¿Cómo escribo una consulta de uno a muchos en Dapper.Net?

Te damos la bienvenida a nuestro sitio web, en este sitio vas a encontrar la respuesta de lo que andabas buscando.

Solución:

Esta publicación muestra cómo consultar una base de datos SQL altamente normalizada y mapear el resultado en un conjunto de objetos C # POCO altamente anidados.

Ingredientes:

• 8 líneas de C #.
• Algún SQL razonablemente simple que usa algunas combinaciones.
• Dos fantásticas bibliotecas.

La idea que me permitió resolver este problema es separar los MicroORM de mapping the result back to the POCO Entities. Por lo tanto, usamos dos bibliotecas separadas:

• Dapper como el MicroORM.
• Slapper.Automapper para mapeo.

Esencialmente, usamos Dapper para consultar la base de datos, luego usamos Slapper.Automapper para mapear el resultado directamente en nuestros POCO.

Ventajas

• Sencillez. Tiene menos de 8 líneas de código. Encuentro esto mucho más fácil de entender, depurar y cambiar.
• Menos código. Unas pocas líneas de código son todo Slapper, que necesita manejar cualquier cosa que le arroje, incluso si tenemos un POCO anidado complejo (es decir, POCO contiene List que a su vez contiene List, etc.).
• Velocidad. Ambas bibliotecas tienen una cantidad extraordinaria de optimización y almacenamiento en caché para que se ejecuten casi tan rápido como las consultas ADO.NET ajustadas a mano.
• Separación de intereses. Podemos cambiar el MicroORM por uno diferente, y el mapeo aún funciona, y viceversa.
• Flexibilidad. Slapper.Automapper maneja jerarquías anidadas arbitrariamente, no se limita a un par de niveles de anidación. Podemos hacer cambios rápidos fácilmente y todo seguirá funcionando.
• Depuración. Primero podemos ver que la consulta SQL está funcionando correctamente, luego podemos verificar que el resultado de la consulta SQL esté correctamente mapeado a las Entidades POCO de destino.
• Facilidad de desarrollo en SQL. Encuentro que crear consultas aplanadas con inner joins devolver resultados planos es mucho más fácil que crear múltiples sentencias de selección, con uniones en el lado del cliente.
• Consultas optimizadas en SQL. En una base de datos altamente normalizada, la creación de una consulta plana permite que el motor SQL aplique optimizaciones avanzadas al conjunto, lo que normalmente no sería posible si se construyeran y ejecutaran muchas consultas individuales pequeñas.
• Confianza. Dapper es el back-end de StackOverflow y, bueno, Randy Burden es una especie de superestrella. ¿Necesito decir algo más?
• Velocidad de desarrollo. Pude hacer algunas consultas extraordinariamente complejas, con muchos niveles de anidamiento, y el tiempo de desarrollo fue bastante bajo.
• Menos errores. Lo escribí una vez, simplemente funcionó, y esta técnica ahora está ayudando a impulsar una empresa FTSE. Había tan poco código que no hubo ningún comportamiento inesperado.

Desventajas

• Se devolvió la escala más allá de 1.000.000 de filas. Funciona bien al regresar < 100,000 rows. However, if we are bringing back >1,000,000 filas, para reducir el tráfico entre nosotros y el servidor SQL, no debemos aplanarlo usando inner join (que devuelve duplicados), en su lugar deberíamos usar múltiples select declaraciones y vuelva a unir todo en el lado del cliente (vea las otras respuestas en esta página).
• Esta técnica está orientada a consultas. No he usado esta técnica para escribir en la base de datos, pero estoy seguro de que Dapper es más que capaz de hacer esto con un poco más de trabajo adicional, ya que StackOverflow usa Dapper como su capa de acceso a datos (DAL).

Pruebas de rendimiento

En mis pruebas, Slapper.Automapper agregó una pequeña sobrecarga a los resultados devueltos por Dapper, lo que significaba que todavía era 10 veces más rápido que Entity Framework, y la combinación todavía está bastante cerca de la velocidad máxima teórica que SQL + C # es capaz de.

