OData IEnumerable 或 IQueryable答案

【问题标题】：OData IEnumerable or IQueryableOData IEnumerable 或 IQueryable
【发布时间】：2021-02-24 12:06:19
【问题描述】：

我对 OData v3/v4 还是很陌生，我使用 Visual Studio 中的 OData Connect 服务从 OData 服务器获取数据。现在我的问题是什么是获取数据的最佳、最快的方法，然后使用自己的集合进行验证？

例如，我们有一个Microsoft.OData.Client.DataServiceQuery 类型为Employee，我们想从服务器获取所有员工并将其与我们的本地数据集（例如来自另一个CRM 系统的List(Of Employee)）进行比较

要从 OData 服务获取数据，我们必须设置 DataServiceQuery，例如：获取所有员工的简单方法是 DataServiceQuery.GetAllPages，这会返回一个 IEnumerable(Of Employee)，我们可以在其上调用 .ToList 函数。在此之后，我们可以使用 LINQ 和/或 LAMBDA 在两个列表之间进行每次比较和更新集合。

但是现在如果我使用DataServiceQuery.Take(Number) 更改方法，那么它会返回一个IQueryable(Of Employee)，我们也可以在其上调用.ToList 或者IQueryable 是否不必要？

所以我的问题是从 OData v4 服务器获取所有数据然后将其填充到内存中然后使用 LINQ 和/或 LAMBDA 进行比较的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

如果您只需要迭代一次数据（与其他列表比较就足够了），则使用ToList 效率低下，因为除了数据服务的缓冲区之外，您还必须为所有数据分配缓冲区用途。如果您受到限制并且无法更改比较您的列表并将一个列表更改为IEnumerable<T> 的方法，或者不关心内存和性能，只需在两者上使用ToList。

标签： c# linq query-optimization odata-v4

【解决方案1】：

实际上，您的两个解决方案都将做相同的事情，唯一的区别是，在这种情况下，通过使用.Take()，您正在编写一个查询，该查询将批处理来自服务器的数据，您可能更熟悉这被称为分页。

在 OData 服务器逻辑中，IEnumerable 和 IQueryable 之间的区别很大，因为 IQueryable 被延迟直到您迭代查询，像 .ToList() 这样的调用将强制进行此迭代。

然而，在客户端，即使数据类型是 Linq IQueryable 类型，当您完成查询时，您只能迭代一次，@ 也是如此987654324@ 来自DataServiceQuery 的回复。

但是现在如果我通过使用 DataServiceQuery.Take(Number) 改变方法，那么它会返回一个 IQueryable(Of Employee)，我们也可以在其上调用 .ToList 或者使用 IQueryable 是否不必要？

专门针对DataServiceQuery，鉴于我们只能迭代一次响应，作为一般模式，我们通常DO调用.Tolist()来强制接收来自服务器的响应，所以它很明显，这是我们的意图。

这不是必要与否的问题，而是有意下载数据一次，并将其存储在允许我们再次对其进行迭代的列表变量中。

IQueryable 响应允许您在将其发送到服务器之前构建过滤器、顺序和投影表达式，在 OData 术语中，这应该转换为 $filter、$orderby、$expand、$select、@与 HTTP 请求一起发送的 987654333@ 和 $top 查询选项。如果您要应用其中任何一个，它会提高性能，但在这里看起来并不适用。

所以关于您的问题，因为您正在获取所有数据，DataServiceQuery 的这两种类型的响应之间没有性能差异。当您不想要 ALL 行时，一个事实开始发挥作用：

如果您使用Where() 或ApplyQueryOption() 或.Take() 限制了记录的数量，那么由于有效负载将小于非限制查询，它将更快地返回，这完全是由于数据有效负载超过电线变小了。

如果您要调用 .ToList() 并然后应用过滤或限制，则必须先下载整个集合，然后才能评估您的过滤器，因此您可以通过使用获得最佳性能IQueryable 并在您执行它之前应用过滤条件。

再次，对于您的特定任务，因为它涉及迭代整个集合，这些都没有任何固有的优势。如果记录集很大，我会鼓励您使用批处理/分页来处理较小集中的记录，以免锁定服务器资源，并且不会耗尽内存来尝试在单个操作中反序列化整个结果集。

无论哪种方式运行这些类型的数据同步通常都是昂贵的过程，但是通过在客户端上执行此操作，您可能选择了效率最低的机制。

如果可以的话，这个任务应该在服务器端执行，这样可以减少一整圈的数据比较

如果无法在服务器上执行比较，那么也许您可以将比较公式化为IQueryable 表达式，只返回匹配或不匹配的结果，这就是IQueryable 的强大之处播放时，它会将表达式传递给服务器，直接在数据库中进行比较。

【讨论】：