一、前言

EF的CodeFirst是个好东西，让我们完全不用考虑数据库端（注意，这里并不是说不需要对数据库知识进行了解），一切工作都可以通过代码来完成。EF是ORM，已经把数据访问操作封装得很好了，可以直接在业务层中使用，那我们为什么还要对其进行那么多封装呢？在我看来，封装至少能带来如下的好处：
1.把EF的相关对象封装在数据访问层中，解除了业务层对EF的依赖。
2.统一EF的数据操作，以保证业务层使用相同的代码规范。
3.隐藏EF的敏感配置，降低EF的使用难度。

这里就引入一个问题，应该怎样来进行EF的封装呢，既要保证使用的统一与方便性，又要保持EF的灵便性，否则，封装将变成给业务层设置障碍。下面，主要针对数据查询进对可能出现的误用情况进行分析。

二、查询问题分析

(一) 数据查询应该在哪做

在EF中，面向对象的数据查询主要提供了两种方式：

1.TEntity DbSet<TEntity >.Find(params object[] keyValues)：针对主键设计的通过主键查找单个实体，会先在EF的本地数据集Local中进行查询，如果没有，再去数据库中查询。

2.IQueryable<T >、IEnumerable<T >类型的所有数据查询的扩展方法（由于DbSet<T >继承于IQueryable<T >与IEnumerable<T >），如SingleOrDefault，FirstOrDefault，Where等。其中IQueryable<T >的扩展方法会先收集需求，到最后一步再生成相应的SQL语句进行数据查询；而IEnumerable<T >的扩展方法则是在查询的第一步就生成相应的SQL语句获取数据到内存中，后面的操作都是以内存中的数据为基础进行操作的。

以上两种方式为EF的数据查询提供了极大的自由度，这个自由度是我们在封装的时候需要保持的。但是，在阅读不少人（其中不乏工作了几年的）对EF的封装，设计统一的数据操作接口Repository中关于数据查询的操作中，通常会犯如下几种失误：

1.设计了很多GetByName，GetByXX，GetByXXX的操作，这些操作通常并不是所有实体都会用到，只是部分实体的部分业务用到，或者是“估计会用到”。

2.定义了按条件查询的SingleOrDefault，FirstOrDefault，Count，GetByPredicate(predicate)等方法，但是对于条件predicate的类型是使用Expression<Func<TEntity, boo > >还是Func<TEntity, bool >很纠结，最后干脆两个都设计，相当于把IQueryable<T >，IEnumerable<T >的方法再过一遍。

3.定义了获取全部数据的GetAll()方法，但却使用了IEnumerable<TEntity >类型的返回值，明白的同学都知道，这相当于把整个表的数据都加载到内存中，问题很严重，设计者却不知道。

诸如此类，各种奇葩的查询操作层出不穷，这些操作或者破坏了EF数据查询原有的灵活性，或者画蛇添足。

其实，这么多失误的原因只有一个，设计者忘记了EF是ORM，把EF当作ado.net来使用了。只要记着EF是ORM，以上这些功能已经实现了，就不要去重复实现了。那么以上的问题就非常好解决了，只要：
在数据操作Repository接口中把EF的DbSet<TEntity >开放成一个只读的IQueryable<TEntity >类型的属性提供给业务层作为数据查询的数据源

就可以了。这个数据源是只读的，并且类型是IQueryable<T >，就保证了它只能作为数据查询的数据源，而不像开放了DbSet<T >类型那样可以在业务层中调用EF的内部方法进行增、删、改等操作。另外IQueryable<T >类型保持了EF原有的查询自由性与灵活性，简单明了。这个数据集还可以传递到业务层的各个层次，以实现在哪需要数据就在哪查的灵活性。

(二) 循环中的查询陷阱

EF的导航属性是延迟加载的，延迟加载的优点就是不用到不加载，一次只加载必要的数据，这减少了每次加载的数据量，但缺点也不言自明：极大的增加了数据库连接的次数，比如如下这么个简单的需求：
输出每个用户拥有的角色数量

