WTM项目升级EF Core 8后Contains方法报错问题解析
问题背景
在WTM(WalkingTec MVVM)项目中,当开发者将Entity Framework Core从7.x版本升级到8.0版本后,发现原本正常工作的Contains方法突然开始报错。具体表现为执行包含Contains方法的LINQ查询时,系统抛出SQL语法错误,提示"关键字'WITH'附近有语法错误"。
错误现象
开发者在代码中使用了如下查询:
var funcPrivileges = await DC.Set<FunctionPrivilege>()
.Where(x => x.RoleCode != null && rc.Contains(x.RoleCode))
.Distinct()
.ToListAsync();
升级到EF Core 8后,这段代码会抛出异常:
(关键字 'WITH' 附近有语法错误。
关键字 'with' 附近有语法错误。如果此语句是公用表表达式、xmlnamespaces 子句或者更改跟踪上下文子句,那么前一个语句必须以分号结尾。)
原因分析
这个问题源于EF Core 8.0中的一个重大变更。在EF Core 8.0中,微软改进了SQL Server提供程序对于Contains方法的处理方式。在旧版本中,当集合参数较小(通常少于10个元素)时,EF Core会生成IN子句;当集合较大时,会创建临时表并使用JOIN操作。
在EF Core 8.0中,微软引入了新的查询翻译策略,默认会尝试使用OPENJSON函数来处理Contains操作。这种新方法理论上性能更好,但需要SQL Server 2016(13.x)或更高版本支持OPENJSON函数。如果数据库版本较低或者配置不支持,就会导致上述语法错误。
解决方案
针对这个问题,开发者有以下几种解决方案:
-
降级回EF Core 7.x:如果不急于升级,可以暂时回退到EF Core 7.x版本。
-
启用兼容模式:在DbContext配置中添加以下代码,启用旧版Contains处理方式:
protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
{
optionsBuilder.UseSqlServer(
connectionString,
x => x.UseCompatibilityLevel(120)); // 使用SQL Server 2014兼容级别
}
-
升级SQL Server:将SQL Server升级到2016(13.x)或更高版本,以支持OPENJSON函数。
-
修改查询方式:对于小型集合,可以手动拆分为多个OR条件:
var query = DC.Set<FunctionPrivilege>().Where(x => x.RoleCode != null);
query = rc.Aggregate(query, (current, code) => current.Or(x => x.RoleCode == code));
var funcPrivileges = await query.Distinct().ToListAsync();
最佳实践建议
-
在升级EF Core大版本前,务必仔细阅读官方发布的重大变更文档。
-
对于生产环境,建议先在测试环境验证所有关键查询。
-
考虑使用数据库版本检测功能,根据实际数据库版本动态调整查询策略。
-
对于性能敏感的Contains操作,建议进行基准测试,比较不同方案的性能差异。
总结
EF Core 8.0对Contains方法的处理进行了优化改进,但这可能导致与旧版本数据库的兼容性问题。开发者需要根据实际环境选择合适的解决方案。这个问题也提醒我们,在进行核心框架升级时,需要全面评估兼容性影响,并做好相应的测试和回滚准备。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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