spring mvc用于从数据库一个表里获取一列数据处理后存入另一个表里方法

spring mvc用于从数据库一个表里获取一列数据处理后存入另一个表里方法,第1张

代码是连在一起的么?建议你把变量定义成全局的,不要放在while循环里面,如下:

String bookid = “”;

while(resnext()){

bookid=resgetString(1);

而且Connection 第一次已经取了,也可以这样定义了之后直接在下面进行使用,没必要再写一遍

从控制器到视图的几种传参都可以实现

1ViewData["data"]

2TempData["data"]

3ViewBagdata

4ViewDataModel

前面几种用法类似于session,在控制器中设置,在试图中使用。

Model类似于activeReport的数据绑定,试图中设定后,试图中自动显示,当然试图事前也要绑定Model的子项。

二、查询问题分析

(一) 数据查询应该在哪做

在EF中,面向对象的数据查询主要提供了两种方式:

TEntity DbSet<TEntity>Find(params object[] keyValues):针对主键设计的通过主键查找单个实体,会先在EF的本地数据集Local中进行查询,如果没有,再去数据库中查询。

IQueryable<T>、IEnumerable<T>类型的所有数据查询的扩展方法(由于DbSet<T>继承于IQueryable<T>与IEnumerable<T>),如SingleOrDefault,FirstOrDefault,Where等。其中IQueryable<T>的扩展方法会先收集需求,到最后一步再生成相应的SQL语句进行数据查询;而IEnumerable<T>的扩展方法则是在查询的第一步就生成相应的SQL语句获取数据到内存中,后面的 *** 作都是以内存中的数据为基础进行 *** 作的。

以上两种方式为EF的数据查询提供了极大的自由度,这个自由度是我们在封装的时候需要保持的。但是,在阅读不少人(其中不乏工作了几年的)对EF的封装,设计统一的数据 *** 作接口Repository中关于数据查询的 *** 作中,通常会犯如下几种失误:

设计了很多GetByName,GetByXX,GetByXXX的 *** 作,这些 *** 作通常并不是所有实体都会用到,只是部分实体的部分业务用到,或者是“估计会用到”。

定义了按条件查询的SingleOrDefault,FirstOrDefault,Count,GetByPredicate(predicate)等方法,但是对于条件predicate的类型是使用Expression<Func<TEntity, boo>>还是Func<TEntity, bool>很纠结,最后干脆两个都设计,相当于把IQueryable<T>,IEnumerable<T>的方法再过一遍。

定义了获取全部数据的GetAll()方法,但却使用了IEnumerable<TEntity>类型的返回值,明白的同学都知道,这相当于把整个表的数据都加载到内存中,问题很严重,设计者却不知道。

诸如此类,各种奇葩的查询 *** 作层出不穷,这些 *** 作或者破坏了EF数据查询原有的灵活性,或者画蛇添足。

其实,这么多失误的原因只有一个,设计者忘记了EF是ORM,把EF当作adonet来使用了。只要记着EF是ORM,以上这些功能已经实现了,就不要去重复实现了。那么以上的问题就非常好解决了,只要:

在数据 *** 作Repository接口中把EF的DbSet<TEntity>开放成一个只读的IQueryable<TEntity>类型的属性提供给业务层作为数据查询的数据源

就可以了。这个数据源是只读的,并且类型是IQueryable<T>,就保证了它只能作为数据查询的数据源,而不像开放了DbSet<T>类型那样可以在业务层中调用EF的内部方法进行增、删、改等 *** 作。另外IQueryable<T>类型保持了EF原有的查询自由性与灵活性,简单明了。这个数据集还可以传递到业务层的各个层次,以实现在哪需要数据就在哪查的灵活性。

(二) 循环中的查询陷阱

EF的导航属性是延迟加载的,延迟加载的优点就是不用到不加载,一次只加载必要的数据,这减少了每次加载的数据量,但缺点也不言自明:极大的增加了数据库连接的次数,比如如下这么个简单的需求:

输出每个用户拥有的角色数量

根据这个需求,很容易就写出了如下的代码:

遍历所有用户信息,输出每个用户信息中角色(导航属性)的数量。

上面这段代码逻辑很清晰,看似没有什么问题。我们来分析一下代码的执行过程:

132行,从IOC容器中获取用户仓储接口的实例,这没什么问题。

133行,取出所有用户信息(memberRepositoryEntities),执行SQL如下:

SELECT [Extent1][Id] AS [Id], [Extent1][UserName] AS [UserName], [Extent1][Password] AS [Password], [Extent1][NickName] AS [NickName], [Extent1][Email] AS [Email], [Extent1][IsDeleted] AS [IsDeleted], [Extent1][AddDate] AS [AddDate], [Extent1]1683320865 AS 1683320865, [Extent2][Id] AS [Id1] FROM [dbo][Members] AS [Extent1] LEFT OUTER JOIN [dbo][MemberExtends] AS [Extent2] ON [Extent1][Id] = [Extent2][Member_Id]

