当前位置: 首页 > news >正文

聊聊Linq中.AsEnumerable(), AsQueryable() ,.ToList(),的区别和用法

聊聊Linq中.AsEnumerable(), AsQueryable() ,.ToList(),的区别和用法

当使用LINQ查询数据时,我们常常会面临选择使用.AsEnumerable(), .AsQueryable(), 和 .ToList()方法的情况。这些方法在使用时有不同的效果和影响,需要根据具体场景来选择合适的方法。

  1. .AsEnumerable()方法:
    • 使用.AsEnumerable()方法可以将查询结果从数据库转换为IEnumerable<T>类型,从而在内存中进行延迟加载和更多的Linq操作。
    • 这种方法适用于当我们需要在内存中对查询结果进行进一步处理,如过滤、排序等操作。
    • 优点:可以在内存中进行更多的Linq操作,灵活性较高。
    • 缺点:查询结果在内存中会占用较大的空间,对于大数据量的情况可能会导致性能问题。
var electronicProducts = dbContext.Products.Where(p => p.Category == "Electronics").AsEnumerable().Select(p => new { p.Id, p.Name });foreach (var product in electronicProducts)
{Console.WriteLine($"{product.Id} - {product.Name}");
}
  1. .AsQueryable()方法:
    • 使用.AsQueryable()方法可以将查询结果从数据库转换为IQueryable<T>类型,从而进行数据库查询优化。
    • 这种方法适用于当我们需要在数据库中对查询结果进行进一步筛选,从而避免在内存中加载不必要的数据。
    • 优点:可以使用数据库查询优化,避免在内存中加载所有数据。
    • 缺点:不能在内存中进行所有Linq操作,因为有些操作数据库不支持。
var cheapProducts = dbContext.Products.Where(p => p.Price < 100).AsQueryable().OrderBy(p => p.Price);foreach (var product in cheapProducts)
{Console.WriteLine($"{product.Id} - {product.Name} - {product.Price}");
}
  1. .ToList()方法:
    • 使用.ToList()方法会立即查询数据库并将结果加载到内存中的List<T>集合中,此时数据已经从数据库中获取完毕。
    • 这种方法适用于当我们需要立即获取所有数据,并在内存中进行后续操作。
    • 优点:可以立即获取所有数据,适用于后续需要在内存中进行大量操作的场景。
    • 缺点:可能会占用较多的内存空间,不适合大数据量的情况。
var allProducts = dbContext.Products.ToList();foreach (var product in allProducts)
{Console.WriteLine($"{product.Id} - {product.Name} - {product.Price}");
}

总结:

  • 使用.AsEnumerable()方法适合需要在内存中进行灵活的Linq操作的情况,但需要注意内存占用问题。
  • 使用.AsQueryable()方法适合需要在数据库中进行优化查询的情况,避免不必要的数据加载。
  • 使用.ToList()方法适合需要立即获取所有数据的情况,但对于大数据量要谨慎使用以避免内存问题。

根据具体的业务场景和性能需求,选择合适的方法能够提高程序性能并有效地处理数据。

相关文章:

聊聊Linq中.AsEnumerable(), AsQueryable() ,.ToList(),的区别和用法

聊聊Linq中.AsEnumerable(), AsQueryable() ,.ToList(),的区别和用法 当使用LINQ查询数据时&#xff0c;我们常常会面临选择使用.AsEnumerable(), .AsQueryable(), 和 .ToList()方法的情况。这些方法在使用时有不同的效果和影响&#xff0c;需要根据具体场景来选择合适的方法。…...

【机器学习】机器学习中的“本体”概念

一、说明 在机器学习中&#xff0c;本体越来越多地用于提供基于相似性分析和场景知识的 ML 模型。 在传统的基于标签的定义中&#xff0c;对象往往是孤立的&#xff0c;可扩展性差&#xff0c;存在重复的可能性&#xff0c;对象之间的关系无法体现。在基于本体的定义中&#xf…...

