正在开发的.net sql拼写神器

我正在开发的一个.net sql拼写工具,当然也可以算是ORM

本工具的作用就是帮忙码农拼写sql,对标开源项目SqlKata。

本工具最大的特点就是性能好,省内存,拼接sql从头到尾只使用一个StringBuilder。

支持多种数据库,也可以自定义数据库方言,支持net7.0;net8.0;net9.0;netstandard2.0;netstandard2.1,支持跨平台。

本工具最适合搭配Dapper使用,所以附带了一个Dapper扩展。当然直接搭配ado.net也是可以的。

sql操作用的最多也是最复杂的是查询,本工具包含两套查询模式:sql模式和逻辑模式。

一、先介绍sql查询模式

1、支持按原生sql进行查询,示例如下:

复制代码
        var query = db.From("Users")
            .ToSqlQuery()
            .Where("Id=@Id", "Status=@Status");

2、支持按逻辑查询

复制代码
        var query = new UserTable()
            .ToSqlQuery()
            .Where(Id.EqualValue(100));

3、支持GroupBy

复制代码
        var table = db.From("Users");
        var groupBy = table.ToSqlQuery()
            .ColumnEqualValue("Age", 20)
            .GroupBy("CityId")
            .Having(g => g.Aggregate("MAX", "Level").GreaterValue(9));

4、支持联表

复制代码
        var employees = db.From("Employees");
        var departments = db.From("Departments");

        var joinOn = employees.SqlJoin(departments)
            .On(static (t1, t2) => t1.Field("DepartmentId").Equal(t2.Field("Id")));
        var joinTable = joinOn.Root
            .Where(join => join.From("t2").Field("Manager").EqualValue("CEO"));

二、逻辑模式

以上功能逻辑模式都支持,逻辑模式是按And、Or来查询的。没有where、having、on等关键字

逻辑模式一般执行速度更快、内存消耗更少

1、单表查询

复制代码
        var query = db.From("Users")
            .ToQuery()
            .And(_id.Equal())
            .And(_status.Equal("Status"));
复制代码
        var query = db.From("Users")
            .ToOrQuery()
            .Or(_id.Equal())
            .Or(_status.Equal("Status"));

2、GroupBy

复制代码
        var groupBy = table.ToQuery()
            .And(Age.EqualValue(20))
            .GroupBy("CityId")
            .And(Level.Max().GreaterValue(9));

3、联表

复制代码
        CommentTable c = new("c");
        PostTable p = new("p");
        var joinOn = c.Join(p)
            .And(c.PostId.Equal(p.Id));
        var query = joinOn.Root
            .And(c.Pick.Equal())
            .And(p.Author.Equal())

篇幅有限,还有很多功能没法在这里一一列举,欢迎大家去探索。

三、两种模式与SqlKata对比速度都更快,消耗内存也更少

更多信息可以到github上查询,或下载代码自己测试一下

四、源码托管在github上

仓库地址: https://github.com/donetsoftwork/Shadow

如果大家喜欢请动动您发财的小手手帮忙点一下Star。

有什么建议也可以反馈给我,该项目还在开发中,还可能会增加更多有趣的功能。

而且我还计划为这个工具再开发一个精简版本,以求更好的性能。

相关推荐
小关会打代码19 小时前
Python编程进阶知识之第四课处理数据(pandas)
python·机器学习·pandas·数据处理
麻辣长颈鹿Sir2 天前
【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值
算法·信息可视化·数据分析·c/c++·数据处理
青春不败 177-3266-05205 天前
基于Surfer与Voxler数据处理及可视化技术应用
信息可视化·气象学·数据处理·环境科学·地质工程·surfer·voxler
亿牛云爬虫专家11 天前
Kafka与Flink打造流式数据采集方案:以二手房信息为例
flink·kafka·数据采集·爬虫代理·数据处理·二手房·定时抓取
胖达不服输19 天前
「日拱一码」020 机器学习——数据处理
人工智能·python·机器学习·数据处理
zhongqu_3dnest1 个月前
打破物理边界:VR 看房技术的创新与飞跃
vr·数据处理·vr看房·全景相机·技术革新·场景优化·交互技术
RestCloud1 个月前
ETL常见的数据转换方式
数据仓库·mysql·etl·数据处理·数据集成工具·集成平台
RestCloud1 个月前
ETLCloud中数据脱敏规则的使用技巧
数据仓库·etl·数据处理·数据脱敏·数据集成工具
RestCloud1 个月前
ETLCloud中数据生成规则使用技巧
大数据·服务器·数据库·etl·数字化转型·数据处理·集成平台
CodeCraft Studio2 个月前
国产化Excel处理组件Spire.XLS教程:用 Java 获取所有 Excel 工作表名称(图文详解)
java·excel·数据处理·spire