程序员经验分享-hwhale

通过 3 个下拉过滤器过滤客户记录的更好或优化方法

2024-02-29

我有一个页面名称为：客户列表.aspx我在上面显示客户列表。

这也是我的表和类文件：

public partial class Customer
    {
        public int CustomerID { get; set; }
        public string FullName { get; set; }
        public string EmailId { get; set; }
        public int CustomerLocation { get; set; }
        public bool IsActive { get; set; }
        public bool Removed { get; set; }
        public DateTime SubscribeDate { get; set; }
        public Location _Location;
    }

    public partial class Location
    {
        public int LocationId { get; set; }
        public string Name { get; set; }
    }

Inactive=true：表示客户在系统中处于活动状态。
Inactive=false：表示客户在系统中处于非活动状态。

Removed=true：表示客户已从系统中删除

Removed=false：表示客户未从系统中删除。

我将为用户提供 3 个过滤器来过滤客户记录。

1)位置下拉菜单

<select>
<option Text="All" Value="0" selected="true">
<option Text="London" Value="1">
<option Text="America" Value="2">
</select>

2)状态下拉菜单值：全部、活动、非活动：

<select>
<option Text="All" Value="0" selected="true">
<option Text="Active" Value="1">
<option Text="Inactive" Value="2">
</select>

3)统计数据下拉菜单:

<select>
<option Text="All" Value="all" selected="true">
<option Text="Active Customers" Value="all">
<option Text="Recent subscribe customers" Value="subscribe">
<option Text="Recent unsubscribe customers" Value="unsubscribe">
</select>

当我的页面加载时，我想在我的网格中显示客户列表。

这是我的代码：

 public void DisplayCustomersList()
        {
           DataTable list=GetCustomers(Convert.ToInt16(ddlLocation.SelectedValue),Convert.ToInt16(ddlStatus.SelectedValue),ddlstats.SelectedValue);
           Grid1.DataSource = list;
           Grid1.DataBind();
        }


  public DataTable GetCustomers(int LocationId, int ActiveId, string stats)
        {
            using (var context = new MyContext())
            {
                var data = from c in context.Customers
                           where c.Removed == false
                           select new
                           {
                               FullName = c.FullName,
                               c.CustomerID,
                               c._Location.Name,
                               c.IsActive,
                               c.SubscribeDate,
                               c.Removed
                           };
                if (LocationId != 0 && ActiveId != 0)
                {
                    if (ActiveId == 1)
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if(ActiveId==2)
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == false && x.Removed == false));
                    }
                    return
                        MyContext.CopyToDataTable(
                            data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.Removed==false));
                }

                if (LocationId != 0 && stats != "")
                {
                    if (stats == "all")
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if (stats == "subscribe")
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.LocationId==LocationId));
                    }
                }

                if (ActiveId != 0 && stats != "")
                {
                    if(ActiveId==1)
                    {
                        if(stats=="all")
                        {
                            return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));
                        }
                        else if (stats == "subscribe")
                        {
                            return
                               MyContext.CopyToDataTable(
                                   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
                        }
                        else if (stats == "unsubscribe")
                        {
                            return
                              MyContext.CopyToDataTable(
                                  data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                        
                    }
                    else if(ActiveId==2)
                    {
                        if (stats == "all")
                        {
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
                        }
                        else if (stats == "subscribe")
                        {
                            return
                               MyContext.CopyToDataTable(
                                   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                        else if (stats == "unsubscribe")
                        {
                            return
                              MyContext.CopyToDataTable(
                                  data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
                        }
                    }
                }

                if (stats != "")
                {
                    if (stats == "all")
                    {
                        return
                            MyContext.CopyToDataTable(
                                data.Where(x => x.IsActive == true && x.Removed == false));
                    }
                    else if (stats == "subscribe")
                    {
                        return
                           MyContext.CopyToDataTable(
                               data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive==true));
                    }
                    else
                    {
                        return
                       MyContext.CopyToDataTable(
                           data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.IsActive == false && x.Removed == false));
                    }

                }
            }
        }

On all 3 dropdown selected index change event我只是这样调用这个函数：DisplayCustomersList()

所以我只是想问你这是执行过滤器的正确方法还是可以以更好的方式优化此代码。

如果可能的话，任何人都可以为我提供更好的解决方案或以更好的方式优化此代码吗？？？


这个问题可以不用优化PredicateBuilder，但需要仔细、“系统”的分析。

首先......考虑你的谓词制定决定因素

考虑一下你的情况，像这样把所有 14 个放在一起，你实际上可以看到你只有three决定因素，即：LocationId, ActiveId, and stats:

No  LocationId  ActiveId    stats       result
1   not 0       1           don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false)
2   not 0       2           don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == false && x.Removed == false));
3   not 0       not 0-2     don't care  data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.Removed == false));
4   not 0       don't care  all         data.Where(x => x.LocationId == LocationId && x.IsActive == true && x.Removed == false)
5   not 0       don't care  subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.LocationId == LocationId));
6   don't care  1           all         data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));
7   don't care  1           subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
8   don't care  1           unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
9   don't care  2           all         data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
10  don't care  2           subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
11  don't care  2           unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));
12  don't care  don't care  all         data.Where(x => x.IsActive == true && x.Removed == false));
13  don't care  don't care  subscribe   data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == true));
14  don't care  don't care  unsubscribe data.Where(x => x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) && x.Removed == false && x.IsActive == false));