En la mayoría de los casos prácticos, la mayor parte de la sobrecarga estaría en una consulta SQL menos que óptima, y ​​no con alguna asignación de los resultados en el lado C #.

Resultados de las pruebas de rendimiento

Número total de iteraciones: 1000

• Dapper by itself: 1,889 milisegundos por consulta, usando 3 lines of code to return the dynamic.
• Dapper + Slapper.Automapper: 2.463 milisegundos por consulta, utilizando un adicional 3 lines of code for the query + mapping from dynamic to POCO Entities.

Ejemplo resuelto

En este ejemplo, tenemos una lista de Contacts, y cada Contact puede tener uno o más phone numbers.

Entidades POCO

public class TestContact

    public int ContactID  get; set; 
    public string ContactName  get; set; 
    public List TestPhones  get; set; 


public class TestPhone

    public int PhoneId  get; set; 
    public int ContactID  get; set;  // foreign key
    public string Number  get; set; 

Tabla SQL TestContact

Tabla SQL TestPhone

Tenga en cuenta que esta tabla tiene un key ContactID que se refiere a la TestContact tabla (esto corresponde a la List en el POCO anterior).

SQL que produce un resultado plano

En nuestra consulta SQL, usamos tantos JOIN declaraciones, ya que necesitamos obtener todos los datos que necesitamos, en una forma plana y desnormalizada. Sí, esto puede producir duplicados en la salida, pero estos duplicados se eliminarán automáticamente cuando usemos Slapper.Automapper para mapear automáticamente el resultado de esta consulta directamente en nuestro mapa de objetos POCO.

USE [MyDatabase];
    SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId

Código C #

const string sql = @"SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId";

string connectionString = // -- Insert SQL connection string here.

using (var conn = new SqlConnection(connectionString))

    conn.Open();    
    // Can set default database here with conn.ChangeDatabase(...)
    
        // Step 1: Use Dapper to return the  flat result as a Dynamic.
        dynamic test = conn.Query(sql);

        // Step 2: Use Slapper.Automapper for mapping to the POCO Entities.
        // - IMPORTANT: Let Slapper.Automapper know how to do the mapping;
        //   let it know the primary key for each POCO.
        // - Must also use underscore notation ("_") to name parameters in the SQL query;
        //   see Slapper.Automapper docs.
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestContact), new List  "ContactID" );
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestPhone), new List  "PhoneID" );

        var testContact = (Slapper.AutoMapper.MapDynamic(test) as IEnumerable).ToList();      

        foreach (var c in testContact)
                                       
            foreach (var p in c.TestPhones)
            
                Console.Write("ContactName: 0: Phone: 1n", c.ContactName, p.Number);   
            
        
    

Producción

Jerarquía de entidades de POCO

Mirando en Visual Studio, podemos ver que Slapper.Automapper ha llenado correctamente nuestras Entidades POCO, es decir, tenemos un List, y cada TestContact tiene un List.

Notas

Tanto Dapper como Slapper.Automapper almacena todo internamente para mayor velocidad. Si tiene problemas de memoria (muy poco probable), asegúrese de borrar ocasionalmente la memoria caché de ambos.

Asegúrese de nombrar las columnas que regresan, usando el guión bajo (_) para dar pistas a Slapper.Automapper sobre cómo mapear el resultado en las Entidades POCO.

Asegúrese de darle pistas a Slapper.Automapper en el key para cada entidad POCO (ver las líneas Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers). También puedes usar Attributes en la POCO para esto. Si omite este paso, podría salir mal (en teoría), ya que Slapper.Automapper no sabría cómo hacer el mapeo correctamente.

