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简介
之前写个一个基于dapper的分页实现，现在再来写一个基于entity framework的分页实现，以及增删改的通用实现。
代码
还是先上代码：https://github.com/jinweijie/ef.genericrepository
如何运行示例
还是像先前一样：
1. 先clone下代码，在database里面解压缩database.7z
2. attach到sql server localdb上。如果你用的不是sql server的localdb，你需要更改app.config里的连接字符串。
3. ctrl + f5，运行示例程序。
repository 基类 - 查询
common\abstractrepository.cs 是repository的基类，实现了增删改查的一些方法，例如：
我要评论
public virtual tuple<ienumerable<t>, int> find(expression<func<t, bool>> criteria
, int pageindex
, int pagesize
, string[] asc
, string[] desc
, params expression<func<t, object>>[] includeproperties)
这个方法是abstractrepository查询方法中的一个，用于自定义分页查询，其中criteria 为一个表达式，作为查询的条件，参数pageindex, pagesize, asc, desc为分页相关参数；
关于多表（关联表）：
includeproperties为在多表时候，join相关联的表。因为ef默认是lazy loading，相关联的表默认不是立即加载的，所以有时候如果写代码不小心，在for循环里就有可能会循环查询n个字表。用来includeproperties参数，就可以在查询时候join关联表。
repository 基类 - 增删改
abstractrepository已经用泛型实现了增删改方法：
public virtual t create(t entity)
public virtual t update(t entity)
public virtual t createorupdate(t entity)
public virtual void delete(tid id)
另外，关于transaction的实现，我使用了unit of work模式，多个repository共享一个dbcontext，关于uow，请在common\unitofwork.cs里找到。
调用uow的时候，基本类似于这样：
var uow = new efunitofwork();
var repo = uow.getlogrepository();
repo.create(new log
{
levelid = 1,
thread = "",
location = "manual creation",
message = "this is manually created log.",
createtime = datetimeoffset.now,
date = datetime.now
});
uow.commit();
从unitofwork里得到一个或多个repository，共享dbcontext，做增删改操作，最后uow统一savechanges。
repository的派生类
由于已经有了abstractrepository，实现了增删改查的很多方法，所以派生类，例如示例项目里的logrepository基本就可以变得很简单，主要实现一些特定的业务逻辑，在示例项目里，因为没有特殊的业务逻辑，所以会很简单：
public class logrepository : abstractrepository<log, int>
{
public logrepository(efcontext context)
: base(context)
{
}
}
关于entity的生成
本人比较喜欢database first 实现，先设计数据库，然后用edmx reverse engineering，生成poco。可以参考entity目录下的相关文件。
当然，如果你喜欢code first，同样没有问题，仍然适用本文的实现。
使用logging日志追踪ef sql
在使用entity framework的时候，最好关心一下ef所生成的sql，这样可以在开发阶段发现一些潜在的性能问题，避免在生产环境焦头烂额:)
在common\efcontext.cs 里，有一个配置项enabletracesql，如果为true，那么所以ef生成的sql将会被nlog记录下来。我将nlog的日志配置到了数据库。也就是说，在你运行示例项目时，每次查询，都会增加新的日志记录，内容为查询时生成的sql：
specification pattern
在查询方法里，有个重载是接受一个ispecification示例，这样的实现可以有效的控制业务逻辑，对于写给被其他人调用的接口来说，可以明确的确定查询参数，例如：
public class logsearchspecification : ispecification<log>
{
public string levelname { get; set; }
public string message { get; set; }
public expression<func<log, bool>> toexpression()
{
return log => (log.level.name == levelname || levelname == "") &&
(log.message.contains(message) || message == "");
}
public bool issatisfiedby(log entity)
{
return (entity.level.name == levelname || levelname == "") &&
(entity.message.contains(message) || message == "");
}
}
那么，调用这个查询方法的代码就可以明确知道，我的查询条件为levelname和message，至于levelname是等于以及message为like则是在logsearchspeficiation里实现，做到很好的封装。
最后
这套实现是几年来平时慢慢积累的，是经过实践的，所以应该可以作为一定的参考，当然，在具体的项目里，可以用一些di去拿到repository等等，不在本文讨论范围，大家可以自由发挥，希望对大家可以有所帮助，谢谢。
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