Ardalis.Specification 9.x版本中Select方法的设计变更解析
2025-07-05 03:29:34作者:董宙帆
在持久层开发中,规范模式(Specification Pattern)是一种常用的设计模式,用于封装查询逻辑。Ardalis.Specification作为.NET生态中流行的规范模式实现库,在其9.x版本中对Select方法进行了重要变更,这直接影响了查询构建的工作流程。
版本变更的核心差异
在8.x版本中,Select方法允许链式调用,开发者可以在Select之后继续添加其他查询条件。然而这种设计存在一个潜在问题:虽然代码书写顺序是Select在前,但实际执行时查询条件仍然会被优先应用。这种不一致性可能导致开发者的误解。
9.x版本通过将Select方法的返回类型改为void,明确禁止了在Select之后添加其他查询条件的做法。这一变更是对原有设计缺陷的修正,使得API行为更加符合开发者的直觉预期。
实际场景中的解决方案
当我们需要对投影后的结果进行排序时,可以考虑以下两种方案:
- 内存中排序:先获取完整数据集,然后在内存中对投影结果进行排序
- 查询优化:将排序条件移到Select之前,确保数据库层面完成排序
对于包含分页的场景,第二种方案尤为重要,因为数据库层面的排序能保证分页结果的正确性。示例中的员工查询规范可以优化为:
Query
.Where(x => x.User!.Active)
.Search(x.PersonnelNumber, $"{searchString}%", hasDigit)
.Search(x.User!.FullName, $"%{searchString}%", !hasDigit)
.OrderBy(x.PersonnelNumber, hasDigit)
.Take(20)
.Select(x => new EmployeeProfileModel() { ... });
设计哲学的理解
这一变更体现了API设计的一个重要原则:应该让错误的用法无法通过编译,而不是在运行时才暴露问题。通过限制Select后的操作,库作者确保了查询条件的应用顺序与开发者的预期保持一致。
对于复杂查询场景,建议将规范与DbContext直接结合使用,在规范应用后添加额外的查询条件,这种方式既保持了规范的复用性,又提供了足够的灵活性。
总结
Ardalis.Specification 9.x的这一变更虽然带来了短暂的适应成本,但从长远来看提高了代码的可维护性和可预测性。理解这一变更背后的设计理念,有助于开发者编写出更加健壮的数据访问层代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
1
暂无简介
Dart
651
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
211
222
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
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++
656
291
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
🎉 (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
1.17 K
640
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
319