Actualización 2015-06-14

Aplicó con éxito esta técnica a una enorme base de datos de producción con más de 40 tablas normalizadas. Funcionó perfectamente para mapear una consulta SQL avanzada con más de 16 inner join y left join en la jerarquía de POCO adecuada (con 4 niveles de anidamiento). Las consultas son increíblemente rápidas, casi tan rápidas como codificarlas manualmente en ADO.NET (normalmente eran 52 milisegundos para la consulta y 50 milisegundos para la asignación del resultado plano a la jerarquía POCO). Esto no es realmente nada revolucionario, pero seguro que supera a Entity Framework en velocidad y facilidad de uso, especialmente si todo lo que estamos haciendo es ejecutar consultas.

Actualización 2016-02-19

Code ha estado funcionando sin problemas en producción durante 9 meses. La última versión de Slapper.Automapper tiene todos los cambios que apliqué para solucionar el problema relacionado con los nulos que se devuelven en la consulta SQL.

Actualización 2017-02-20

Code se ha estado ejecutando sin problemas en producción durante 21 meses y ha manejado consultas continuas de cientos de usuarios en una empresa FTSE 250.

Slapper.Automapper también es ideal para mapear un archivo .csv directamente en una lista de POCO. Lea el archivo .csv en una lista de IDictionary, luego asócielo directamente en la lista de destino de POCO. El único truco es que debes agregar una propiedad int Id get; sety asegúrese de que sea único para cada fila (de lo contrario, el automapper no podrá distinguir entre las filas).

Actualización 2019-01-29

Actualización menor para agregar más comentarios de código.

Ver: https://github.com/SlapperAutoMapper/Slapper.AutoMapper

Quería mantenerlo lo más simple posible, mi solución:

public List GetForumMessagesByParentId(int parentId)

    var sql = @"
    select d.id_data as Id, d.cd_group As GroupId, d.cd_user as UserId, d.tx_login As Login, 
        d.tx_title As Title, d.tx_message As [Message], d.tx_signature As [Signature], d.nm_views As Views, d.nm_replies As Replies, 
        d.dt_created As CreatedDate, d.dt_lastreply As LastReplyDate, d.dt_edited As EditedDate, d.tx_key As [Key]
    from 
        t_data d
    where d.cd_data = @DataId order by id_data asc;

    select d.id_data As DataId, di.id_data_image As DataImageId, di.cd_image As ImageId, i.fl_local As IsLocal
    from 
        t_data d
        inner join T_data_image di on d.id_data = di.cd_data
        inner join T_image i on di.cd_image = i.id_image 
    where d.id_data = @DataId and di.fl_deleted = 0 order by d.id_data asc;";

    var mapper = _conn.QueryMultiple(sql, new  DataId = parentId );
    var messages = mapper.Read().ToDictionary(k => k.Id, v => v);
    var images = mapper.Read().ToList();

    foreach(var imageGroup in images.GroupBy(g => g.DataId))
    
        messages[imageGroup.Key].Images = imageGroup.ToList();
    

    return messages.Values.ToList();

Todavía hago una llamada a la base de datos, y aunque ahora ejecuto 2 consultas en lugar de una, la segunda consulta usa una combinación INNER en lugar de una combinación IZQUIERDA menos óptima.

Una ligera modificación de la respuesta de Andrew que utiliza un Func para seleccionar al padre key en lugar de GetHashCode.

public static IEnumerable QueryParentChild(
    this IDbConnection connection,
    string sql,
    Func parentKeySelector,
    Func> childSelector,
    dynamic param = null, IDbTransaction transaction = null, bool buffered = true, string splitOn = "Id", int? commandTimeout = null, CommandType? commandType = null)

    Dictionary cache = new Dictionary();

    connection.Query(
        sql,
        (parent, child) =>
            
                if (!cache.ContainsKey(parentKeySelector(parent)))
                
                    cache.Add(parentKeySelector(parent), parent);
                

                TParent cachedParent = cache[parentKeySelector(parent)];
                IList children = childSelector(cachedParent);
                children.Add(child);
                return cachedParent;
            ,
        param as object, transaction, buffered, splitOn, commandTimeout, commandType);

    return cache.Values;

Uso de ejemplo

conn.QueryParentChild("sql here", prod => prod.Id, prod => prod.Stores)

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