根据这个需求，很容易就写出了如下的代码：


遍历所有用户信息，输出每个用户信息中角色（导航属性）的数量。

上面这段代码逻辑很清晰，看似没有什么问题。我们来分析一下代码的执行过程：
1.132行，从IOC容器中获取用户仓储接口的实例，这没什么问题。
2.133行，取出所有用户信息（memberRepository.Entities），执行SQL如下：

虽然EF生成的SQL有些复杂，但还是没什么问题

3.136行，就开始有问题了，每次循环都会连接一次数据库，执行一次如下查询（最后一个1是用户编号）：

试想，如果有100个用户，就要连接100次数据库，这么一个简单的需求，连接了101次数据库，还不得让数据库疯掉了。

当然，有同学可以要说，这里用了延迟加载才会多了很多连接数据库的次数，你可以立即加载啊，把Role角色一次性加载进来。好吧，我们来看看立即加载：


143行，在取所有用户信息的时候使用Include方法把与用户关联的所有角色信息也一并查询出来了，这样在循环遍历的时候就不会再连接数据库去查询角色信息了。但是如果看到执行的SQL语句，估计你想死的心情都有了。执行的查询如下：

(三) 导航属性的查询陷阱

我们再来回顾一下导航属性的长相（以用户信息中的角色信息为例）：


可以看到，集合类的导航属性是一个ICollection<T >类型的集合，其实现类可以是通常使用List<T >或者HashSet<T >。用了ICollection<T >，就限定了集合类的导航属性是一个内存集合，只要用到这个导航属性，就必须把集合中的所有数据都加载到内存中，才能进行后续操作。比如上面的例子中，我们的需求只是想知道用户拥有角色的数量，原意只是要执行一下SQL的Count语句即可，却想不到EF是把这个集合加载到内存中（上面的语句，是把当前用户的所有角色信息查询出来），再在内存中进行计数，这无形中是一个很大的资源浪费。比如在一个商城系统中，我们想了解一种商品的销量（product.Orders.Count），那就可能把几万条订单信息都加载到内存中，再进行计数，这将是灾难性的资源消耗。

读到这里，是不是对EF非常失望？

三、查询应该怎么设计

上面的问题，在项目的开发阶段，根本不是问题，因为软件照样能跑得起来，而且跑得好好的。但是等网站上线的时候，用户量上来的时候，这些性能杀手就暴露无遗了。是问题，总要想办法解决的。

下面就来说说我的解决方案，至于方案靠谱不靠谱，读者自行判断。
(一) 查询数据集设计

在前面的设计中，实体的数据仓储接口已经向上层暴露了一个IQueryable<TEntity >的接口了，为什么暴露这个接口，上面也说了很多了。下面，以账户模块为例，我们就来看看怎样把这个查询数据集往上传递。

首先，不要忘了，我们的项目结构是这样的：


1.对注入的Repository接口进行保护
在核心业务实现类（AccountService）中，我们进行了各个相关实体的Repository接口的注入


这里要注意，实体的Repository接口只能在业务层中使用，以防止开发者在展现层中调用增、删、改等数据操作以实现业务，而不是在业务层中进行业务实现。因而，注入的实体的Repository接口属性可访问性要修改为 protected。

2.开放查询数据集供展现层使用
业务层中的Repository接口都设置为 protected 了，那么在展现层无法访问 IEntityRepository.Entities 数据集了，怎样实现展现层的数据的查询呢，很简单，只要在业务接口中把 IEntityRepository.Entities 数据集 再包装成一个IQueryable<T >的查询数据集开发出去，就可以了。


3.在业务实现类中进行 IEntityRepository.Entities 数据集的包装：


经过这样的封装，在业务层中，我们可以使用 IEntityRepository.Entities 数据集 进行数据查询，在展现层中使用业务契约中开放的数据集进行查询。由于开发的数据集仍是IQueryable<T >类型，对EF的查询自由度没有损耗。

(二) 查询陷阱的应对方案

对于前面提到的EF的查询陷阱，我提出的解决方案就是
通过IQueryable<T >的 Select(selector) 扩展方法来按需查询。

首先分析好当前业务中需要什么数据，要什么取什么，最后的数据用匿名对象装载。

比如前面提到的 输出用户拥有的角色数量 这个需求，实现方案如下：


以上代码执行的查询语句如下：

相当简洁，这才是我们需要的效果。

(三) 匿名对象方案与实体对象方案对比

匿名对象的方案虽然达到了我们想要的效果，但对比实体对象方案，又有什么不同呢，下面我们来对比一下：
1.数据传递性、复用性：
－匿名对象：基本上属于一次性数据，无法整体传递，无法复用。
＋实体对象：传递性，复用性良好。

