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Dapper.LiteSql 一款基于Dapper的ORM
写了这么久，代码没有越写越多，代码量的数量级没变，用SourceCounter代码统计工具统计了一下，一共4000多行代码。
ADO.NET换成Dapper后，我迷茫了，因为LiteSql做的工作变少了，它存在的意义就变小了，代码量也变少了。
Dapper支持所有ADO.NET支持的数据库，所以Dapper.LiteSql也可以很方便地支持更多数据库。
在Dapper的基础上，Dapper.LiteSql提供了哪些功能？
- 数据插入、更新、批量插入、批量更新，支持实体类、实体类集合，不用拼SQL了。
- 分页查询(Dapper本身不支持分页查询，需要扩展)。
- 如果数据库字段名和实体类的属性名不一致，基于Dapper的ITypeMap接口做了映射。
- 简单的查询支持Lambda表达式(支持单表条件查询、连表条件查询、排序、查询数量等，不支持分组查询、嵌套查询、子查询等复杂查询)。
- 支持对分表进行增删改查。
- 统一不同数据库的参数化查询SQL
- 支持拼接子查询；主查询、子查询可以分开拼接，逻辑更清晰
以上功能，不同数据库实现起来是有区别的，Dapper.LiteSql用最小的代价支持更多的数据库，只要ADO.NET支持的数据库，都可以很方便地通过实现IProvider接口支持(仅需写150行左右的代码)。
Dapper.LiteSql满足基本的增删改查是够用了，当初还是DBHelper时，我上家公司就用它来开发ERP、CRM等系统，是够用的；其它的Dapper兜底。
LiteSql和Dapper.LiteSql
基于ADO.NET无其它依赖的版本叫LiteSql，基于Dapper的版本叫Dapper.LiteSql，后面以Dapper.LiteSql为维护重点。
最近为了完善，做了一些破坏性的修改，好在没什么人用，没包袱；后续应该不会再变动接口，暂时也没有要添加的功能了。
插入、更新、删除功能说明
- 插入和更新是不需要写SQL的
- 删除可以根据ID删，也可写SQL条件。
- 如何获取刚插入的数据的ID？提供了一个InsertReturnId接口，鉴于不同数据库有差异，写法也比较多，所以需要传一个查询插入ID的SQL，好吧，我真是机智。
查询功能说明
典型的查询是通过拼SQL。
int? status = 0;
string remark = "测试";
DateTime? startTime = null;
DateTime? endTime = DateTime.Now;
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s);
ISqlString sql = session.CreateSql(@"
select t.*, u.real_name as OrderUserRealName
from bs_order t
left join sys_user u on t.order_userid=u.id
where 1=1")
.Append(" and t.status=@status", status);
.AppendIf(!string.IsNullOrWhiteSpace(remark), " and t.remark like @remark", "%" + remark + "%");
.AppendIf(startTime.HasValue, " and t.order_time >= @startTime ", startTime);
.AppendIf(endTime.HasValue, " and t.order_time <= @endTime", endTime);
.Append(" order by t.order_time desc, t.id asc ");
long total = sql.QueryCount();
List<BsOrder> list = sql.QueryPage<BsOrder>(null, pageModel.PageSize, pageModel.CurrentPage);
}
1. AppendIf是很有用的，在一个查询页面，如果有几个查询条件没有选，那么这几个查询条件就不会添加到SQL中。
2. 统一不同数据库的参数化查询SQL
例如ClickHouse的参数化查询是这样的：
t."captured_time" >= {StartTime:DateTime}
使用Dapper.LiteSql，你可以这样写：
t."captured_time" >= @StartTime
不同数据库参数化查询的参数统一使用@前缀
附：ClickHouse测试源码
3. 支持Lambda表达式和原生SQL混写，这最初是在开发过程中意外实现的功能
DateTime? startTime = null;
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
List<SysUser> list = session.Queryable<SysUser>() //Lambda写法
//拼SQL写法
.Append<SysUser>(@" where t.create_userid = @CreateUserId
and t.password like @Password
and t.id in @Ids",
new
{
CreateUserId = "1",
Password = "%345%",
Ids = session.CreateSql().ForList(new List<int> { 1, 2, 9, 10, 11 })
})
.Where(t => !t.UserName.Contains("管理员")) //Lambda写法
.Append<SysUser>(@" and t.create_time >= @StartTime", new { StartTime = new DateTime(2020, 1, 1) }) //拼SQL写法
.Where<SysUser>(t => t.Id <= 20) //Lambda写法
.AppendIf(startTime.HasValue, " and t.create_time >= @StartTime ", new { StartTime = startTime }) //拼SQL写法
.Append(" and t.create_time <= @EndTime ", new { EndTime = new DateTime(2022, 8, 1) }) //拼SQL写法
.QueryList<SysUser>(); //如果上一句是拼SQL写法，就用QueryList
//.ToList(); //如果上一句是Lambda写法，就用ToList
long id = session.Queryable<SysUser>().Where(t => t.Id == 1).First().Id;
Assert.IsTrue(id == 1);
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
}
4. 关于原生SQL和Lambda表达式混写
建议以原生SQL为主，Lambda表达式辅助。
如果下一句是Lambda表达式写法，上一句是拼SQL写法，那么拼SQL写法Append要带泛型(也就是返回ISqlQueryable接口用于下一句写Lambda表达式)；如果下一句是拼SQL写法，那么Append可带泛型也可不带，不带泛型就是返回ISqlString接口用于拼SQL。
混写比较灵活，需要花少量时间熟悉一下，SQL与Lambda拼接方式比较固定。Dapper.LiteSql在开发过程中，自然要尽量支持各种写法，但实际使用建议使用固定拼接模式。
没什么可讲的了，就这些功能。
附：拼SQL经典示例：
DateTime? startTime = null;
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