ChatGPT是否能够进行对话中的参考和指代解析?

ChatGPT在对话中的参考和指代解析方面有一定的潜力&#xff0c;但需要针对具体任务和上下文进行定制和优化。参考和指代解析是指理解对话中的代词、名词短语等表达方式所指代的具体对象或信息。在对话中&#xff0c;参考和指代解析对于理解上下文、保持对话连贯性和生成准确回复…...

网红项目AutoGPT源码内幕及综合案例实战(三)

AutoGPT on LangChain PromptGenerator等源码解析 本节阅读AutoGPT 的prompt_generator.py源代码,其中定义了一个PromptGenerator类和一个get_prompt函数,用于生成一个提示词信息。PromptGenerator类提供了添加约束、命令、资源和性能评估等内容的方法,_generate_numbered_l…...

第八章:list类

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言list的介绍及使用list的介绍list的使用list的构造函数list的迭代器list的容量list的成员访问list的增删改查 list与vector的对比总结 前言 list是STL的一种链表类&#xff0c;可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器。 …...

VUE声音-报警-实现方式

1.先准备一个mp3文件包&#xff1a;&#xff08;这个24小时生效如果失效可留言&#xff0c;看到就会增加时效&#xff09; 获取mp3地址&#xff1a; https://www.aliyundrive.com/t/uQ8zqjn9JKSfm7QlGOSr2.代码内容 进入页面就会自动 播放mp3的内容信息了。 <template>…...

【Coppeliasim C++】焊接机械臂仿真

项目思维导图 该项目一共三个demo&#xff1a; 机械臂末端走直线 2. 变位机转台转动 3.机械臂末端多点样条运动 笔记&#xff1a; 基于等级的蚁群系统在3D网格地图中搜索路径的方法: 基于等级的蚁群系统(Hierarchical Ant Colony System,HACS)是一种改进的蚁群优化算法。它在传…...

【LeetCode】94.二叉树的中序遍历

题目 给定一个二叉树的根节点 root &#xff0c;返回 它的 中序 遍历 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1,null,2,3] 输出&#xff1a;[1,3,2]示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;root [] 输出&#xff1a;[]示例 3&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1] 输…...

AWS IAM介绍

前言 AWS是世界上最大的云服务提供商&#xff0c;它提供了很多组件供消费者使用&#xff0c;其中进行访问控制的组件叫做IAM(Identity and Access Management)&#xff0c; 用来进行身份验证和对AWS资源的访问控制。 功能 IAM的功能总结来看&#xff0c;主要分两种&#xff1…...

MySQL碎片清理

为什么产生&#xff1f; 经过大量增删改的表&#xff0c;都可能存在碎片 MySQL数据结构是B树&#xff0c; 删除某一记录&#xff0c;只会标记为删除&#xff0c;后续插入一条该区间的记录&#xff0c;就会复用这个位置。 删除整个数据页的记录&#xff0c;则整个页标记为“可…...

elasticsearch操作(API方式)

说明&#xff1a;es操作索引库、文档&#xff0c;除了使用它们自带的命令外&#xff08;参考&#xff1a;http://t.csdn.cn/4zpmi&#xff09;&#xff0c;在IDEA中可以添加相关的依赖&#xff0c;使用对应的API来操作。 准备工作 搭建一个SpringBoot项目&#xff0c;DAO使用…...

Vue2.0 使用 echarts

目录 1. 配置 渲染2. 数据渲染 1. 配置 渲染 安装 echarts 依赖 npm install echarts -Smain.js&#xff0c;引入 echarts import * as echarts from echarts// 在import的后面&#xff0c;echarts的前面加一个 * as Vue.prototype.$echarts echarts从 echarts 官网直接复制…...

