count = paging.TotalCount;
var lst = paging.ToList();//或者paging.Items

3. 添加

var addEntity = new ProductSaleByDayEntity()
{
    SysNo = Guid.NewGuid(),
    DataSource = "测试来源",
    ProductID = Guid.NewGuid(),               
    ShopID = Guid.NewGuid(),
    ShopName = "测试店铺",
    ProductName = "测试商品",
    OutProductID = Guid.NewGuid().ToString(),
    ImportGroupId = Guid.NewGuid(),
    StatisticalDate = DateTime.Now//分库分表字段是必须的
};
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
//如果新增主键是自增列会自动赋值自增列值到主键
repository.Add(addEntity);

4. 更新

4.1 根据主键更新

var updateEntity = new ProductSaleByDayEntity()
{
    SysNo = Guid.Parse("650BC09C-2B9C-467B-A457-8B4853CC1F0F"),
    DataSource = "测试来源修改",
    ShopName = "店铺修改",
    StatisticalDate = new DateTime(2019,01,05),//如果StatisticalDate赋值了则根据StatisticalDate找库表,然后根据主键更新,StatisticalDate也会被更新成所赋的值
    //如果不想更新StatisticalDate可以用下面这句话
    // DBModel_ShuffledTempDate=new DateTime(2019,01,05),//如果不想更新StatisticalDate字段则用这句话来确定是那个库及表
};
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
//根据主键更新其他字段
return repository.Update(updateEntity);

4.2 根据where条件更新

var updateEntity = new ProductSaleByDayEntity()
{
    DataSource = "测试来源修改",
    ShopName = "店铺修改Where",
    DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 05),//如果用这句话来确定是那个库表
    // StatisticalDate = statisticalDate,//如果要更新StatisticalDate则可以用这句话替代上面那句话
};
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var where = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>(m => m.ShopName == "测试店铺1" && m.StatisticalDate > new DateTime(2019, 01, 03));//where是更新条件
//注意如果是更新用的是实体类的DBModel_ShuffledTempDate Query中的无效
return repository.Update(updateEntity, where);

5. 删除

5.1 根据主键删除

var deleteEntity = new ProductSaleByDayEntity()
{
    SysNo = Guid.Parse("650BC09C-2B9C-467B-A457-8B4853CC1F0F"),
    DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 05),//对于分库分表来说DBModel_ShuffledTempDate是必须的用来确认是那个库表
};
var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
return repository.Delete(deleteEntity);

5.2 根据where条件删除

var repository = RepositoryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
var where = QueryFactory.Create<ProductSaleByDayEntity>();
where.DBModel.DBModel_ShuffledTempDate = new DateTime(2019, 01, 01);
//QueryiSearch方法表示搜索里面空格表示或+表示且
//如 导入+手工 自动+生成 表示字段必须同时拥有导入和手工或者自动和生成
//生成sql是 and ((DataSource like '%导入%' and DataSource like '%手工%') or DataSource like '%自动%' and DataSource like '%生成%')            
where.QueryiSearch(m => m.DataSource, "新+更");
where.QueryiSearch(m => m.ShopName, "批量修改");
//注意如果是更新用的是实体类的DBModel_ShuffledTempDate Query中的无效
return repository.Delete(where);

6. 多线程处理

对于mvc每次请求都会在请求结束时将数据库连接关闭,如果是新建线程则需要在线程开始调用DBTool.BeginThread(); 并且在线程结束为止调用DBTool.CloseConnections();关闭连接

public class ThreadTool
{
    public static void QueueUserWorkItem(Action action)
    {
        ThreadPool.QueueUserWorkItem(delegate
        {
            DBTool.BeginThread();
            try
            {
                action();
            }
            finally
            {
                DBTool.CloseConnections();
            }
        });
    }
}
ThreadTool.QueueUserWorkItem(ThreadDo);//调用

7. 实体类T4自动生成

LnskyDB.Demo\T4中有可以自动生成实体类的T4模版. 其中DbHelper.ttinclude中的Config是配置数据库的 Entity.tt是生成实体的T4模版.大家可以根据自己的情况修改

  • LnskyDB LnskyDB是基于Dapper的Lambda扩展,支持按时间分库分表,也可以自定义分库分表方法.而且可以T4生成实体类免去手写实体类的烦恼. 开源地址 https://github.com/liningit/LnskyDB 在此非常感谢SkyChenSky其中lambda表达式的解析参考了他的开源项目 下面是用ProductSaleByDayEntity作为示例,其中Statis

 相关资料
  • 在Ralf Hinze的“程序优化的Kan扩展”中,有一个列表类型的定义,它是基于从单子类中的遗忘函子的右Kan扩展(第7.4节)。本文给出了如下Haskell实现: 我能够定义通常的nil和cons构造函数:

  • Dapper 全称是 Distributed and Parallel Program Execution Runtime 是一个开发大规模的云计算和网格计算的工具,用于创建分布式的计算单元的软件。 启动方法:java -jar dapper.jar

  • 9.2 ABP基础设施层 - 集成Dapper 9.2.1 简介 Dapper 是基于.NET的一种对象关系映射工具。Abp.Dapper简单的将Dapper集成到ABP。它作为第二个ORM可以与EF 6.x, EF Core 或者 Nhibernate 工作。 9.2.2 安装 在开始之前,你需要安装Abp.Dapper以及 EF 6.x, EF Core 或者 NHibernate 这3个当中

  • Dapper .NET 是 .NET 下一个简单的对象关系映射库 (ORM)。 示例代码: public class Dog{    public int? Age { get; set; }    public Guid Id { get; set; }    public string Name { get; set; }    public float? Weight { get; set;

  • dapper-invoice A billable-time invoice featuring style over substance. Pre-Requisites TeX Live TeX xetex (siunitx.sty) TeX science (fontawesome.sty) — or — Vagrant — or — Docker Generating an Invoice

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