三层架构的一点理解以及Dapper一对多查询 _一对多

书史足自悦，安用勤与劬。这篇文章主要讲述三层架构的一点理解以及Dapper一对多查询相关的知识，希望能为你提供帮助。
1.首先说一下自己对三层架构的一点理解
论坛里经常说会出现喜欢面相对象的写法,所以使用EF的,我个人觉得他俩没啥关系,先别反对,先听听我怎么说吧.
三层架构,基本都快说烂了,但今天还是说三层架构:UI,BLL,DAL.之前往往强调的是三层架构各司其职,但没有说三层架构中每层之间怎么交互的,以及人员之间的分工合作问题.今天重点说这个,从而回答面向对象和EF的关系.
今天说的与数据库有关,那就先说BLL和DAL之间数据的传递.有不少都是按照以下两种方式写的:
(1)以Datatable传递.可想想,一个datatable对象,里面是什么呢?对于这样的方式作为业务层和数据库之间的桥梁不直观,并且无法应对变化,还不如写成一层.
(2)那我定义成对象不就直观了,所以有些就一张表定义一个对象,对象和数据库表一模一样.这样写呢,没比第一种好到哪去.首先数据库修改之后,Model得修改,Dal层也得修改.还有,这也是最重要的,如果两个人分别开发BLL和DAL,那这两个人必须都得熟悉数据库以及他们之间的对应关系.
那怎么样比较合适呢?
随着编程越来越成熟,细分不可避免.在公司中每个人只关心自己的那部分,三层分别划分为不同的人或团队编写.这样不只是从代码层面,从管理层面更符合术业有专攻,每层专注于自己的功能:
(1)业务人员更应该了解业务的编写,业务算法的实现,计算性能等,而无需关心数据怎么存储,无需学习数据库,无需关心索引,主键等等.
(2)UI更多的关心界面怎么布局,怎么做的更好看,更符合用户的使用等,而无需关心数据怎么存储,业务怎么计算等.
(3)数据库服务层(注意现在多加了服务两个字,很关键)更应该关心数据用什么去存储去满足高性能的数据增删改查,在这我没说非是关系型数据库,还是NoSql什么的,其实如果text,excel存储方便且能满足性能要求,又有何不可呢.
三层有了,那他们之间怎么衔接呢,答案就是业务,每个业务都需要展示,计算(简单业务不需要),存储数据,这不就是三层人员需要干的事吗,根据展示的数据定义好对象作为UI和BLL层之间的传输对象.存储也一样,根据业务需要存储数据的特征定义好存储的对象,作为BLL和DAL之间交互的对象.实际这两个对象就是三层交互的公约,有了这个公约,每层开发根据公约实现每层的功能,每层的编程人员也不再需要关心其他层怎么实现的.DAl层已经不仅仅是数据库这么简单了,而是对对象增删改查.
这样做的好处:
(1)人员更加专业,分工明确后,每个人专业技能容易提升
(2)只要交互的对象不发生改变,三层随意修改,都不会影响到其他两层.
(3)编程人员更容易形成自己的模式,加快开发速度.
(4)编写人员接触多了,踩过的坑就越多,编写的代码也就越健康.等等吧,好处大大滴.
说了这么多,现在回答EF的问题,根据以上划分的三层,EF必然归数据服务层了.如果是写UI或业务的人员,那面不面向对象与EF没有任何关系.数据服务层就是实现对象的增删改查,如果使用的关系型数据库,那使用EF到底能简化多少行代码,我觉得一般般吧.
微软总喜欢给用户一整套解决方案,比如MVC,用微软的VS直接可以生成MVC框架,但MVC不是真正意义上的前后端分离.同样EF更偏向于一个人来完成所有层的编写.
2.性能
性能都说Dapper与原生ADO.NET差不多,其处理过程是一样的(个人理解,没有深究,有不对的请指导.):
ADO.NET是把查询的赋值给datatable或dataset.
Dapper是利用委托的方式,把每行的数据处理之后再赋值给对象.如果不用委托,那就直接把每行查出来的数据赋值给对象即可.最后生成一个集合.
EF应该是根据设置的主外键关系生成sql语句,然后再去查询.但对于复杂的查询,自动生成sql语句就没那么容易了,在考虑索引的问题,那就是难上加难了,可能会经常出现不使用索引的情况,导致查询速度慢.
3.Dapper实现一对多查询
既然说一对多,那就整个复杂的,两级一对多查询.有更复杂的也希望大家提供.
公司分为多个部门,每个部门又有很多员工.
3.1先建立表,并添加示例数据

