年度语言之--c#中的linq

原创已于 2024-02-09 16:20:54 修改 · 1.3k 阅读

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#c# #java #linq

于 2024-01-18 13:04:36 首次发布

本文详细介绍了C#中的LINQ技术，包括其与JavaStreamAPI的对比，方法语法与查询语法的使用，以及表达式树、异步并行处理等高级特性。通过实例展示了LINQ在筛选、转换、分组、聚合等操作中的应用，并讨论了性能优化策略。

1. 引言

LINQ，或语言集成查询，是C#语言的一部分，它允许开发者以声明式的方式进行强类型的数据查询和操作。
与Java中的Stream API类似，LINQ提供了一种优雅而强大的方法来处理各种数据源,无论是集合、XML还是数据库。
它通过一系列的查询操作符，使得数据筛选、排序、转换等操作变得简单而直观。

2. LINQ方法语法与Java Stream API的对比

数据源和基本操作

考虑以下数据源，一个字符串列表：

// Java
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");

// C#
List<string> list = new List<string> { "apple", "banana", "cherry", "date" };

现在，我们希望从这个列表中筛选出以字母“a”开头的元素，并将它们转换为大写。

Java Stream API 示例:

List<String> filteredList = list.stream()  // 创建流
                                .filter(s -> s.startsWith("a"))  // 筛选以'a'开头的字符串
                                .map(String::toUpperCase)  // 转换为大写
                                .collect(Collectors.toList());  // 转换回列表
// 结果: ["APPLE"]

LINQ 方法语法示例:

var filteredList = list.Where(s => s.StartsWith("a"))  // 筛选以'a'开头的字符串
                       .Select(s => s.ToUpper())  // 转换为大写
                       .ToList();  // 转换回列表
// 结果: ["APPLE"]

在这两个例子中，我们可以看到LINQ方法语法和Java Stream API在操作上非常类似，都是使用了链式调用来实现数据流的处理。

理解LINQ方法语法的基本用法

通过上面的例子，我们可以看出LINQ方法语法的基本用法与Java Stream API在处理数据流时有很多相似之处。在两种语言中，都可以通过串联不同的操作来实现复杂的数据处理逻辑。虽然具体的语法和某些操作的名称有所不同，但核心概念和处理流程是相通的。

3. LINQ查询语法的介绍及与方法语法的对比

LINQ提供了两种不同的语法来构建查询：方法语法和查询语法。虽然在功能上它们是等效的，但在表达方式和可读性上存在一些差异。

LINQ查询语法介绍

查询语法在视觉上类似于SQL，提供了一种声明式的查询表达方式。例如，考虑以下C#中使用查询语法的例子：
```
var filteredList = from s in list 
                   where s.StartsWith("a") // 筛选以'a'开头的字符串
                   select s.ToUpper(); // 转换为大写
```
这个查询从一个字符串列表中选出以“a”开头的字符串，并将它们转换为大写。使用查询语法，代码的结构清晰，类似于SQL语句，对于熟悉SQL的开发者来说非常直观。
- 方法语法与查询语法的对比
  
  虽然查询语法在可读性方面可能更好，但方法语法在某些情况下提供了更大的灵活性。
  例如，当涉及复杂的查询逻辑或需要使用自定义方法时，方法语法通常更加方便。
  此外，方法语法在功能上更加丰富，一些特定的操作只能通过方法语法实现, 比如分组后就地进行结果选择或聚合等。
- 选择适当的语法
  
  选择使用哪种语法主要取决于个人偏好和具体场景。
  如果查询逻辑简单且类似于SQL，那么查询语法可能更加合适。
  但如果需要更复杂的逻辑或想利用LINQ的全部功能，方法语法可能是更好的选择。
  值得注意的是，在实际开发中，这两种语法也可以相互转换和混合使用, 所以并不需要为了可读性或灵活性在两者间进行取舍。

