对于常常接触的分页你肯定你真的会吗

对于一直奋斗在crud“前线”的码农, 天天面对的就是形形色色的crud代码,不过写了这么多的crud你肯定面对你常常也得topage,getpage肯定没什么问题吗?那么今天我就来抛砖一下(目前仅在sqlserver下有效不过目测其余数据库也同样)

你们通常来讲都会封装一个分页方法,这是每一个开发者都会的技能,对于ef我今天就来说下正确的分页姿式先上分页代码

通常咱们会定义一个分页返回对象固然你也能够用out返回count来实现

    /// <summary>
    /// 分页集合
    /// </summary>
    /// <typeparam name="T"></typeparam>
    public class PagedResult<T>
    {

        #region Ctor
        /// <summary>
        /// 初始化一个新的<c>PagedResult{T}</c>类型的实例。
        /// </summary>
        /// <param name="total">总记录数。</param>
        /// <param name="data">当前页面的数据。</param>
        public PagedResult(List<T> data, int total)
        {
            this.Total = total;
            this.Data = data;
        }
        #endregion

        #region Public Properties
        /// <summary>
        /// 获取或设置总记录数。
        /// </summary>
        public int Total { get; set; }
        /// <summary>
        /// 分页数据
        /// </summary>
        public List<T> Data { get; set; }
        #endregion
    }

有了这个代码后通常咱们会对iqueryable进行封装分页方法，先上一个简单版本

        public static async Task<PagedResult<T>> ToPageResultAsync<T>(this IQueryable<T> source, int pageIndex, int pageSize)
        {
            //设置每次获取多少页
            var take = pageSize <= 0 ? 1 : pageSize;
            //设置当前页码最小1
            var index = pageIndex <= 0 ? 1 : pageIndex;
            //须要跳过多少页
            var skip = (index - 1) * take;
            //获取每次总记录数
            var count = await source.CountAsync();
            var data = await source.Skip(skip).Take(take).ToListAsync();
            return new PagedResult<T>(data, count);
            
            
        }

这样咱们第一个版本的分页代码就封装好了,可是对于这个熟悉的方法不少人会止步于此,毕竟过分优化是很愚蠢的,可是咱们会发现一个很重要的优化点是不少人会忽略的就是无心义查询，直接上第二个版本

        public static async Task<PagedResult<T>> ToPageResultAsync<T>(this IQueryable<T> source, int pageIndex, int pageSize)
        {
            //设置每次获取多少页
            var take = pageSize <= 0 ? 1 : pageSize;
            //设置当前页码最小1
            var index = pageIndex <= 0 ? 1 : pageIndex;
            //须要跳过多少页
            var skip = (index - 1) * take;
            //获取每次总记录数
            var count = await source.CountAsync();
            
            //当数据库数量小于要跳过的条数就说明没数据直接返回不在查询list
            if (count <= skip)
                return new PagedResult<T>(new List<T>(0), count);
            var data = await source.Skip(skip).Take(take).ToListAsync();
            return new PagedResult<T>(data, count);
            
        }

细心的喷友可能发现了仅仅是多了一个判断能够减小跳大页的状况,可是对于这种状况下咱们会发现若是在大数据量好比百万往上的状况下每每单个简单的查询会让你感受性能的低下，明明就查询返回了一条数据怎么要这么久，反而返回多数据的时候变快了,其实这里就有一个问题就是当你

返回的数据库结果仅1条的状况下若是你用了top 2那么他就会一直找count下的数据直到知足2条(我的猜测),因此咱们再来优化下分页代码

        public static async Task<PagedResult<T>> ToPageResultAsync<T>(this IQueryable<T> source, int pageIndex, int pageSize)
        {
            //设置每次获取多少页
            var take = pageSize <= 0 ? 1 : pageSize;
            //设置当前页码最小1
            var index = pageIndex <= 0 ? 1 : pageIndex;
            //须要跳过多少页
            var skip = (index - 1) * take;
            //获取每次总记录数
            var count = await source.CountAsync();
            
            //当数据库数量小于要跳过的条数就说明没数据直接返回不在查询list
            if (count <= skip)
                return new PagedResult<T>(new List<T>(0), count);
            //获取剩余条数
            int remainingCount = count - skip;
            //当剩余条数小于take数就取remainingCount
            var realTake = remainingCount < take ? remainingCount : take;
            var data = await source.Skip(skip).Take(realTake).ToListAsync();
            return new PagedResult<T>(data, count);
        }

当数据库中剩余的条数减去对应的跳过数目剩余的数目若是不够本次pagesize的时候就再也不须要按pagesize获取数据了,因此对于本次查询仅适用realTake就能够了,到此为止分页的正确姿式就展现完了,若是这篇文章对你有帮助就给我点个赞吧谢谢