聚合方法

主要方法:

Count, LongCount: 返回输入序列的元素数量, 并且满足一个断言(可选), SQL对应语法为COUNT()

Min, Max: 返回输入序列中的最小或最大的元素, SQL对应语法为MIN(), MAX()

Sum, Average: 计算序列中的所有元素的总和或者平均数, SQL对应语法为SUM(), AVG()

Aggregate: 执行一个自定义的聚合计算, 无对应SQL语法

Count, LongCount

源序列: IEnumerable

断言: TSource => bool (可选)

Count枚举一个序列并返回其中的元素总数:

   1: int fullCount = new int[] { 5, 6, 7}.Count();    // 3

在IEnumerable.Count的内部实现中, 它首先测试输入序列是否实现了ICollection, 如果是, 则直接调用ICollection.Count, 否则就利用一个简单的计算数遍历所有元素每次加1获得最后的总数.

另外, 我们也可以在查询中提供一个断言:

   1: int digitCount = “jame921″.Count (c => char.IsDigit (c));   // 3

LongCount跟Count做一样的工作, 只不过它返回的是一个64位的整数, 可以计算超过20亿的元素

Min和Max

源序列: IEnumerable

可选结果选择器: TSource => TResult

Min和Max分别返回输入序列中最小和最大的元素:

   1: int[] numbers = { 28, 32, 14 };   2:     3: int smallest = numbers.Min();    // 14;   4:     5: int largest  = numbers.Max();    // 32;

你也可以包含一个选择表达式:

   1: int smallest = numbers.Max (n => n % 10);   // 8;

如果元素本身并不是可比较的, 那么选择器表达式就是必须的了, 换句话说, 如果元素没有实现IComparable, 例如:

   1: Purchase runtimeError =   2:     3:   dataContext.Purchases.Min();      // 编译错误   4:     5: decimal? lowestPrice =   6:     7:     dataContext.Purchases.Min (p => p.Price);    // OK

一个选择器表达式不仅决定元素之间如何做比较, 同时也可以影响最后的结果. 例如前面的例子返回的结果是一个decimal类型的数值, 而不是一个purchase对象, 为了要获得最便宜的采购订单, 我们需要一个子查询:

   1: Purchase cheapest = dataContext.Purchases   2:     3:   .Where (p => p.Price ==   4:     5:           dataContext.Purchases.Min(p2 => p2.Price))   6:     7:     .FirstOrDefault();

Sum与Average

源序列: IEnumerable

可选的结果选择器: TSource => TResult

Sum和Average这两个聚合操作符使用与Min和Max类似:

   1: decimal[] numbers = { 3, 4, 8 };   2:     3: decimal sumTotal  = numbers.Sum();       // 15   4:     5:  average   = numbers.Average();   // 5

以下查询返回names数组中每一个元素的长度总和:

   1: int combinedLength = names.Sum (s =>s.Length);

Sum和Average操作必需是关于数值类型(int, long, float, double以及nullable版本), 相反的, Min和Max就没有这么严格的限定, 它们可以操作那些实现了Icomparable的元素, 例如string. 此外, Average总是返回decimal或者double两者之一:

1.如果选择器类型是decimal，则返回类型也是decimal

2.如果选择器类型是int, long, float, double, 则返回类型是double

这意味着下面的查询无法编译(因为double不能为自动转换为int)

   1: int avg = new int[] { 3, 4 }.Average();

但是以下的查询则没有问题:

   1: double avg = new int[] { 3, 4}.Average();   // 3.5

Average隐式提高输入值的精度以避免原有精度丢失. 这这个例子中, 我们取得平均值3.5, 而不需要去诉求于一个输入元素的转换:

   1: double avg = numbers.Average (n =>(double) n);

在LINQ to SQL中, Sum和Average被翻译成了标准的SQL聚合函数, 以下的查询返回了那些包含有订单平均值 > 500的客户名称:

   1: from c in dataContext.Customers   2:     3: where c.Purchases.Average (p => p.Price) > 500   4:     5: select c.Name;

聚合

Aggregate允许你嵌入一个自定义的算法来实现那些不是很常用的聚合场景. Aggregations在LINQ to SQL当中不受支持. 以下的查询演示了如果使用Aggregate来做与Sum的工作:

   1: int[] numbers = { 1, 2, 3 };   2: int sum = numbers.Aggregate (0, (seed, n)=> seed + n);

  第一个参数是seed,表示从那个元素位置开始计算. 第二个参数是一个更新计算结果值的表达式, 并作为一个新的元素继续循环下去. 我们还可以使用可选的第三个参数在返回值的时候再作进一步的project. 待续!