一.绪论
本文主要是针对Moon.ORM的技术的讨论及其使用使用指导.如有其它疑问,请留言.本文从实际出发解析Moon.ORM.(技术群:21696534)
二.Moon.ORM的特色及优势
----但凡众多的智慧都是及其简单的,但不为人所知.这也是Moon.ORM的主要特色:大道至简.
1.高性能是Moon.ORM优势之一,也是我架构它的主要目的之一,如以前我说的那样,是为了弥补项目中遇到的性能问题而设计.可以说对于整个框架数据 处理上采用了纯的ADO.NET进行封装同时结合了EMIT达到快速生成实体的目的(当然到时候也可以用4.0的代码生成器完成纯ADO.NET的开 发).我不得不承认linq和lambda语句带来的优雅,但同时我们需要承认linq的局限性.或许有人说可以通过手段进行一些弥补,如有人以提高 linq性能来写文章一样,但我们需要承认两个事实,每次对linq的系统识别后才能进行优化,也就是说,linq的天性决定有性能损失.再次linq不 是银弹,因为负责的场合linq几乎是做不到的,何况linq生成的sql不一定是你真正要的.(注意:我不是敌对linq,而是说实话,正如曾说:实际开发中没有银弹,只有平衡点,适合需求能解决实际情况的架构那就够了)而且我也没有必要再去写一个框架,做一个类似Nhibernate,或者实体框架的东西.做东西我一直认为需要做一个能有自我的特色和优势.
2.易用性,我想用过Moon.ORM的应该可以知道这点.配置简单,智能感知,代码生成器的辅助,会sql就可会用Moon.
3.多数据库多数据源支持.在同一个项目中我们需要处理这种情况时,Moon.ORM是你最好的选择.如你系统默认为MSSQL,现在要同时使用 MYSQL,你只需要实例化一个引擎就可以.DBFactory.GetEntity<Person> (pjy_AdminRoleTable.RoleID.BiggerThan(0),new MYSQL("连接字符串"));当然你可以把引擎做成全局的.
4.语法糖功能.个人使用的结果是大概能满足我实际需求的70%以上的功能.
5..NET 2.0原生支持,这个就不用说了.
6.数据库转变问题,如果你发现你有一天你的数据库需要从mysql转变到mssql,你只需要转变你的配置文件即可.(当然sql语法差异的问题,你需要自己注意了,如果你在用原生的sql进行操作时).
三.维护问题.
有人曾说'都没源代码,所以我不能用'.我不能自比微软,但我们可以换一个位置想想:知道.net framework 3.5 sp1中的bug吗?微软的库中也会有bug信吗?Moon.ORM标准版,一律免费使用(包括API文档等)和群技术支持.对于企业用户我会提供专门的 服务和技术支持以及更加美观强大易用的企业版Moon.orm代码生成器工具及技术培训资料.
四.同类产品对比.
五. 绝对性能优势
3.9版本后已将查询性能提升到了极致≈纯sql查询的性能.
六.技术指导(主要提供绝大部分的情况,供参考,具体请看API文档)
一.查询操作.
1.查询一条记录(一个实体)
2.查询多条记录(多个实体)
3.嵌套查询(codeID作为外键指向Administrator的ID)
.Equal(AttachmentTable.codeID.SelectWhere(AttachmentTable.fileName.Equal("ee.txt"))));
4.对于复杂的多表查询,使用代码生成器,把你的sql复制过去,然后它帮助你生成实体,最终
NewOBJ newUser=DBFactory.GetEntity<NewOBJ >(sql语句);
5.单一数据查询.
(注意可能报异常,比如查出来的数据为DBNull).
6.记录条数查询.
long count=DBFactory.GetCount(AdministratorTable.UserName,AdministratorTable.ID.BiggerThan(0));
7. 返回其他的格式.可以参考API看DB
(调用方法如:DBFactory.DefaultDB.GetDataSet("sql语句");)DefaultDB的类型为DB,其API可看帮助文档;
9.指定字段对象查询.
10.复杂查询功能.Moon给出了三种解决方案.
1.代码生成器生成实体,把您的sql语句(无论多么复杂)放入代码生成器,它会自动给你生成强类型实体,如第4条说的.
2.智能实体,不需要代码生成器,如下
Console.WriteLine(list[index]["username"].To<string>());(注意字段全是小写)
Console.WriteLine(user["username"].To<string>());
3.动态编译实体,同样不需要代码生成器(Moon5.0会与大家相见)
for(var a in list){
int count=a.Count;
string country=a.Country;
}
admin.UserName="秦仕川"+DateTime.Now;
admin.Password="qsmy";
//开启事务操作
admin.StartTransaction(true);
//返回主键值
int userID=Convert.ToInt32(DBFactory.Add(admin));
long count=DBFactory.DeleteWhen(AdministratorTable.ID.BiggerThan(0));
admin.UserName="秦仕川"+DateTime.Now;
admin.Password="qsmy";
admin.SetOnlyMark(AdministratorTable.ID.BiggerThan(0));
//开启事务操作
admin.StartTransaction(true);
//返回主键值
DBFactory.Update(admin);
1.对于数据库的设计,每一个表必须要有主键;
2.由业务决定逻辑的主键设计方案是错误的,所以主键是不能被业务牵制的,因为业务是变动的.Moon.ORM需建立独立于业务
之外的.所以主键的设计MOON选择的是guid或者自增的情况(建议用自增的方式).
