我有如下数据库结构:
当我更新订单时,我使用以下查询:
using (var xaction = new TransactionScope())
{
foreach (OrderItemDetail orderItemDetail in OrderItemDetailClient.GetAllOrderItemDetails())
{
if (orderItemDetail.OrderId == NewOrder.OrderId)
{
OrderItemDetailClient.DeleteOrderItemDetail(orderItemDetail);
}
}
IEnumerable<Dispatch> dispatches = DispatchClient.GetAllDispatches().Where(x => x.OrderId == NewOrder.OrderId);
foreach (Dispatch dispatch in dispatches)
{
foreach (DispatchItemDetail dispatchItemDetail in DispatchItemDetailClient.GetAllDispatchItemDetails().Where(x => x.InvoiceId == dispatch.InvoiceId))
{
DispatchItemDetailClient.DeleteDispatchItemDetail(dispatchItemDetail);
}
DispatchClient.DeleteDispatch(dispatch);
}
OrderClient.UpdateOrder(NewOrder);
xaction.Complete();
TransactionSucceded = true;
}
OrderClient中的UpdateOrder方法如下所示:
public Order UpdateOrder(Order Order)
{
IOrderRepository OrderRepository = _DataRepositoryFactory.GetDataRepository<IOrderRepository>();
Order updatedEntity = null;
if (Order.OrderId == 0)
{
updatedEntity = OrderRepository.Add(Order);
}
else
{
updatedEntity = OrderRepository.Update(Order);
}
return updatedEntity;
}
在OrderRepository中:
protected override Order UpdateEntity(RateDifferenceContext entityContext, Order entity)
{
return (from e in entityContext.OrderSet
where e.OrderId == entity.OrderId
select e).FirstOrDefault();
}
然后在DataRepositoryBase类中我使用以下方法:
public T Update(T entity)
{
using (U entityContext = new U())
{
T existingEntity = UpdateEntity(entityContext, entity);
SimpleMapper.PropertyMap(entity, existingEntity);
entityContext.SaveChanges();
return existingEntity;
}
}
删除相关实体时,出现错误:The relationship could not be changed because one or more of the foreign-key properties is non-nullable
我知道手动我不需要在保存订单之前删除orderItemDetails,Dispatches和DispatchItemDetails。但如果我不这样做,那么我会得到下面提到的错误:
Multiplicity constraint violated
我真的对实体框架不熟悉。任何人都可以建议我保存订单的好方法吗?这样我就可以加快速度。
更新
NewOrder来自哪里?它真的是新的吗?
NewOrder
是Order
类型的属性,它在ViewModel的构造函数中初始化。以及编辑或保存时。我的意思是如果用户正在创建新订单,而NewOrder
则是新订单Order
。如果用户正在修改现有订单,则NewOrder
是existing Order
。
什么是OrderItemDetailClient。什么是DispatchClient?
OrderItemDetailClient
是IOrderItemDetailService
类型的变量,它也在ViewModel的构造函数中初始化,如下所示:
OrderItemDetailClient = serviceFactory.CreateClient<IOrderItemDetailService>();
其中暗示IOrderItemDetailService
是WCF服务实现类。
同样,
DispatchClient
是IDispatchService
类型的变量,它也在ViewModel的构造函数中初始化,如下所示:
DispatchClient = serviceFactory.CreateClient<IDispatchService>();
其中暗示IDispatchService
是WCF服务实现类。
orderItemDetailList,TotalQuantity和TotalAmount的作用是什么?
抱歉,该代码不是必需的。我想我忘了删除它。
为什么要删除(而不是添加)Dispatches?
更新订单会自动保存Order,OrderItemDetail,Dispatch及其相关的DispatchItemDetail。
因此,如果我不删除NewOrder的现有Dispatches,那么当我更新Order时,Cascade更新或其他东西认为我已经有一个带有主键的Dispatch,我现在正试图存储。所以,我收到一个错误:
Multiplicity constraint violated. The role '…' of the
relationship '…' has multiplicity 1 or 0..1
最迫切的问题是:为什么不添加新项目,删除已删除的项目并单独留下其他项目?
我想我在上面的回答中回答了这个问题,如果我这样做,我在保存更新时会出现Multiplicity constraint violated
错误。
答案 0 :(得分:1)
问题的很大一部分很可能是您可能从WCF服务中提取批次数据,可能比您需要的多得多。这很昂贵,因为您需要从数据库中提取记录,然后将它们序列化,以便将它们从WCF服务中传出(然后在WCF客户端上对它们进行反序列化)。
如果您向WCF服务添加了一些方法以仅返回与特定ID相关的数据,那么您可以将返回的数据限制为仅与您尝试执行的操作相关的数据,这样可以加快速度。例如,而不是
DispatchClient.GetAllDispatches().Where(x => x.OrderId == NewOrder.OrderId);
您可以创建一个名为“GetDispatchesForOrderId”的服务方法,该方法接受订单ID并仅返回与其相关的调度。这将仅发回您需要的数据并且更便宜(即更快)。所以上面的行将替换为
DispatchClient.GetDispatchesForOrderId(NewOrder.OrderId)
权衡是你必须写一些服务方法。
如果您还添加了方法“OrderItemDetailClient.GetOrderItemDetailsForOrderId”和“DispatchItemDetailClient.GetDispatchItemDetailsForInvoiceId”,那么您的更新代码将变为如下所示:
foreach (OrderItemDetail orderItemDetail in OrderItemDetailClient.GetOrderItemDetailsForOrderId(NewOrder.OrderId))
{
OrderItemDetailClient.DeleteOrderItemDetail(orderItemDetail);
}
foreach (Dispatch dispatch in DispatchClient.GetDispatchesForOrderId(NewOrder.OrderId))
{
foreach (DispatchItemDetail dispatchItemDetail in DispatchItemDetailClient.GetDispatchItemDetailsForInvoiceId(dispatch.InvoiceId))
{
DispatchItemDetailClient.DeleteDispatchItemDetail(dispatchItemDetail);
}
DispatchClient.DeleteDispatch(dispatch);
}
OrderClient.UpdateOrder(NewOrder);
如果你不做这样的事情,那么随着数据库的增长,你的问题会随着时间的推移而变得越来越糟 - 每当你要提取的数据超过你需要的数据时,随着不必要数据的大小增加那么你花在削减你实际上不需要的数据上的浪费时间也是如此。