无为清净楼资源网 Design By www.qnjia.com

简介

之前事先搜索了下博客园上关于Dapper分页的实现,有是有,但要么是基于存储过程,要么支持分页,而不支持排序,或者搜索条件不是那么容易维护。

代码

首先先上代码: https://github.com/jinweijie/Dapper.PagingSample

方法定义

以下是我的一个分页的实现,虽然不是泛型(因为考虑到where条件以及sql语句的搭配),但是应该可以算是比较通用的了,方法定义如下:

public Tuple<IEnumerable<Log>, int> Find(LogSearchCriteria criteria
      , int pageIndex
      , int pageSize
      , string[] asc
      , string[] desc);

以上函数定义是一个查询Log的示例,返回结果中,Tuple的第一个值是结果集,第二个值是总行数(例如,总共有100条记录,每页10条,当前第一页,那么第一个值是10条记录,第二个值是100)

在示例项目中,我用两种方法实现了分页:

1. 第一种是基于2此查询,第一次得到总数,第二次查询得到结果集。

2. 第二种是基于1此查询,用了SqlServer 的Offest/Fetch,所以只支持Sql Server 2012+,所以大家根据自己用的Sql Server版本选择不同的实现,这里当然是第二种实现效率更高一点。

运行示例

1. 将Github的Repo下载或者Clone到本地以后,到Database目录下,解压缩Database.7z

2. Attach到Sql Server上。默认我使用Sql Server LocalDB,连接字符串是 Data Source=(localdb)\MSSQLLocalDB;Initial Catalog=DapperPagingSample;integrated security=True;   如果你用的不是LocalDB,请酌情修改App.Config的连接字符串。

3. Ctrl+F5运行程序,示例项目里,我用了一个简单的WinForm程序,但应该可以比较好的演示分页效果。

基于Dapper实现分页效果 支持筛选、排序、结果集总数等

多表支持

增加了示例,支持多表查询,例如有两个Log表,Level表,Log的LevelId字段引用Level的Id字段,通过以下的查询,可以实现多表查询的分页,排序,过滤:

首先是通过两次查询的示例(基本支持所有版本Sql Server):

public Tuple<IEnumerable<Log>, int> Find(LogSearchCriteria criteria
      , int pageIndex
      , int pageSize
      , string[] asc
      , string[] desc)
    {
      using (IDbConnection connection = base.OpenConnection())
      {
        const string countQuery = @"SELECT COUNT(1)
                      FROM   [Log] l
                      INNER JOIN [Level] lv ON l.LevelId = lv.Id
                      /**where**/";

        const string selectQuery = @" SELECT *
              FROM  ( SELECT  ROW_NUMBER() OVER ( /**orderby**/ ) AS RowNum, l.*, lv.Name as [Level]
                   FROM   [Log] l
                   INNER JOIN [Level] lv ON l.LevelId = lv.Id
                   /**where**/
                  ) AS RowConstrainedResult
              WHERE  RowNum >= (@PageIndex * @PageSize + 1 )
                AND RowNum <= (@PageIndex + 1) * @PageSize
              ORDER BY RowNum";

        SqlBuilder builder = new SqlBuilder();

        var count = builder.AddTemplate(countQuery);
        var selector = builder.AddTemplate(selectQuery, new { PageIndex = pageIndex, PageSize = pageSize });

        if (!string.IsNullOrEmpty(criteria.Level))
          builder.Where("lv.Name= @Level", new { Level = criteria.Level });

        if (!string.IsNullOrEmpty(criteria.Message))
        {
          var msg = "%" + criteria.Message + "%";
          builder.Where("l.Message Like @Message", new { Message = msg });
        }

        foreach (var a in asc)
        {
          if(!string.IsNullOrWhiteSpace(a))
            builder.OrderBy(a);
        }

        foreach (var d in desc)
        {
          if (!string.IsNullOrWhiteSpace(d))
            builder.OrderBy(d + " desc");
        }

        var totalCount = connection.Query<int>(count.RawSql, count.Parameters).Single();
        var rows = connection.Query<Log>(selector.RawSql, selector.Parameters);

        return new Tuple<IEnumerable<Log>, int>(rows, totalCount);
      }
    }

第二个示例是通过Offset/Fetch查询(支持Sql Server 2012+)

public Tuple<IEnumerable<Log>, int> FindWithOffsetFetch(LogSearchCriteria criteria
                        , int pageIndex
                        , int pageSize
                        , string[] asc
                        , string[] desc)
    {
      using (IDbConnection connection = base.OpenConnection())
      {
        
        const string selectQuery = @" ;WITH _data AS (
                      SELECT l.*, lv.Name AS [Level]
                      FROM   [Log] l
                      INNER JOIN [Level] lv ON l.LevelId = lv.Id
                      /**where**/
                    ),
                      _count AS (
                        SELECT COUNT(1) AS TotalCount FROM _data
                    )
                    SELECT * FROM _data CROSS APPLY _count /**orderby**/ OFFSET @PageIndex * @PageSize ROWS FETCH NEXT @PageSize ROWS ONLY";

        SqlBuilder builder = new SqlBuilder();
        
        var selector = builder.AddTemplate(selectQuery, new { PageIndex = pageIndex, PageSize = pageSize });

        if (!string.IsNullOrEmpty(criteria.Level))
          builder.Where("lv.Name = @Level", new { Level = criteria.Level });

        if (!string.IsNullOrEmpty(criteria.Message))
        {
          var msg = "%" + criteria.Message + "%";
          builder.Where("l.Message Like @Message", new { Message = msg });
        }
        
        foreach (var a in asc)
        {
          if (!string.IsNullOrWhiteSpace(a))
            builder.OrderBy(a);
        }

        foreach (var d in desc)
        {
          if (!string.IsNullOrWhiteSpace(d))
            builder.OrderBy(d + " desc");
        }
        
        var rows = connection.Query<Log>(selector.RawSql, selector.Parameters).ToList();

        if(rows.Count == 0)
          return new Tuple<IEnumerable<Log>, int>(rows, 0);
        

        return new Tuple<IEnumerable<Log>, int>(rows, rows[0].TotalCount);
        
      }
    }

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Dapper,分页

无为清净楼资源网 Design By www.qnjia.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
无为清净楼资源网 Design By www.qnjia.com

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。