让你的抛开SQL -- 优雅的MetaWhere

本文对比了ASP.NET MVC中的LINQ查询句法与Rails中MetaWhere的使用体验。LINQ提供了一种简洁且功能强大的查询方式,适用于多种数据源。而MetaWhere则通过创新的Ruby语法实现了SQL查询的灵活构造。

前段时间又重新学习了一下ASP.NET MVC,其实主要是.NET Framework 3.0时代的(忘了是3.0还是3.5了)LINQ比较吸引我。那种查询句法确实挺方便,而且可以不仅可以用来查询数据库,还可以查询数组,xml等东西(虽然配置起来没Rails那么简单智能)。比如一个例子:

 

var dc = new Northwind("connection_string");
var users = 
    from u in dc.Users
    where u.Name == "David" && u.Age > 20
    select u;

 

静态语言能做到这种程度实在不易。

相比之下,Rails的ActiveRecord默认的方法就要稍微不优雅一点,只要不是 = 的where条件都只能用SQL片段和参数:

 

users = User.where("name = ? and age > ?", "David", 20)

 

不过Ruby程序员都是不仅很重视效率,还很重视优雅的家伙,于是有人做了个叫MetaWhere的玩意,可以完全用Ruby语法书写SQL(估计用的Symbol的运算符重载)。挺有创意的,比如下面这样:

 

users = User.where(:name =~ "David", :age > 20)

 

而且这种语法并不是只是好玩,它完全可以支持比较复杂的联合查询,比如这个例子:

 

Article.where(
  :comments => {
    :body => 'yo',
    :moderations => [:value < 0]
  },
  :other_comments => {:body => 'hey'}
).joins(
  {:comments => :moderations},
  :other_comments
).to_sql

 

这会生成如下的SQL:

 

SELECT "articles".* FROM "articles"
INNER JOIN "comments" ON "comments"."article_id" = "articles"."id"
INNER JOIN "moderations" ON "moderations"."comment_id" = "comments"."id"
INNER JOIN "comments" "other_comments_articles"
  ON "other_comments_articles"."article_id" = "articles"."id"
WHERE (("comments"."body" = 'yo' AND "moderations"."value" < 0
  AND "other_comments_articles"."body" = 'hey'))

 

注意这里面的other_comments实际上只是一个关联,实际的表是comments。像这样的查询写where条件时是没法用Hash格式的参数的:

 

Article.joins("...").where(:other_comments => {:body => 'hey'})
# ActiveRecord会报错说找不到other_comments表,因为other_comments只是关联的名字,不是表名。

 

但MetaWhere可以很聪明的判断这一点。

 

本文不打算写成MetaWhere的教程,只是给大家介绍这个有趣的东东。因为官方的教程已经足够的好了。翻译一遍实在没什么必要。

感兴趣的同学可以去看 官方网站 。或者这个 asciicasts

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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