使用说明:代码生成器及使用说明
2.修改代码生成器的配置文件.如下图.(如果是mysql见 6.使用说明)
(可以把这段代码文件.cs复制到项目中,也可引用编译文件.dll)
4.实际项目中引入Moon.Orm和上面生成的.cs或.dll
一周的学习结束了。C#的学习也算是有了一个终结,这里面的知识点太多,我都有些慌乱了。在学习的时候呢,每天学点,再加上及时的练习感觉还可以,可结束之后,发现学过的几乎都忘了,有些难以理解的还须重新整理。从C#的简单语法到高级语法,最难掌握的应该也就是高级语法了。有点让人晕。
一:C#变量
分为值类型和引用类型
值类型有:int ,long,byte,float,double,eumn,char,bool,struct
引用类型有:string,类,数组,借口,delegate
在这一部分尤其需要注意的是数据类型之间的转换。
1.显示转换
大类型数据赋值给小类型数据
类型A a = (类型A) b;
2.隐式转换
小类型数据赋值给大类型数据,系统会进行隐式转换
3.通过Convert.ToType()转换
二,C#函数
1.函数的定义
[访问修饰符] {static} 返回值类型 函数名 ([参数列表])
{
//函数体
}
2.函数参数的类型
①值传递
②址传递
③out传递
传递的是地址,要求没有初值
④params可变常量
(1)变量的类型是数组类型,在传递的时候,可以是数组,也可以是一些列元素。
(2)一般情况下,params声明的参数在最后。
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
三,C#面向对象
[访问修饰符] class 类名
{
//类体
}
在程序里面有且只能有一类包含Main方法
创建对象:
类名 对象名 = new 类名();
由于今天有些晚了,就先到这里了,改天继续吧!!!
6天通吃树结构—— 第四天 伸展树
我们知道AVL树为了保持严格的平衡,所以在数据插入上会呈现过多的旋转,影响了插入和删除的性能,此时AVL的一个变种
伸展树(Splay)就应运而生了,我们知道万事万物都遵循一个“八二原则“,也就是说80%的人只会用到20%的数据,比如说我们
的“QQ输入法”,平常打的字也就那么多,或许还没有20%呢。
一:伸展树
1:思想
伸展树的原理就是这样的一个”八二原则”,比如我要查询树中的“节点7”,如果我们是AVL的思路,每次都查询“节点7”,那么当这
棵树中的节点越来越多的情况下就会呈现下旋,所以复杂度只会递增,伸展树的想法就是在第一次查询时树里面会经过一阵痉挛把
“节点7”顶成“根节点”,操作类似AVL的双旋转,比如下图:
当我们再次查询同样的”数字7“时,直接在根节点处O(1)取出,当然这算是一个最理想的情况,有时痉挛过度,会出现糟糕的”链表“,
也就退化了到O(N),所以伸展树讲究的是”摊还时间“,意思就是说在”连续的一系列操作中的平均时间“,当然可以保证是log(N)。
2:伸展方式
不知道大家可否记得,在AVL中的旋转要分4个情况,同样伸展树中的伸展需要考虑6种情况,当然不考虑镜像的话也就是3种情况,
从树的伸展方向上来说有“自下而上”和“自上而下"的两种方式,考虑到代码实现简洁,我还是说下后者。
<1> 自上而下的伸展
这种伸展方式会把树切成三份,L树,M树,R树,考虑的情况有:单旋转,“一字型”旋转,“之字形”旋转。
①: 单旋转
从图中我们可以看到,要将“节点2”插入到根上,需要将接近于“节点2”的数插入到根上,也就是这里的“节点7”,首先树被分成了3份,
初始情况,L和R树是“空节点”,M是整棵树,现在需要我们一步一步拆分,当我们将“节点2”试插入到“节点7”的左孩子时,发现“节点7”
就是父节点,满足“单旋转”情况,然后我们将整棵树放到“R树”中的left节点上,M此时是一个逻辑上的空节点,然后我们将R树追加到
M树中。L树追加到M的左子树中,最后我们将“节点2”插入到根节点上。说这么多有点拗口,伸展树比较难懂,需要大家仔细品味一下。
②: 一字型
一字型旋转方式与我们AVL中的“单旋转”类似,首先同样我们切成了三份,当我们"预插入20时”,发现20的“父节点”是根的右孩子,
而我们要插入的数字又在父节点的右边,此时满足”一字型“旋转,我们将7,10两个节点按照”右右情况”旋转,旋转后“节点10"的
左孩子放入到L树的right节点,"节点10”作为中间树M,最后将20插入根节点。
③: 之字形
之字形有点类似AVL中的“双旋转”,不过人家采取的策略是不一样的,当我们试插入“节点9”,同样发现“父节点”是根的右儿子,并且
“节点9”要插入到父节点的内侧,根据规则,需要将“父节点10”作为M树中的根节点,“节点7”作为L树中的right节点,然后M拼接L和R,
最后将节点9插入到根上。
3:基本操作
①:节点定义
我们还是采用普通二叉树中的节点定义,也就没有了AVL那么烦人的高度信息。
1 public class BinaryNode<T> 2 { 3 // Constructors 4 public BinaryNode(T theElement) : this(theElement, null, null) { } 5 6 public BinaryNode(T theElement, BinaryNode<T> lt, BinaryNode<T> rt) 7 { 8 element = theElement; 9 left = lt; 10 right = rt; 11 } 12 13 public T element; 14 15 public BinaryNode<T> left; 16 17 public BinaryNode<T> right; 18 }
②:伸展
这里为了编写代码方便,我采用的是逻辑nullNode节点,具体伸展逻辑大家可以看上面的图。
