EntityFramework-Plus 中处理 Npgsql 批量更新时的 SelectListIterator 转换问题
问题背景
在使用 EntityFramework-Plus 进行 PostgreSQL 数据库操作时,开发人员可能会遇到一个特定场景下的异常问题。当尝试对通过 SelectListIterator 过滤后的集合执行批量更新操作时,系统会抛出 InvalidCastException 异常。
问题现象
具体表现为:当使用 Npgsql 数据库提供程序时,如果查询条件中使用了 LINQ 的 Select 方法产生的 SelectListIterator 进行过滤(例如 idList.Select(x => x)),然后调用 Update 方法执行批量更新,系统会抛出以下异常:
System.InvalidCastException: Unable to cast object of type 'SelectListIterator`2[System.Int32, System.Int32]' to type 'System.Collections.Generic.IList`1[System.Int32]'
问题分析
这个问题本质上是一个类型转换异常,发生在 EntityFramework-Plus 内部处理查询表达式时。具体原因如下:
-
类型转换失败:框架尝试将
SelectListIterator类型强制转换为IList<int>类型,但这种转换是不被支持的。 -
提供程序差异:这个问题仅在 Npgsql 提供程序中出现,使用 InMemory 或 SQLite 提供程序时不会出现此问题。
-
版本回溯:该问题在 EntityFramework-Plus 6.100.0.5 版本中不存在,但在 8.103.0 版本中出现。
解决方案
EntityFramework-Plus 团队在 8.103.1 版本中修复了这个问题。修复后的版本正确处理了 SelectListIterator 类型的转换,使得以下代码能够正常工作:
var idsToUpdate = idList.Select(x => x);
context.Models.Where(x => idsToUpdate.Contains(x.Id)).Update(x => new() { Foo = "bar" });
最佳实践建议
-
及时升级:建议使用 Npgsql 提供程序的用户升级到 EntityFramework-Plus 8.103.1 或更高版本。
-
替代方案:在升级不可行的情况下,可以先将
SelectListIterator转换为列表:
var idsToUpdate = idList.Select(x => x).ToList();
- 测试验证:在升级后,建议对涉及批量更新的代码进行充分测试,特别是那些使用复杂 LINQ 表达式的场景。
技术深入
这个问题揭示了在使用 ORM 框架时需要注意的几个重要方面:
-
LINQ 提供程序差异:不同的数据库提供程序对 LINQ 表达式的处理方式可能不同,这可能导致跨提供程序的行为不一致。
-
延迟执行与立即执行:
SelectListIterator代表的是延迟执行的查询,而某些操作(如批量更新)可能需要立即执行的具体集合。 -
框架兼容性:随着 EF Core 版本的更新,底层表达式树的处理方式可能发生变化,这要求扩展库(如 EntityFramework-Plus)也需要相应调整。
总结
EntityFramework-Plus 8.103.1 版本修复了 Npgsql 提供程序下使用 SelectListIterator 进行批量更新时的类型转换问题。这个问题提醒我们在使用 ORM 框架的高级功能时,需要注意不同提供程序之间的行为差异,并及时关注框架更新以获取问题修复。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00