在 LINQ 中使 UNION 查询更高效

Question

我目前正在利用 EF 开展一个项目，我想知道是否有更有效或更清洁的方法来处理我下面的内容。

在 SQL Server 中，我可以通过执行以下操作来获取我想要的数据：

SELECT tbl2.* FROM 
dbo.Table1 tbl
INNER JOIN dbo.Table2 tbl2 ON tbl.Column = tbls2.Colunm
WHERE tbl.Column2 IS NULL 

UNION

SELECT * FROM 
dbo.Table2
WHERE Column2 = value 

非常直接。但是在 LINQ 中，我有一些看起来像这样的东西：

var results1 = Repository.Select<Table>()
            .Include(t => t.Table2)
            .Where(t => t.Column == null);

var table2Results = results1.Select(t => t.Table2);
var results2 = Repository.Select<Table2>().Where(t => t.Column2 == "VALUE");

table2Results  = table2Results.Concat(results2);

return results2.ToList();

首先，包含此代码的方法的返回类型是 IEnumerable 类型，所以首先我返回所有 Table2 关联，其中 Table1 中的一列为空。然后我必须选择我的 Table2 记录，以便我有一个 IEnumerable 类型的变量。其余代码的作用相当简单。

这对我来说似乎非常健谈，而且我认为有更好的方法来实现我想要实现的目标。生成的 SQL 并不糟糕（为了便于阅读，我省略了列列表）

SELECT 
[UnionAll1].*
FROM  (SELECT 
[Extent2].*
FROM  [dbo].[Table1] AS [Extent1]
INNER JOIN [dbo].[Table2] AS [Extent2] ON [Extent1].[Column] = [Extent2].[Column]
WHERE [Extent1].[Column2] IS NULL
UNION ALL
SELECT 
[Extent3].*
FROM [dbo].[Table2] AS [Extent3]
WHERE VALUE = [Extent3].[Column]) AS [UnionAll1]

那么有没有一种更清洁/更有效的方法来做我所描述的事情？谢谢！

Answer 1

嗯，一个问题是您的结果可能不会返回与原始 SQL 查询相同的数据。 Union 将选择 distinct 值，Union All 将选择 所有 值。首先，我认为您的代码可以像这样更清晰：

// Notice the lack of "Include". "Include" only states what should be returned
// *with* the original type, and is not necessary if you only need to select the
// individual property.
var firstResults = Repository.Select<Table>()
                             .Where(t => t.Column == null)
                             .Select(t => t.Table2);

var secondResults = Repository.Select<Table2>()
                              .Where(t => t.Column2 == "Value");

return firstResults.Union(secondResults);

如果您知道在此查询中不可能有重复项，请在最后一行使用Concat（这将产生您在当前代码中看到的UNION ALL），原因将在here 中详细描述.如果您想要类似于原始查询的内容，请继续使用Union，如上例所示。

重要的是要记住，LINQ-to-Entities 并不总是能够生成您想要的 SQL，因为它必须以通用方式处理如此多的情况。使用 EF 的好处是它使您的代码更具表现力、更清晰、强类型等，因此您应该首先支持可读性。然后，如果您在分析时确实看到性能问题，那么您可能需要考虑使用其他方法来查询数据。如果您首先分析这两个查询，那么您可能甚至都不关心这个问题的答案。