在FullStackHero项目中实现高级搜索过滤功能
2025-06-06 22:47:14作者:柯茵沙
搜索过滤功能的实现挑战
在使用FullStackHero的dotnet-starter-kit项目时,开发者可能会遇到如何正确实现搜索过滤功能的问题。项目提供了丰富的API端点,但如何有效地利用这些端点进行数据过滤需要一定的理解。
基础搜索与高级搜索的区别
项目中的搜索功能通常分为两种实现方式:
- 简单搜索:直接通过参数传递基本过滤条件
- 高级搜索:使用
AdvancedFilter类构建更复杂的查询条件
高级搜索的实现方案
在FullStackHero项目中,正确的做法是使用AdvancedFilter类来构建复杂的搜索条件。这个类提供了更灵活的方式来构建查询,支持多种条件的组合。
var filter = new AdvancedFilter
{
Keyword = "1",
AdvancedSearch = new()
{
new SearchCriteria
{
FieldName = "IsActive",
Operator = "eq",
Value = "true"
}
}
};
var result = await _client.SearchPaymentTypesEndpointAsync(filter);
为什么需要AdvancedFilter
- 灵活性:支持多种操作符(等于、大于、小于等)
- 可扩展性:可以轻松添加更多过滤条件
- 一致性:统一了不同端点的查询方式
- 安全性:内置了查询验证机制,防止SQL注入
实际应用建议
- 理解数据结构:在使用过滤前,先了解返回数据的结构
- 测试不同条件:从简单条件开始,逐步增加复杂度
- 性能考虑:避免构建过于复杂的查询条件
- 错误处理:准备好处理可能出现的查询错误
总结
FullStackHero的dotnet-starter-kit项目通过AdvancedFilter提供了强大的搜索过滤功能。开发者应该熟悉这种模式,因为它不仅用于支付类型搜索,也适用于项目中其他实体的查询操作。掌握这一技术可以显著提高开发效率和应用程序的查询能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
137