虽然EF生成的SQL有些复杂,但还是没什么问题

3 136行,就开始有问题了,每次循环都会连接一次数据库,执行一次如下查询(最后一个1是用户编号):

exec sp_executesql N'SELECT [Extent2][Id] AS [Id], [Extent2][Name] AS [Name], [Extent2][Description] AS [Description], [Extent2][RoleTypeNum] AS [RoleTypeNum], [Extent2][IsDeleted] AS [IsDeleted], [Extent2][AddDate] AS [AddDate], [Extent2]1683320865 AS 1683320865 FROM [dbo][RoleMembers] AS [Extent1] INNER JOIN [dbo][Roles] AS [Extent2] ON [Extent1][Role_Id] = [Extent2][Id] WHERE [Extent1][Member_Id] = @EntityKeyValue1',N'@EntityKeyValue1 int',@EntityKeyValue1=1

试想,如果有100个用户,就要连接100次数据库,这么一个简单的需求,连接了101次数据库,还不得让数据库疯掉了。

当然,有同学可以要说,这里用了延迟加载才会多了很多连接数据库的次数,你可以立即加载啊,把Role角色一次性加载进来。好吧,我们来看看立即加载:

143行,在取所有用户信息的时候使用Include方法把与用户关联的所有角色信息也一并查询出来了,这样在循环遍历的时候就不会再连接数据库去查询角色信息了。但是如果看到执行的SQL语句,估计你想死的心情都有了。执行的查询如下:

SELECT [Project1][Id] AS [Id], [Project1][UserName] AS [UserName], [Project1][Password] AS [Password], [Project1][NickName] AS [NickName], [Project1][Email] AS [Email], [Project1][IsDeleted] AS [IsDeleted], [Project1][AddDate] AS [AddDate], [Project1]1683320865 AS 1683320865, [Project1][Id1] AS [Id1], [Project1][C1] AS [C1], [Project1][Id2] AS [Id2], [Project1][Name] AS [Name], [Project1][Description] AS [Description], [Project1][RoleTypeNum] AS [RoleTypeNum], [Project1][IsDeleted1] AS [IsDeleted1], [Project1][AddDate1] AS [AddDate1], [Project1][Timestamp1] AS [Timestamp1] FROM ( SELECT [Extent1][Id] AS [Id], [Extent1][UserName] AS [UserName], [Extent1][Password] AS [Password], [Extent1][NickName] AS [NickName], [Extent1][Email] AS [Email], [Extent1][IsDeleted] AS [IsDeleted], [Extent1][AddDate] AS [AddDate], [Extent1]1683320865 AS 1683320865, [Extent2][Id] AS [Id1], [Join2][Id] AS [Id2], [Join2][Name] AS [Name], [Join2][Description] AS [Description], [Join2][RoleTypeNum] AS [RoleTypeNum], [Join2][IsDeleted] AS [IsDeleted1], [Join2][AddDate] AS [AddDate1], [Join2]1683320865 AS [Timestamp1], CASE WHEN ([Join2][Member_Id] IS NULL) THEN CAST(NULL AS int) ELSE 1 END AS [C1] FROM [dbo][Members] AS [Extent1] LEFT OUTER JOIN [dbo][MemberExtends] AS [Extent2] ON [Extent1][Id] = [Extent2][Member_Id] LEFT OUTER JOIN (SELECT [Extent3][Member_Id] AS [Member_Id], [Extent4][Id] AS [Id], [Extent4][Name] AS [Name], [Extent4][Description] AS [Description], [Extent4][RoleTypeNum] AS [RoleTypeNum], [Extent4][IsDeleted] AS [IsDeleted], [Extent4][AddDate] AS [AddDate], [Extent4]1683320865 AS 1683320865 FROM [dbo][RoleMembers] AS [Extent3] INNER JOIN [dbo][Roles] AS [Extent4] ON [Extent4][Id] = [Extent3][Role_Id] ) AS [Join2] ON [Extent1][Id] = [Join2][Member_Id] ) AS [Project1] ORDER BY [Project1][Id] ASC, [Project1][Id1] ASC, [Project1][C1] ASC

(三) 导航属性的查询陷阱

我们再来回顾一下导航属性的长相(以用户信息中的角色信息为例):

可以看到,集合类的导航属性是一个ICollection<T>类型的集合,其实现类可以是通常使用List<T>或者HashSet<T>。用了ICollection<T>,就限定了集合类的导航属性是一个内存集合,只要用到这个导航属性,就必须把集合中的所有数据都加载到内存中,才能进行后续 *** 作。比如上面的例子中,我们的需求只是想知道用户拥有角色的数量,原意只是要执行一下SQL的Count语句即可,却想不到EF是把这个集合加载到内存中(上面的语句,是把当前用户的所有角色信息查询出来),再在内存中进行计数,这无形中是一个很大的资源浪费。比如在一个商城系统中,我们想了解一种商品的销量(productOrdersCount),那就可能把几万条订单信息都加载到内存中,再进行计数,这将是灾难性的资源消耗。

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