LINQ自學筆記-語法應用-聚合資料-Join-1

DAY 27

分享一些學習心得系列第 27 篇

c# linq

smartleos

2012-10-20 01:24:48

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Join 運算子，是 LINQ 標準查詢運算子中，應用難度較高的運算子，我盡量用範例引導的方式讓大家熟悉它。
自學筆記這系列是我自己學習的一些心得分享，歡迎指教。這系列的分享，會以 C# + 我比較熟的 Net 3.5 環境為主。
另外本系列預計至少會切成【打地基】和【語法應用】兩大部分做分享。打地基的部分，講的是 LINQ 的組成元素，這部分幾乎和 LINQ 無關，反而是 C# 2.0、C# 3.0 的一堆語言特性，例如：型別推斷、擴充方法、泛型、委派等等，不過都會把分享的範圍限制在和 LINQ 應用有直接相關功能。
PS. LINQ 自學筆記幾乎所有範例，都可直接複製到 LINQPad 4 上執行（大多是用 Statements 和 Program 模式）。因為它輕巧好用，功能強大，寫範例很方便，請大家自行到以下網址下載最新的 LINQPad：http://www.LINQpad.net/。
Join 運算子，可以讓我們把兩個來源序列聚合為一個輸出序列。Join 運算子有兩個多載方法，但是第二個多載方法 LINQ to Entities 和 LINQ to SQL 並不支援，使用時請注意：

public static IEnumerable<TResult> Join<TOuter, TInner, TKey, TResult>( 
    this IEnumerable<TOuter> outer, 
    IEnumerable<TInner> inner, 
    Func<TOuter, TKey> outerKeySelector, 
    Func<TInner, TKey> innerKeySelector, 
    Func<TOuter, TInner, TResult> resultSelector 
)
public static IEnumerable<TResult> Join<TOuter, TInner, TKey, TResult>( 
    this IEnumerable<TOuter> outer, 
    IEnumerable<TInner> inner, 
    Func<TOuter, TKey> outerKeySelector, 
    Func<TInner, TKey> innerKeySelector, 
    Func<TOuter, TInner, TResult> resultSelector, 
    IEqualityComparer<TKey> comparer 
)

Join 運算子的邏輯，大致上是這樣：

依序將 inner 所有項目（TInner）取出來，傳給 innerKeySelecor 產生 TKey，然後存到一個 Hashtable 中。
依序將 outer 所有項目（TOuter）取出來，傳給 outerKeySelector 產生 TKey，到步驟 1 產生的 Hashtable 查詢是否有相符的項目。不符合就重覆步驟 2 （取 outer 中下一個 TOuter），符合就進行步驟 3。
符合的話，就把 TOuter 和相符的 TInner 當做參數，傳給 resultSelector，取回 TResult，指定到準備輸出的 IEnumerable<TResult> 中。

Join 運算子有幾個要注意的地方：

Join 是擴充 IEnumerable<TOuter>，但是回傳是 IEnumerable<TResult>，表示輸出序列型別和輸入不同。
outer、inner、outerKeySelector、innerKeySelector 或 resultSelector 為 null，執行時會發生 ArgumentNullException 例外。
兩個序列 Join 時，是利用 KeySelector 所取出的 TKey 做相等比較，第一個多載方法用 TKey 型別預設比較子，第二個多載方法則使用自訂的相等比較子。
Join 可用在查詢表達式和方法架構查詢中，用查詢表達式撰寫比較輕鬆，建議使用。
兩個序列 Join 時，會以 outer 中的項目索引順序加入輸出序列中，例如：outer 有 B、A、C，inner 是 A、B、C，最後 Join 結果是三個項目都要輸出，則預設是以 outer 的 B、A、C 順序輸出。
Join 運算子是以相等聯結（Equijoin）的方式聚合兩個聚列，也就是說，Join 後的輸出序列中的項目，一定是因為該項目透過 outerKeySelector 和 innerKeySelector 取出之 TKey 值相等所致。