接下来，考虑结果的模式

我观察到你的结果是相当确定的，除了一些小例外。除了结果没有6 and no 9，您的查询谓词实际上可以分为four基本组件（6 and 9省略）。他们是：

comp1: x.LocationId == LocationId
comp2: x.IsRemoved == false
comp3: x.IsActive == true
comp4: x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7)

查询逻辑很简单：

comp1 && comp2 && comp3 && comp4

将它们与12个案例放在一起（不包括案例）6 and 9），你会得到：

Simplification:
DC = don't care
A = applied
NA = not applied

                                        QueryComponents
No  LocationId  ActiveId    stats       comp1   comp2   comp3   comp4
1   not 0       1           DC          A       A       Yes     NA
2   not 0       2           DC          A       A       No      NA
3   not 0       not 0-2     DC          A       A       NA      NA
4   not 0       DC          all         A       A       Yes     NA
5   not 0       DC          subscribe   A       A       NA      A
7   DC          1           subscribe   NA      A       Yes     A
8   DC          1           unsubscribe NA      A       No      A
10  DC          2           subscribe   NA      A       No      A
11  DC          2           unsubscribe NA      A       No      A
12  DC          DC          all         NA      A       Yes     A
13  DC          DC          subscribe   NA      A       Yes     A
14  DC          DC          unsubscribe NA      A       No      A

全部分解后，我们可以看到 Mapping

现在，可以看到查询组件可以与决定因素一起映射回：

comp1: Applied only when LocationId is not 0
comp2: Always applied //this is very good!
comp3: Yes = 1, 4, 7, 12, 13; NA = 3, 5; No = 2, 8, 10, 11, 14
comp4: Not Applied when LocationId is 0 except on case 5

您可以开始将概念转化为代码......

因此，我们可以做一些帮助flags（有 4 个）来确定是否应包含查询组件，如下所示：

bool LocationIdNotApplied = LocationId == 0; //for comp1
bool IsActiveNotApplied = LocationId != 0 && (ActiveId < 0 || ActiveId > 2 || stats = "subscribe"); //for comp3 to be applied or not
bool IsActiveFalse = (LocationId != 0 && ActiveId == 2) || stats == "unsubscribe" || (ActiveId == 2 && stats == "subscribe"); //for comp3 to be false
bool DateApplied = LocationId == 0 || (LocationId != 0 && stats == "subscribe");

那么你的data.Where对于所有情况，除了6 and 9可以这样简化：

data.Where(x => (x.LocationId == LocationId || LocationIdNotApplied) //comp1
  && x.IsRemoved == false //comp2
  && ((x.IsActive == !IsActiveFalse) || IsActiveNotApplied) //comp3
  && (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || !DateApplied)) //comp4

这是一个很大的简化，将 12 个案例变成了 1 个案例，您只需要添加额外的两个案例，总共 3 个案例，而不是原来的 14 个案例！

将它们组合成代码

public DataTable GetCustomers(int LocationId, int ActiveId, string stats)
{
    using (var context = new MyContext())
    {
        var data = from c in context.Customers
                   where c.Removed == false
                   select new
                   {
                       FullName = c.FullName,
                       c.CustomerID,
                       c._Location.Name,
                       c.IsActive,
                       c.SubscribeDate,
                       c.Removed
                   };

        bool LocationIdNotApplied = LocationId == 0; //for comp1
        bool IsActiveNotApplied = LocationId != 0 && (ActiveId < 0 || ActiveId > 2 || stats = "subscribe"); //for comp3 to be applied or not
        bool IsActiveFalse = (LocationId != 0 && ActiveId == 2) || stats == "unsubscribe" || (ActiveId == 2 && stats == "subscribe"); //for comp3 to be false
        bool DateApplied = LocationId == 0 || (LocationId != 0 && stats == "subscribe");

        if(LocationId == 0 && ActiveId == 1 && stats == "all"){ //case 6
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));          
        } else if (LocationId == 0 && ActiveId == 2 && stats == "all"){ //case 9
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false) && (x.Removed == false)));
        } else { //other cases
            return MyContext.CopyToDataTable(
                     data.Where(x => (x.LocationId == LocationId || LocationIdNotApplied) //comp1
                       && x.IsRemoved == false //comp2
                       && ((x.IsActive == !IsActiveFalse) || IsActiveNotApplied) //comp3
                       && (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || !DateApplied))) //comp4
        }
    }        
}

最后的笔记

你的案例6对我来说实际上很奇怪：

data.Where(x => (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == true) || (x.Removed == false) || (x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7) || x.IsActive == false)));

请注意，您两者都有x.IsActive == true and x.IsActive == false for x.SubscribeDate >= DateTime.Now.AddDays(-7)。然后你将它与||。这就像说：

(A || true) || (A || false)

并将永远return true无论。您可能想再次检查，甚至可以进一步简化/

最后的评论和道歉

因此，我对这种情况的解决方案没有PredicateBuilder- 它需要对所有可能的情况进行仔细和“系统”（或者，我实际上的意思是一步一步）分析。

我必须向OP道歉，因为我无法完全测试我因缺乏完整的测试资源而提出的代码（与OP不同）。

但如果OP发现有一个我错过处理的案例orOP没有在原始问题中提出，至少，我上面的解决方案中提出的步骤应该还是有用的供OP根据自己的实际情况进行仔细分析。

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