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1 USE [test] 2 GO 3 /****** Object:Table [dbo].[staff]Script Date: 11/12/2019 10:18:55 ******/ 4 SET ANSI_NULLS ON 5 GO 6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON 7 GO 8 CREATE TABLE [dbo].[staff]( 9[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, 10[part_id] [int] NOT NULL, 11[name] [nvarchar](50) NULL 12 ) ON [PRIMARY] 13 GO 14 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[staff] ON 15 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (1, 1, N‘员工1‘) 16 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (2, 1, N‘员工2‘) 17 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (3, 1, N‘员工3‘) 18 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (4, 2, N‘员工4‘) 19 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (6, 2, N‘员工5‘) 20 INSERT [dbo].[staff] ([id], [part_id], [name]) VALUES (7, 3, N‘员工6‘) 21 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[staff] OFF 22 /****** Object:Table [dbo].[department]Script Date: 11/12/2019 10:18:55 ******/ 23 SET ANSI_NULLS ON 24 GO 25 SET QUOTED_IDENTIFIER ON 26 GO 27 CREATE TABLE [dbo].[department]( 28[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, 29[com_id] [int] NOT NULL, 30[name] [nvarchar](50) NULL 31 ) ON [PRIMARY] 32 GO 33 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[department] ON 34 INSERT [dbo].[department] ([id], [com_id], [name]) VALUES (1, 1, N‘部门1‘) 35 INSERT [dbo].[department] ([id], [com_id], [name]) VALUES (2, 1, N‘部门2‘) 36 INSERT [dbo].[department] ([id], [com_id], [name]) VALUES (3, 2, N‘部门1‘) 37 INSERT [dbo].[department] ([id], [com_id], [name]) VALUES (4, 2, N‘部门3‘) 38 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[department] OFF 39 /****** Object:Table [dbo].[company]Script Date: 11/12/2019 10:18:55 ******/ 40 SET ANSI_NULLS ON 41 GO 42 SET QUOTED_IDENTIFIER ON 43 GO 44 CREATE TABLE [dbo].[company]( 45[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, 46[name] [nvarchar](50) NULL 47 ) ON [PRIMARY] 48 GO 49 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[company] ON 50 INSERT [dbo].[company] ([id], [name]) VALUES (1, N‘公司1‘) 51 INSERT [dbo].[company] ([id], [name]) VALUES (2, N‘公司2‘) 52 INSERT [dbo].[company] ([id], [name]) VALUES (3, N‘公司3‘) 53 SET IDENTITY_INSERT [dbo].[company] OFF

View Code3.2对象定义
(1)公司

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1/// < summary> 2/// 公司 3/// < /summary> 4public class Company 5{ 6/// < summary> 7/// 公司ID 8/// < /summary> 9public int CompanyID { get; set; } 10/// < summary> 11///公司名称 12/// < /summary> 13public string CompanyName { get; set; } 14/// < summary> 15/// 公司包含的部门 16/// < /summary> 17public List< Department> Department { get; set; } 18}

View Code(2)部门

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1/// < summary> 2/// 部门 3/// < /summary> 4public class Department 5{ 6/// < summary> 7/// 部门ID 8/// < /summary> 9public int DepartmentID { get; set; } 10/// < summary> 11/// 部门名称 12/// < /summary> 13public string DepartmentName { get; set; } 14/// < summary> 15/// 部门包含的员工 16/// < /summary> 17public List< Staff> Staff { get; set; } 18}

View Code(3)员工

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1/// < summary> 2/// 员工 3/// < /summary> 4public class Staff 5{ 6/// < summary> 7/// 员工ID 8/// < /summary> 9public int StaffID { get; set; } 10/// < summary> 11/// 员工姓名 12/// < /summary> 13public string StaffName { get; set; } 14}

View Code3.3不使用委托

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1/// < summary> 2/// 不用委托 3/// < /summary> 4public static List< Company> NoDelegate() 5{ 6using (IDbConnection conn = new SqlConnection("Data Source = .; Initial Catalog = test; User Id = sa; Password = sa; ")) 7{ 8string sql = "SELECT com.id CompanyID,com.name CompanyName,part.id DepartmentID, part.name DepartmentName,st.ID StaffID, st.name StaffName FROM company com LEFT JOIN department part ON part.com_id=com.id LEFT JOIN staff st ON st.part_id=part.id"; 9return conn.Query< Company> (sql).AsList(); 10} 11}