在看範例程式碼前，我們要先建立兩個資料來源序列，以利後續 Demo，為了方便大家使用，所以採用 LINQ to Objects 的方式處理，做資料來源的程式碼如下：

void Main() 
{ 
    var Customers = DataProvider.getCustomers(); 
    var Orders = DataProvider.getOrders(); 
    Customers.Dump(); 
    Orders.Dump(); 
}

public static class DataProvider 
{ 
    public static List<Customer> getCustomers() 
    { 
        var Customers = new List<Customer> 
        { 
            new Customer {ID = 1, Name = "Leo"}, 
            new Customer {ID = 2, Name = "Rose"}, 
            new Customer {ID = 3, Name = "Alvin"}, 
            new Customer {ID = 4, Name = "Emy"}, 
            new Customer {ID = 5, Name = "Alice"}, 
            new Customer {ID = 6, Name = "Bobo"} 
        }; 
        return Customers; 
    } 
    public static List<Order> getOrders() 
    { 
        var Orders = new List<Order> 
        { 
            new Order {ID = 1, CustomerID = 1, Date = new DateTime(2012,1,5), Description = "Mouse", Price = 480}, 
            new Order {ID = 2, CustomerID = 1, Date = new DateTime(2012,2,15), Description = "Books", Price = 880}, 
            new Order {ID = 3, CustomerID = 2, Date = new DateTime(2011,6,16), Description = "Keyboard", Price = 290}, 
            new Order {ID = 4, CustomerID = 2, Date = new DateTime(2012,3,25), Description = "NoteBook", Price = 16800}, 
            new Order {ID = 5, CustomerID = 3, Date = new DateTime(2012,8,15), Description = "Mouse", Price = 480}, 
            new Order {ID = 6, CustomerID = 4, Date = new DateTime(2011,6,22), Description = "NoteBook", Price = 16800}, 
            new Order {ID = 7, CustomerID = 4, Date = new DateTime(2011,10,10), Description = "Mouse", Price = 480}, 
            new Order {ID = 8, CustomerID = 4, Date = new DateTime(2012,9,8), Description = "Camera", Price = 29900}, 
        }; 
        return Orders; 
    } 
}

public class Customer 
{ 
    public int ID { get; set; } 
    public string Name { get; set; } 
} 
public class Order 
{ 
    public int ID { get; set; } 
    public int CustomerID { get; set; } 
    public DateTime Date { get; set; } 
    public string Description { get; set; } 
    public Decimal Price { get; set; } 
}

準備好資料來源後，我們來看最簡單的 Join 範例：

//請注意：建立資料來源的程式碼就不重覆貼了，請自行參閱前述內容
void Main() 
{ 
    var Customers = DataProvider.getCustomers(); 
    var Orders = DataProvider.getOrders();

    var query = from c in Customers 
                join o in Orders on c.ID equals o.CustomerID 
                select c.Name + " 買了 " + o.Description; 
    query.Dump(); 
//    Customers.Join ( 
//        Orders, 
//        c => c.ID, 
//        o => o.CustomerID, 
//        (c, o) => ((c.Name + " 買了 ") + o.Description) 
//    ).Dump(); 
}

Join 運算子，在查詢表達式中，必須搭配 in、on 和 equals 三個關鍵字使用。上述範例註解的部分是對等的方法架構查詢語法。範例程式碼說明如下：

我們將 Customers 序列為主體（outer），將 Orders 序列加入聯結（inner）。
設定相等聯結的主鍵（TKey）是 Customer（TOuter）的 ID 和 Order（TInner）的 CustomerID。
TKey 相符的話，則把 Customer.Name 和 Order.Description 組成一個字串後，放到輸出序列 IEnumerable<String> 中。

這個範例請務必了解，因為這是最簡單的版本，也是基礎樣式，若不能融會貫通，後續的範例就更難理解了。

接著我們要研究一個小題目，就是 Join 運算子和之前學過的 SelectMany 運算子，大多時候可以互相替代，以上述範例來看，可改寫成以下 SelectMany 運算子的樣式：

void Main() 
{ 
    var Customers = DataProvider.getCustomers(); 
    var Orders = DataProvider.getOrders();