4. LINQ的核心概念与Java的对比

延迟执行（Lazy Evaluation）

延迟执行是LINQ中一个重要的特性，它意味着代码在需要结果之前不会执行。这提高了效率，尤其是在处理大型数据集时。
- 在LINQ中： LINQ查询默认是延迟执行的。例如，当你创建一个LINQ查询时，查询本身不会立即执行。只有当你遍历查询结果或调用例如ToList()之类的方法时，查询才会被实际执行。
```
var query = list.Where(x => x.Length > 3);  // 查询尚未执行
var result = query.ToList();                // 查询在这里执行
```
  linq中触发查询执行的常见方法包括以下这些:
  |收集为集合的 ToArray() ToList()
  限制返回数量的 First() / FirstOrDefault() Single() / SingleOrDefault()
  检验查询是否返回结果的**Any()**
  聚合型操作的 Sum() / Average() / Min() / Max() /Count()
- 与Java Stream API的对比： Java Stream API也实现了类似的延迟执行特性。当你创建一个Stream并链式调用方法时，这些操作实际上并不立即执行。它们只有在触发一个终端操作（如collect()、forEach()等）时才执行。
```
Stream<String> stream = list.stream().filter(s -> s.length() > 3);  // 查询尚未执行
List<String> result = stream.collect(Collectors.toList());           // 查询在这里执行
```
扩展方法（Extension Methods）

扩展方法是C#提供的一种特殊的方法，允许开发者向现有类型添加新方法，而无需修改原始类型的代码。
- 在C#中： LINQ大量使用了扩展方法。例如，Where(), Select()等LINQ操作实际上都是对IEnumerable<T>接口的扩展方法。这使得开发者可以在任何实现了该接口的类上使用这些LINQ操作。
```
public static IEnumerable<T> Where<T>(this IEnumerable<T> source, Func<T, bool> predicate)
{
    // 实现细节
}
```
- 与Java中的类似概念对比： 在Java中，类似的功能可以通过接口的默认方法（Java 8引入）实现，但这需要直接修改接口定义。相比之下，C#的扩展方法提供了一种在不更改现有类或接口的情况下增强它们功能的方法。

通过这些对比，我们可以看到LINQ的一些核心概念在Java中也有相似的实现，但两者在具体应用和实现方式上存在差异。了解这些差异有助于我们更好地理解和应用LINQ。

5. LINQ独有的高级特性及其优势

LINQ提供了一些独特且高级的特性，使得数据处理更为强大和灵活。特别值得关注的是表达式树（Expression Trees）及LINQ中的异步与并行处理。

表达式树（Expression Trees）

表达式树是一种高级的LINQ特性，主要用于框架级别的开发，而非日常应用程序开发中直接使用的功能。
- 概念：
  在LINQ中，表达式树允许将C#的代码结构表示为对象，这对于框架开发者来说非常有用。尤其是在实现像Entity Framework Core这样的ORM框架时，表达式树使得可以将LINQ查询转换成SQL语句。
  
  LINQ查询转换成SQL语句(LINQtoSql)将在后续介绍efCore时继续探讨
- 应用：
  对于大多数.NET开发者而言，直接使用或操作表达式树并不常见。在编写LINQ查询时，通常使用更简单的方法和查询语法，而无需直接处理Expression(表达式)类型。表达式树的复杂性意味着它们主要用于框架的设计和实现，而非日常的业务逻辑开发。
异步与并行处理

LINQ还提供了对异步和并行处理的支持，增强了数据处理的性能和效率。
- LINQ的异步查询：
  在Entity Framework Core等ORM框架中，LINQ可以支持异步查询。这种查询允许在不阻塞主线程的情况下执行数据库操作，提高应用程序的响应性。
- 与Java中并行Stream的对比：
  Java中的并行Stream通过内部使用多线程来提高处理大型数据集的效率。
  linq可以通过**AsParallel**实现类似的并行效果,这是通过PLINQ（Parallel LINQ）实现的
  它是LINQ的一个扩展，专门用于并行处理.
  对于异步并行等特性,将在后续介绍efCore await/async等框架语言特性时继续探讨.

6. LINQ实战示例

基本的筛选和转换

假设我们有一个字符串列表，我们想要筛选出长度大于3的字符串，并将它们转换为大写。

数据源:

List<string> fruits = new List<string> { "apple", "banana", "cherry", "date" };

linq操作:

var filteredFruits = fruits.Where(f => f.Length > 3) // 筛选长度大于3的字符串
                           .Select(f => f.ToUpper()); // 转换为大写
// 结果: ["APPLE", "BANANA", "CHERRY"]

Java StreamAPI操作:

List<String> fruits = Arrays.asList("apple", "banana", "cherry", "date");
List<String> filteredFruits = fruits.stream()
                                    .filter(f -> f.length() > 3) // 筛选长度大于3的字符串
                                    .map(String::toUpperCase)    // 转换为大写
                                    .collect(Collectors.toList());
// 结果: ["APPLE", "BANANA", "CHERRY"]