View Code

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没有做级联处理,所以每一行结果就是一个Company对象,一共8行,结果就是8个Company对象的集合.
3.4使用委托

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1/// < summary> 2/// 使用委托 3/// < /summary> 4/// < returns> < /returns> 5public static List< Company> UseDelegate() 6{ 7using (IDbConnection conn = new SqlConnection("Data Source = .; Initial Catalog = test; User Id = sa; Password = sa; ")) 8{ 9string sql = "SELECT com.id CompanyID,com.name CompanyName,part.id DepartmentID, part.name DepartmentName,st.ID StaffID, st.name StaffName FROM company com LEFT JOIN Department part ON part.com_id=com.id LEFT JOIN staff st ON st.part_id=part.id"; 10var res = new List< Company> (); 11conn.Query< Company, Department, Staff, Company> (sql, (com, part, staff) => 12{ 13//查找是否存在该公司 14var t = res.Where(p => p.CompanyID == com.CompanyID).FirstOrDefault(); 15//如果没有该公司,则添加该公司 16if (t == null) 17{ 18t = new Company() { CompanyID = com.CompanyID, CompanyName = com.CompanyName }; 19res.Add(t); 20} 21//先判断该行数据的part是否为空,如果为空则不做任何处理. 22Department parttmp = null; 23if (part != null) 24{ 25if (t.Department == null) 26t.Department = new List< Department> (); 27parttmp = t.Department.Where(p => p.DepartmentID == part.DepartmentID).FirstOrDefault(); 28if (parttmp == null) 29{ 30parttmp = part; 31t.Department.Add(part); 32} 33} 34//判断该行数据的员工是否为空 35if (staff != null) 36{ 37if (parttmp.Staff == null) 38parttmp.Staff = new List< Staff> (); 39parttmp.Staff.Add(staff); 40} 41return com; //没有任何意义,不过委托需要有返回值. 42}, splitOn: "DepartmentID,StaffID"); 43return res; 44} 45}

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做级联处理,一共3个公司,所以结果是3个Company的集合.每个Company分别包含下属的部门和员工.
3.5使用ADO.NET查询DataTable,并转换成对象

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1/// < summary> 2/// 利用datatable实现,为了测试性能,所以不再整理成级联的形式. 3/// < /summary> 4/// < returns> < /returns> 5public static List< Company> UseTable() 6{ 7List< Company> res = new List< Company> (); 8DataTable dt = new DataTable(); 9using (SqlConnection conn = new SqlConnection("Data Source = .; Initial Catalog = test; User Id = sa; Password = sa; ")) 10{ 11if (conn.State != ConnectionState.Open) 12conn.Open(); 13SqlCommand sqlCommand = new SqlCommand("SELECT com.id CompanyID,com.name CompanyName,part.id DepartmentID, part.name DepartmentName,st.ID StaffID, st.name StaffName FROM company com LEFT JOIN Department part ON part.com_id=com.id LEFT JOIN staff st ON st.part_id=part.id", conn) 14{ 15CommandType = CommandType.Text 16}; 17SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter 18{ 19SelectCommand = sqlCommand 20}; 21da.Fill(dt); 22} 23for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++) 24{ 25res.Add(new Company() 26{ 27 28CompanyID = Convert.ToInt32(dt.Rows[i]["CompanyID"]), 29CompanyName = dt.Rows[i]["CompanyName"].ToString(), 30Department = new List< Department> () { 31 32dt.Rows[i]["DepartmentID"]!=DBNull.Value?new Department() { 33DepartmentID =Convert.ToInt32(dt.Rows[i]["DepartmentID"]), 34DepartmentName = dt.Rows[i]["DepartmentName"].ToString(), 35Staff = new List< Staff> () { 36dt.Rows[i]["StaffID"]!=DBNull.Value? new Staff() { 37StaffID =Convert.ToInt32(dt.Rows[i]["StaffID"]), 38StaffName =dt.Rows[i]["StaffName"].ToString() }:null 39} 40}:null 41} 42}); 43} 44return res; 45} 46}

View Code查询结果与第一种一致.
3.6性能对比
每个循环执行10000次,记录执行的时间.在自己的电脑上测试的.不同电脑有所差异,每次运行所用时间也不同,非专业测试.但能说明问题.

