LINQ の流暢な構文とクエリ式構文: データ クエリにはどちらのアプローチが最適ですか?
LINQ クエリ構文: Fluent 構文とクエリ式構文の比較
.NET の LINQ (統合言語クエリ) は、データのクエリと操作に革命をもたらします。 Fluent 構文とクエリ式構文はどちらも強力な機能を提供しますが、開発者はどちらのアプローチがより優れているかに悩むことがよくあります。
相違点: スコープ変数
クエリ式の構文は、複数のスコープ変数を扱う場合に適切に機能します。これは、次のシナリオで重要です。
- クエリに新しい変数を導入するには、
let
キーワードを使用します - 複数のデータソースの使用 (つまり、複数の
from
句) - 接続操作
次の例は、クエリでスコープ変数を使用して、名前とそれに対応する完全な名前を配列から抽出する方法を示しています。
string[] fullNames = { "Anne Williams", "John Fred Smith", "Sue Green" }; var query = from fullName in fullNames from name in fullName.Split() orderby fullName, name select name + " came from " + fullName;
メソッド構文の利点 一方、Fluent 構文はクエリ演算子の完全なセットへのアクセスを提供し、メソッド チェーンを通じてクエリを簡素化します。
クエリ構文とメソッド構文を混合するvar query = fullNames .SelectMany(fName => fName.Split().Select(name => new { name, fName })) .OrderBy(x => x.fName) .ThenBy(x => x.name) .Select(x => x.name + " came from " + x.fName);
クエリ構文とメソッド構文を混合すると、開発者は両方のアプローチを活用できます。これは、メソッド構文によって効率が向上する LINQ to SQL クエリで特に有益です。
結論var query = from c in db.Customers let totalSpend = c.Purchases.Sum(p => p.Price) // 此处使用方法语法 where totalSpend > 1000 from p in c.Purchases select new { p.Description, totalSpend, c.Address.State };
最終的に、流暢な構文とクエリ式構文のどちらを選択するかは、クエリの特定の要件によって異なります。クエリ式の構文は、複数のスコープ変数を操作する場合に不可欠であり、単純なクエリの場合、流暢な構文により柔軟性とシンプルさが実現します。これらの利点を理解することで、開発者は両方のアプローチを効果的に活用して、データの操作と取得の操作を最適化できます。
以上がLINQ の流暢な構文とクエリ式構文: データ クエリにはどちらのアプローチが最適ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

C学習者と開発者は、Stackoverflow、RedditのR/CPPコミュニティ、CourseraおよびEDXコース、Github、Professional Consulting Services、およびCPPCONのオープンソースプロジェクトからリソースとサポートを得ることができます。 1. StackOverFlowは、技術的な質問への回答を提供します。 2。RedditのR/CPPコミュニティが最新ニュースを共有しています。 3。CourseraとEDXは、正式なCコースを提供します。 4. LLVMなどのGitHubでのオープンソースプロジェクトやスキルの向上。 5。JetBrainやPerforceなどの専門的なコンサルティングサービスは、技術サポートを提供します。 6。CPPCONとその他の会議はキャリアを助けます

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。