分组和排序

现在假设我们有一个包含名称和年龄的人员列表，我们想要按年龄分组，并在每个组内按名称排序。

数据源:

List<Person> people = new List<Person>
{
    new Person("Alice", 30), 
    new Person("Bob", 35), 
    new Person("Charlie", 30), 
    new Person("David", 35)
};

linq操作:

var groupedPeople = people
  .GroupBy(p => p.Age)           // 按年龄分组
  .Select(g => new {
      Age = g.Key,
      Names = g.OrderBy(p => p.Name).Select(p => p.Name) // 每组内按名称排序
  });
// 结果: [{Age: 30, Names: ["Alice", "Charlie"]}, {Age: 35, Names: ["Bob", "David"]}]

Java StreamAPI操作:

Map<Integer, List<String>> groupedPeople = people.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Person::getAge,
        Collectors.mapping(
            Person::getName,
            Collectors.collectingAndThen(
                Collectors.toList(),
                list -> list.stream().sorted().collect(Collectors.toList())
            )
        )
    ));
// 结果: {30=["Alice", "Charlie"], 35=["Bob", "David"]}

复合操作：筛选、转换和聚合

假设我们有一系列产品，每个产品有名称和价格，我们想要找出价格超过50的产品的平均价格。

数据源:

List<Product> products = new List<Product>
{
    new Product("Laptop", 800), 
    new Product("Phone", 500), 
    new Product("Tablet", 300), 
    new Product("Headphones", 50)
};

linq操作:

var averagePrice = products
   .Where(p => p.Price > 50)  // 筛选价格超过50的产品
   .Select(p => p.Price)       // 选取价格
   .Average();                 // 计算平均值
// 结果: 533.33

Java StreamAPI操作:

double averagePrice = products.stream()
    .filter(p -> p.getPrice() > 50)  // 筛选价格超过50的产品
    .mapToDouble(Product::getPrice)   // 选取价格
    .average()                        // 计算平均值
    .orElse(0);
// 结果: 533.33

处理Dictionary(java中的map)

假设我们有一个存储了产品名称和其库存数量的Dictionary（C#）或Map（Java），
我们想要找出所有库存数量超过100的产品，并按产品名称排序。

数据源:

Dictionary<string, int> productInventory = new Dictionary<string, int>
{
    {"Laptop", 60}, {"Phone", 150}, {"Tablet", 120}, {"Headphones", 200}
};

Map<String, Integer> productInventory = new HashMap<>();
productInventory.put("Laptop", 60);
productInventory.put("Phone", 150);
productInventory.put("Tablet", 120);
productInventory.put("Headphones", 200);

linq操作:

var filteredProducts = productInventory.Where(p => p.Value > 100)  // 筛选库存超过100的产品
                                       .OrderBy(p => p.Key)         // 按产品名称排序
                                       .ToList();                   // 转换为列表
// 结果: [("Headphones", 200), ("Phone", 150), ("Tablet", 120)]

Java StreamAPI操作:

List<Map.Entry<String, Integer>> filteredProducts = productInventory.entrySet().stream()
    .filter(p -> p.getValue() > 100)                 // 筛选库存超过100的产品
    .sorted(Map.Entry.comparingByKey())              // 按产品名称排序
    .collect(Collectors.toList());
// 结果: [("Headphones", 200), ("Phone", 150), ("Tablet", 120)]

7. LINQ性能考虑与最佳实践

选择正确的数据结构

在使用LINQ时，选择合适的数据结构可以显著影响性能。例如，如果需要频繁查找，HashSet<T>或Dictionary<TKey, TValue>可能比List<T>更合适。
利用延迟执行

LINQ查询是延迟执行的，这意味着只有在实际需要结果时，查询才会执行。合理利用这一特性，可以避免不必要的数据处理。
注意大型数据集的处理

在处理大型数据集时，考虑使用AsParallel来并行化查询，这可以在多核处理器上显著提高性能。但请注意，并行处理并不总是加速，特别是对于小型数据集。
使用正确的操作符

合理选择LINQ操作符。例如，使用Any()而不是Count()来检查集合是否为空，因为Any()在找到第一个元素时就会停止，而Count()需要遍历整个集合。
使用编译的查询

对于频繁执行的查询，考虑使用编译的查询来提高性能。在Entity Framework中，CompileQuery.Compile可以用来预编译查询。
这种优化适用于将数据库作为数据源进行查询的情况.