.NET中實(shí)現(xiàn)對象數(shù)據(jù)映射示例詳解
前言
對象數(shù)據(jù)映射即將一個對象的數(shù)據(jù)根據(jù)特定規(guī)則批量映射到另一個對象中,減少手工操作和降低人為出錯率。如將 DTO
對象和 Entity
實(shí)體相互轉(zhuǎn)換映射。
示例
在我們平常表單提交中,我們通常會定義一個DTO讓用戶填寫一些必須的信息而并不是將數(shù)據(jù)庫所有的字段羅列讓用戶填寫,在過去我們需要如何操作:
// 數(shù)據(jù)庫User表 public class User { public int UserId { get; set; } // 用戶編號 public string UserName { get; set; } // 用戶名稱 public int Age { get; set; } // 年齡 public DateTime? CreateAt { get; set; } // 創(chuàng)建時間 public int CreateBy { get; set; } // 創(chuàng)建人 public DateTime Birthday { get; set; } // 生日 }
如上數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì),我們用戶編號、創(chuàng)建時間、創(chuàng)建人、包括年齡都是系統(tǒng)計(jì)算或者系統(tǒng)生成的,可能提供給用戶填寫的數(shù)據(jù)只有名稱和生日:
public class UserRequestDto { public string UserName { get; set; } public DateTime Birthday { get; set; } }
在以前我們應(yīng)該這樣處理
public async Task Create(UserRequestDto request) { // 實(shí)例化一個User實(shí)體,并且將用戶填寫內(nèi)容一個一個賦值 User user = new User(); user.UserName = request.UserName; user.Birthday = request.Birthday; user.CreateAt = DateTime.Now; .... // 創(chuàng)建用戶 await context.User.InsertAsync(user); }
問題: 如果很多地方需要這樣的賦值操作,那么將有非常多的代碼冗余,而且如果字段過多非常容易出錯,操作效率極低。
有了如上問題,我們實(shí)現(xiàn)自動映射的需求就出現(xiàn)了,在C#中有比較優(yōu)秀的對象映射工具 Mapster 跟 AutoMapper,據(jù)說 Mapster 使用簡單且性能高。
Mapster 使用
Mapster 是一個使用簡單,功能強(qiáng)大,性能極佳的對象映射框架。與 AutoMapper 相比在速度和內(nèi)存占用方面表現(xiàn)更加優(yōu)秀,可以在只使用1/3內(nèi)存的情況下獲得4倍的性能提升。
Method | Mean | StdDev | Error | Gen 0 | Gen 1 | Gen 2 | Allocated |
---|---|---|---|---|---|---|---|
'Mapster 6.0.0' | 108.59 ms | 1.198 ms | 1.811 ms | 31000.0000 | - | - | 124.36 MB |
'Mapster 6.0.0 (Roslyn)' | 38.45 ms | 0.494 ms | 0.830 ms | 31142.8571 | - | - | 124.36 MB |
'Mapster 6.0.0 (FEC)' | 37.03 ms | 0.281 ms | 0.472 ms | 29642.8571 | - | - | 118.26 MB |
'Mapster 6.0.0 (Codegen)' | 34.16 ms | 0.209 ms | 0.316 ms | 31133.3333 | - | - | 124.36 MB |
'ExpressMapper 1.9.1' | 205.78 ms | 5.357 ms | 8.098 ms | 59000.0000 | - | - | 236.51 MB |
'AutoMapper 10.0.0' | 420.97 ms | 23.266 ms | 35.174 ms | 87000.0000 | - | - | 350.95 MB |
如上為官方提供的性能測試表格,當(dāng)然還是根據(jù)個人喜好選擇,具體測試結(jié)果也僅供參考,大家也可以自行研究選擇。
- 映射到一個新的對象
// 一行代碼搞定,就是這么神奇 User user = request.Adapt<User>();
- 在EFCore中使用 (Mapster 提供了對 IQueryable 的映射擴(kuò)展)
在EFCore中查詢所需要的格式我們通常使用Select實(shí)現(xiàn)
context.User.Select(x => new UserDto { UserName = x.UserName, Age = x.Age ... ... })
使用 ProjectToType 映射到目標(biāo)類型
var result = context.User.ProjectToType<UserDto>().ToList();
- 自定義映射
在某些特殊情況下當(dāng)我們源屬性類型和目標(biāo)屬性名稱不對應(yīng)的時候我們可以進(jìn)行自定義映射關(guān)系
// 在數(shù)據(jù)映射時,將出生日期通過計(jì)算方法映射給返回的Age TypeAdapterConfig<User, UserDto> .NewConfig() .Ignore("Id")//指定忽略某些字段 .Map(dest => dest.Age, src => CalcAge(src.Birthday));
- 在某些情況下,如果需要在 依賴注入(DI)使用,Mapster提供了
IMapper
andMapper
public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { var config = new TypeAdapterConfig(); services.AddSingleton(config);//使用單例注冊 services.AddScoped<IMapper, ServiceMapper>();//注冊服務(wù) } // Service進(jìn)行依賴注入 private readonly IMapper _mapper; public UserService(IMapper mapper) { _mapper = mapper; } public void Create(UserRequestDto request) { // 使用服務(wù) var user = _mapper.Map<User>(request); }
- 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化
decimal i = 123.Adapt<decimal>();// int轉(zhuǎn)換成decimal var e = "Read, Write, Delete".Adapt<Enum>(); // 枚舉
總結(jié)
使用 Mapster 能讓我們在處理尤其是 Entity 與 DTO 之間數(shù)據(jù)相互映射,如果手動映射會導(dǎo)致效率差,代碼冗余, Mapster的優(yōu)勢還是非常明顯的,當(dāng)然也不是說 AutoMapper 就非常拉跨,大家根據(jù)自己的需求選擇即可。
以上就是.NET中實(shí)現(xiàn)對象數(shù)據(jù)映射示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于.NET對象數(shù)據(jù)映射的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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