//    var query = from c in Customers 
//                join o in Orders on c.ID equals o.CustomerID 
//                select c.Name + " 買了 " + o.Description; 
    var query = 
        from c in Customers
        from o in Orders where c.ID == o.CustomerID 
        select c.Name + " 買了 " + o.Description; 
    query.Dump(); 
//    Customers.SelectMany( 
//                c => Orders, 
//                (c, o) => new {c = c, o = o}) 
//             .Where (temp0 => (temp0.c.ID == temp0.o.CustomerID)) 
//             .Select (temp0 => ((temp0.c.Name + " 買了 ") + temp0.o.Description)) 
//             .Dump(); 
}

上述沒有註解的查詢表達式，用了兩個 from，並透過第二個 from 的 where 關鍵子指定相等聯結的欄位，此語法轉譯為方法架構查詢，就是後面註解起來的區塊。即然可以替代，那誰比較好呢？這問題沒有正確答案，看個人喜好就行，不過至少可以研究看看，那一種方式效能會比較好呢？

就我個人實務應用的經驗，都是 Join 比較快，當然我們要有實驗精神，所以我把上述的範例延伸為 Join v.s. SelectMany 的效能比賽，範例程式如下：

void Main() 
{ 
    var Customers = DataProvider.getCustomers(); 
    var Orders = DataProvider.getOrders(); 
    Console.WriteLine("Customer 數量：" + Customers.Count()); 
    Console.WriteLine("Orders 數量：" + Orders.Count()); 
    Stopwatch sw = new Stopwatch(); 
    sw.Start(); 
    var slowQuery = 
        from c in Customers 
        from o in Orders where c.ID == o.CustomerID 
        select c.Name + " 買了 " + o.Description; 
    Console.WriteLine("Slow query result count: " + slowQuery.Count()); 
    sw.Stop(); 
    Console.WriteLine("Slow query with SelectMany (Milliseconds): " + (sw.ElapsedMilliseconds)); 
    sw.Restart(); 
    var fastQuery = 
        from c in Customers 
        join o in Orders on c.ID equals o.CustomerID 
        select c.Name + " 買了 " + o.Description; 
    Console.WriteLine("Fast query result count: " + fastQuery.Count()); 
    sw.Stop(); 
    Console.WriteLine("Fast query with Join (Milliseconds): " + (sw.ElapsedMilliseconds)); 
}
/* 輸出：
Customer 數量：10000 
Orders 數量：12000 
Slow query result count: 10008 
Slow query with SelectMany (Milliseconds): 16199 
Fast query result count: 10008 
Fast query with Join (Milliseconds): 9
*/

為了效能測試，我微調了產生 Customers、Orders 的程式，一次可產出如上圖 10,000 和 12,000 筆資料，且有 10,008 筆資料可以聯結起來（故意不做完全對應），最後輸出兩種運算子的查詢結果筆數及所花費的時間，證明相同的查詢結果，Join 運算子在大量資料查詢時，效能遠勝 SelectMany 運算子。

其實這個結果要說明差異點很簡單，從兩種運算子的方法架構查詢語法即可一窺究竟：

Customers.SelectMany (c => Orders, (c, o) => new {c = c, o = o}) 
         .Where (temp0 => (temp0.c.ID == temp0.o.CustomerID)) 
         .Select (temp0 => ((temp0.c.Name + " 買了 ") + temp0.o.Description)) 




 
Customers.Join ( 
      Orders, 
      c => c.ID, 
      o => o.CustomerID, 
      (c, o) => ((c.Name + " 買了 ") + o.Description) 
   )

最重要的差異就是，SelectMany 運算子一開始要先把 Customers 和 Orders 中所有資料全部展開，產生新的 IEnumerable<匿名型別> 序列，然後才進行 Where 條件過濾，最後才整理出要回傳的 TResult。也就是說，為了取回我們要的結果，它必須產生三個 IEnumerable 序列才能得到結果，記憶體的消耗極大，當然就快不起來。

Join 運算子不一樣，如同文章開頭的敘述，它一開始先列舉 inner 中所有項目，將主鍵存到 Hashtable 中，然後逐一列舉 outer 中的項目，拿 outer 的主鍵到 Hashtable 中對應，有符合就整理成要輸出的匿名型別資料，並指定到 IEnumerable<TResult> 中。兩種運算子執行作業的方式大不相同，當然也就造成效能表現上的不同。