企业微信,阿里钉钉告警群机器人

链接&#xff1a;如何通过企业微信群接收报警通知_云监控-阿里云帮助中心...

linux下的tomcat

springboot项目端口是8080&#xff0c;部署到linux运行之后&#xff0c;为什么能检测到tomcat 手动安装tomcat&#xff0c;以下是在 Linux 系统上安装 Tomcat 的步骤&#xff1a; 下载 Tomcat 安装包。您可以从 Tomcat 官方网站&#xff08;https://tomcat.apache.org/ ↗&…...

Vue源码学习 - new Vue初始化都做了什么?

目录 前言一、创建一个 Vue 实例二、找到 Vue 构造函数三、源码分析 - Vue.prototype._init四、源码分析 - 调用 $mount 方法&#xff0c;进入挂载阶段五、总结 前言 使用Vue也有一段时间了&#xff0c;最近去阅读了Vue的源码&#xff0c;想总结分享下学到的新东西。 如果觉得…...

新零售数字化商业模式如何建立?新零售数字化营销怎么做?

随着零售行业增速放缓、用户消费结构升级&#xff0c;企业需要需求新的价值增长点进行转型升级&#xff0c;从而为消费者提供更为多元化的消费需求、提升自己的消费体验。在大数据、物联网、5G及区块链等技术兴起的背景下&#xff0c;数字化新零售系统应运而生。 开利网络认为&…...

C++语法(26)--- 特殊类设计

C语法&#xff08;25&#xff09;--- 异常与智能指针_哈里沃克的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63488627/article/details/131537799?spm1001.2014.3001.5501 目录 1.特殊类设计 1.设计一个类&#xff0c;不能被拷贝 C98 C11 2.设计一个类&#xff0c;只能在堆上…...

YAML+PyYAML笔记 2 | YAML缩进、分离、注释简单使用

2 | YAML缩进、分离、注释简单使用 1 简介2 缩进3 分离4 多行文本4.1 折叠块4.2 字面块4.3 引用块 5 注释5.1 行内注释5.2 块注释5.3 完美注释示例 1 简介 YAML 不是一种标记语言&#xff0c;而是一种数据格式&#xff1b;使用缩进和分离来表示数据结构&#xff0c;不需要使用…...

Array(20) 和 Array.apply(null, {length: 20})

1.Array(20) 其结果是&#xff1a; 创建了一个长度为20&#xff0c;但元素均为 empty 的数组。 2.Array.apply(null, { length: 20 }) 其结果是&#xff1a; 创建了一个长度为20&#xff0c;但元素均为 undefined 的数组。 3.异同 3.1相同 console.log(arr1[0] arr2[0]) /…...

Mind+积木编程控制小水泵给宠物喂水

前期用scratch&#xff0c;带着小朋友做了大鱼吃小鱼、桌面弹球、小学生计算器3个作品&#xff0c;小朋友收获不小。关键是小家伙感兴趣&#xff0c;做出来后给家人炫耀了一圈后&#xff0c;兴趣大增&#xff0c;嚷嚷着要做更好玩的。 最近&#xff0c;娃妈从抖音上买了个小猫喝…...

conda相比python好处

Conda 作为 Python 的环境和包管理工具&#xff0c;相比原生 Python 生态&#xff08;如 pip 虚拟环境&#xff09;有许多独特优势&#xff0c;尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处&#xff1a; 一、一站式环境管理&#xff1a…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频

使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源&#xff1a; http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

服务器硬防的应用场景都有哪些?

服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式&#xff0c;避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁&#xff0c;那么&#xff0c;服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢&#xff1f; 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...

现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码

Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学&#xff08;ECC&#xff09;是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础&#xff0c;例如椭圆曲线数字签…...

Spring数据访问模块设计

前面我们已经完成了IoC和web模块的设计&#xff0c;聪明的码友立马就知道了&#xff0c;该到数据访问模块了&#xff0c;要不就这俩玩个6啊&#xff0c;查库势在必行&#xff0c;至此&#xff0c;它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据&#xff08;数据库、No…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波&#xff08;Mean Shift Filtering&#xff09;&#xff0c;用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...