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1 static void Main(string[] args) 2 { 3 Stopwatch sw = new Stopwatch(); 4 sw.Restart(); 5 for (int i = 0; i < 10000; i++) 6 { 7 var t = NoDelegate(); 8 } 9 sw.Stop(); 10 Console.Write("不用委托的时间:" + sw.ElapsedMilliseconds); 11 Console.WriteLine(); 12 sw.Restart(); 13 for (int i = 0; i < 10000; i++) 14 { 15 var t1 = UseDelegate(); 16 } 17 sw.Stop(); 18 Console.Write("使用委托的时间:" + sw.ElapsedMilliseconds); 19 Console.WriteLine(); 20 sw.Restart(); 21 for (int i = 0; i < 10000; i++) 22 { 23 var t2 = UseTable(); 24 } 25 sw.Stop(); 26 Console.Write("使用DataTable的时间:" + sw.ElapsedMilliseconds); 27 Console.ReadLine(); 28 }

View Code

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运行了好几次,结果大致就是这样:
(1)使用Dapper,但不做级联处理,时间最长.
(2)使用Dapper,做级联处理,耗时最短.
(3)使用DataTable,耗时在两者之间.
原因分析(个人理解):
以上三种情况的区别可以分为两点:
第一点执行过程:Dapper执行一次.ADO.NET先查询出DataTable,然后再转换为对象.
第二点转换对象方式:Dapper是利用Emit把数据转换成对象,使用DataTable实例化对象是先初始化对象再赋值;
基于以上的区别,三种方式执行耗时的原因如下:
第一种方式虽然不像第三种方式经过两步,但由于数据转换对象的次数较多,并且使用Emit转换而不是直接定义对象的方式赋值,所以耗时较长.
第二种方式即在每行查询的过程中给对象赋值,并且由于判断了公司和部门是否存在,数据转换到对象的次数明显少了很多.
第三种方式由于先把查询的结果赋值给DataTable,然后再把DataTable转换成对象,经过两步,比第二种方式耗时多一点,但优于第一种.
3.7第二种方式编写知识点说明
(1)执行过程,分为三步:
先定义一个Company集合,也就是返回值;
Dapper逐行处理SQL语句的查询结果,并添加到返回值的集合中;
最后返回Company集合.
(2) 解释Query中的四个对象Company,Department,Staff,Company
Dapper每行查询后会根据SQL语句和splitOn定义的分隔形成前三个对象(Company,Department,Staff)
最后一个Company定义了该Query查询的结果是Company的集合.
(3)委托的作用
委托就是定义Dapper以什么样的方式处理每行数据.本例中,处理流程:
Dapper查询出每行数据以后,定义的委托先判断在结果集合中(res:Company集合)判断是否存在该行数据指定的公司,如果不存在该公司,利用该行的公司数据初始化一个新的公司对象,并添加到res中.
然后判断该公司中是否存在该行数据指定的部门,如果不存在同样利用该行的部门数据实例化一个部门,并添加到公司对象中.
最后把员工添加到该行数据指定的部门中,员工不会出现重复.完成一行数据的处理.
以上过程可以在委托中打断点,看整个执行过程.
(4)splitOn
splitOn是为了帮助Dapper在查询每行的数据后,划分为指定的三个对象(Company,Department,Staff).在该实例中三个对象包含的字段分别是:
com.id CompanyID,com.name CompanyName;
part.id PartMentID, part.name PartMentName;
st.ID StaffID, st.name StaffName;
因此利用每个对象的第一个字段作为分隔符区分三个对象.例如splitOn: "DepartmentID,StaffID"中DepartmentID表示第二个对象(Department)的第一个字段,StaffID是第三个对象(Staff)的第一个字段.
(5)null值处理
在初始化Company和Department时,都未同时实例化其包含的部门集合和员工集合.以Company说明:
在查找结果集合中未包含当前查询行的公司时,需要实例化一个Company,然后利用该行的数据实例化一个Company对象,并添加到结果集合中.
t = new Company() { CompanyID = com.CompanyID, CompanyName = com.CompanyName };
没有写成 t = new Company() { CompanyID = com.CompanyID, CompanyName = com.CompanyName,Department = new List< Department> () };
也就是没有对t的Department 进行初始化.而是先判断该行的Department是否存在( if (part != null)),如果存在再判断Department 是否为空,为空则进行实例化,否则就让Department 为空.
【三层架构的一点理解以及Dapper一对多查询】这样是为了可以直接通过Department 是否为null判断数据的完整性,如果先实例化,那么判断数据的完整性的时候还需要判断Department 个数是否大于0.