2.对重构、方法提取的支持：
－匿名对象：由于数据无法传递，写出的代码很难进行重构，我就普写过几百行代码而无法提取子方法重构的方法。
＋实体对象：数据对代码重构、方法提取支持良好。

3.对缓存命中率的影响：
－匿名对象：数据与具体的业务场景（参数、条件等）密切关联，缓存命中率可能会较低。
＋实体对象：数据易复用，缓存命中率可能会较高。

4.不同层次的数据模型自动映射转换（AutoMapper等）
－匿名对象：属性不定，类型不定，难以转换。
＋实体对象：轻松实现映射转换。

5.数据利用率：
＋匿名对象：数据按需获取，利用率高，基本无浪费。
－实体对象：数据都是整体取出，利用率低，浪费大。

6.程序性能影响：
＋匿名对象：容易写出运行高效的代码，性能良好。
－实体对象：容易写出性能低下的代码。

通过上面的对比，希望能对方案的选择提供一些参考，至于如何取舍，最终选择什么方案，只能自己根据业务的特点来权衡了，合适用哪个就用哪个。

四、需求实现

前面已经说过不少次了，这里在明确的提一次，在这个架构设计中，如果现有查询方法不能满足业务需求，需要添加一个相应的查询功能，你不需要到数据层去进行操作，你只需要：

扩展IQueryable<T >，给IQueryable<T >添加一个扩展方法。

(一) 按属性名称排序

查询离不开分页查询，分页查询之前通常会先排序，再查出指定页的单页数据，先来说说按属性排序的问题吧。

排序可以使用IQueryable<T >的OrderBy、OrderByDescending两个扩展方法来进行，例如：

这是系统提供的排序方法，但只支持 Expression<Func<TSource, TKey > > keySelector 类型的参数，而我们在点击表格的表头的时候，通常获取到的是实体的属性名称的字符串，所以我们还需要扩展一个支持属性名称的排序方法。

首先，定义一个类来封装排序条件，排序条件通常包括属性名称与排序方向：

其次，我们接收的是排序条件是属性名称的字符串，实际还是要调用系统提供的Expression<Func<TSource, TKey > > keySelector类型参数的排序方法进行排序。所以我们还需要一个把字符串条件转换为排序表达式，并调用系统的排序方法。

到此，有了前面的准备，属性名称的排序就非常好写了。为了使用方便，应该做成IQueryable<T >的扩展方法：

这里使用了ListSortDirection来表示排序方向，当然，你也可以定义ThenByDescending扩展方法来进行反序排序。上面的排序可以写成如下所示：

(二) 分页查询

下面来说说分页查询，通常分页查询的设计方法是在仓储操作Repository中定义特定的方法来获取分页的数据，现在我们面对的是IQueryable<T >数据集，就不用那么麻烦了。只要定义一个专用于分页查询的扩展方法即可。代码如下：

这样，要获取某页数据，只要调用这个扩展方法即可，跟调用系统的扩展方法一样方便（其中total是总记录数）。

(三) 查询实战

下面，我们来实战一下数据查询。

首先，我们要查询的数据将用下面这个类来显示，其中LoginLogCount为当前用户的登录次数，RoleNames为用户拥有的角色名称集合，这两个数据都来源于与Member有关联的其他表。

为了简化演示操作，引入分页控件MVCPager来处理页面上的分页条的处理。

Controller中代码如下，注意数据获取的查询代码：

这里虽然使用了MVCPager，但并没有使用她的分页功能。分页处理还是我们自己做的，只是使用了她的单页数据模型类PageList<T >作为视图模型 

View代码如下：

显示效果如下：


查询执行的SQL语句如下：

执行的SQL语句虽然比较复杂，但是确实是按我们的需求来进行最简查询的，比如我们没有查询Member的Password属性，上面就没有Password相关的语句，LoginLog的计数，Roles的Name属性的筛选，也没有涉及该类的其他属性的查询。