List<SysUser> list = session.CreateSql(@"
select * from sys_user t where t.id <= @Id", new { Id = 20 })
.Append(@" and t.create_userid = @CreateUserId
and t.password like @Password
and t.id in @Ids",
new
{
CreateUserId = "1",
Password = "%345%",
Ids = session.CreateSql().ForList(new List<int> { 1, 2, 9, 10, 11 })
})
.AppendIf(startTime.HasValue, " and t.create_time >= @StartTime ", new { StartTime = startTime })
.Append(" and t.create_time <= @EndTime ", new { EndTime = new DateTime(2022, 8, 1) })
.QueryList<SysUser>();
long id = session.CreateSql("select id from sys_user where id=@Id", new { Id = 1 })
.QuerySingle<long>();
Assert.IsTrue(id == 1);
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
}
附：Select部分字段、拼接分组统计查询
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
List<SysUser> list = session.Queryable<SysUser>(
t => new
{
t.RealName,
t.CreateUserid
})
.Select("count(id) as Count")
.Where(t => t.Id >= 0)
.Append<SysUser>("group by t.real_name, t.create_userid")
.Append<SysUser>("having real_name like @Name1 or real_name like @Name2", new
{
Name1 = "%管理员%",
Name2 = "%测试%"
})
.ToList();
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
}
附：Select子查询
最简捷清晰的写法还是SQL，缺点就是它是个字符串。混写是一个探索。
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
List<SysUser> list = session.CreateSql<SysUser>() //说明：CreateSql不传参数则创建一个空SQL
.Select(t => new
{
t.RealName,
t.CreateUserid
})
.Select(session.CreateSql(@"(
select count(1)
from bs_order o
where o.order_userid = t.id
and o.status = @Status
) as OrderCount", new { Status = 0 }))
.Where(t => t.Id >= 0)
.ToList();
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
}
上面的查询也可以这样写：
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
var subSql = session.Queryable<BsOrder>(o => "count(1)")
.WhereJoin<SysUser>((o, t) => o.OrderUserid == t.Id)
.Where<BsOrder>(o => o.Status == 0);
List<SysUser> list = session.Queryable<SysUser>(
t => new
{
t.RealName,
t.CreateUserid
})
.Select("({0}) as OrderCount", subSql)
.Where(t => t.Id >= 0)
.ToList();
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
}
附：拼接子查询
using (var session = LiteSqlFactory.GetSession())
{
session.OnExecuting = (s, p) => Console.WriteLine(s); //打印SQL
var subSql = session.CreateSql<SysUser>().Select(t => new { t.Id }).Where(t => !t.RealName.Contains("管理员"));
var subSql2 = session.CreateSql<SysUser>().Select(t => new { t.Id }).Where(t => t.Id <= 20);
var sql = session.Queryable<SysUser>()
.Where(t => t.Password.Contains("345"))
.Append(" and id in ", subSql)
.Append<SysUser>(@" and t.create_time >= @StartTime", new { StartTime = new DateTime(2020, 1, 1) })
.Append<SysUser>(" and id in ", subSql2)
.Where(t => t.Password.Contains("234"));
var sql2 = session.Queryable<SysUser>().Where(t => t.RealName.Contains("管理员"));
sql.Append(" union all ", sql2);
List<SysUser> list = sql.QueryList<SysUser>();
foreach (SysUser item in list)
{
Console.WriteLine(ModelToStringUtil.ToString(item));
}
Assert.IsTrue(list.Count > 0);
Assert.IsTrue(list.Count(t => t.RealName.Contains("管理员")) > 0);
Assert.IsTrue(list.Count(t => t.Id > 20) == 0);
}
后续
只要代码写的足够少，就...没有BUG？嗯...最新版本暂时没有发现BUG，因为除了我自己没什么人用。
使用的是Dapper的理念，不会像EFCore那样追求强大的功能，不会追求在Lambda表达式方面做到极致，暂不会添加新功能，暂时还不知道有没有必备功能还没有加。
NuGet地址：
https://www.nuget.org/packages/Dapper.LiteSql
Dapper.LiteSql源码地址：
https://gitee.com/s0611163/Dapper.LiteSql
配套实体类生成器地址：
https://gitee.com/s0611163/ModelGenerator
之前出现一个失误，代码注释里含有一个敏感信息，导致我把原来的仓库删了，建了个新的。
出处：https://www.cnblogs.com/s0611163/p/16641136.html
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