1 #region 伸展 2 /// <summary> 3 /// 伸展 4 /// </summary> 5 /// <param name="Key"></param> 6 /// <param name="tree"></param> 7 /// <returns></returns> 8 public BinaryNode<T> Splay(T Key, BinaryNode<T> tree) 9 { 10 BinaryNode<T> leftTreeMax, rightTreeMin; 11 12 header.left = header.right = nullNode; 13 14 leftTreeMax = rightTreeMin = header; 15 16 nullNode.element = Key; 17 18 while (true) 19 { 20 int compareResult = Key.CompareTo(tree.element); 21 22 if (compareResult < 0) 23 { 24 //如果成立,说明是”一字型“旋转 25 if (Key.CompareTo(tree.left.element) < 0) 26 tree = rotateWithLeftChild(tree); 27 28 if (tree.left == nullNode) 29 break; 30 31 //动态的将中间树的”当前节点“追加到 R 树中,同时备份在header中 32 rightTreeMin.left = tree; 33 34 rightTreeMin = tree; 35 36 tree = tree.left; 37 } 38 else if (compareResult > 0) 39 { 40 //如果成立,说明是”一字型“旋转 41 if (Key.CompareTo(tree.right.element) > 0) 42 tree = rotateWithRightChild(tree); 43 44 if (tree.right == nullNode) 45 break; 46 47 //动态的将中间树的”当前节点“追加到 L 树中,同时备份在header中 48 leftTreeMax.right = tree; 49 50 leftTreeMax = tree; 51 52 tree = tree.right; 53 } 54 else 55 { 56 break; 57 } 58 } 59 60 /* 剥到最后一层,来最后一次切分 */ 61 //把中间树的左孩子给“左树” 62 leftTreeMax.right = tree.left; 63 64 //把中间树的右孩子给“右树” 65 rightTreeMin.left = tree.right; 66 67 /* 合并操作 */ 68 //将头节点的左树作为中间树的左孩子 69 tree.left = header.right; 70 71 //将头结点的右树作为中间树的右孩子 72 tree.right = header.left; 73 74 return tree; 75 } 76 #endregion
③:插入
插入操作关键在于我们要找到接近于”要插入点“的节点,然后顶成“根节点”,也就是上面三分图中的最后一分。
1 #region 插入 2 /// <summary> 3 /// 插入 4 /// </summary> 5 /// <param name="Key"></param> 6 public void Insert(T Key) 7 { 8 if (newNode == null) 9 newNode = new BinaryNode<T>(default(T)); 10 11 newNode.element = Key; 12 13 if (root == nullNode) 14 { 15 newNode.left = newNode.right = nullNode; 16 17 root = newNode; 18 } 19 else 20 { 21 root = Splay(Key, root); 22 23 int compareResult = Key.CompareTo(root.element); 24 25 if (compareResult < 0) 26 { 27 newNode.left = root.left; 28 29 newNode.right = root; 30 31 root.left = nullNode; 32 33 root = newNode; 34 } 35 else 36 if (compareResult > 0) 37 { 38 newNode.right = root.right; 39 40 newNode.left = root; 41 42 root.right = nullNode; 43 44 root = newNode; 45 } 46 else 47 return; 48 } 49 50 newNode = null; 51 } 52 #endregion
④:删除
删除操作也要将节点伸展到根上,然后进行删除,逻辑很简单。
1 #region 删除 2 /// <summary> 3 /// 删除 4 /// </summary> 5 /// <param name="Key"></param> 6 public void Remove(T Key) 7 { 8 BinaryNode<T> newTree; 9 10 //将删除结点顶到根节点 11 root = Splay(Key, root); 12 13 //不等于说明没有找到 14 if (root.element.CompareTo(Key) != 0) 15 return; 16 17 //如果左边为空,则直接用root的右孩子接上去 18 if (root.left == nullNode) 19 { 20 newTree = root.right; 21 } 22 else 23 { 24 newTree = root.left; 25 26 newTree = Splay(Key, newTree); 27 28 newTree.right = root.right; 29 } 30 root = newTree; 31 } 32 #endregion
总的运行代码如下:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
伸展树可以总结成一幅图: