求解。有关IQueryable 和表达式树的序列化问题

mooncat2000 2010-09-26 01:25:56
最近在使用Entity Framework做项目,

有些需求是将基础查询结果保存(名称结果中包含关键子的) ,
然后根据界面操作,增加筛选条件和排序方式。
生成筛选后的结果。

这个过程中,由于IQueryable提供了一种延迟查询机制,构造了查询的对象和条件。在需要的时候生成语句执行。
我希望能将IQueryable 或者 表达式树 保存在Session里。

但是发现 如果Session是使用State Service或者SQL Server 的,则保存的对象必须要可序列化。
IQueryable和表达式树,都很难被序列化。

对于这种情况,请问该如何处理呢??
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mooncat2000 2010-09-26
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Re:gongsun

我主要想保存查询条件,一般大家查询条件都是保存在哪里的呢?
ViewState里么?ViewState也需要可序列化的类。


gongsun 2010-09-26
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我希望能将IQueryable 或者 表达式树 保存在Session里。

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为什么要保存在 session里面呢?

如果访问量大,采用负载均衡,还的配session服务器。好资源还麻烦。。。
内容概要:本文系统研究了基于模型预测控制(MPC)滚动优化的微电网多时间尺度能量管理调度方法,提出了一种结合多时间尺度协调机制与MPC滚动优化框架的调度模型,旨在应对可再生能源出力波动性和负荷不确定性带来的运行挑战。研究详细构建了包含风光储等多种分布式能源的微电网系统架构,设定了以运行成本最小化、碳排放降低和系统稳定性提升为核心的多目标优化函数,并充分考虑设备运行约束、功率平衡约束及储能动态特性等关键因素。文中给出了完整的Python代码实现方案,涵盖模型搭建、优化求解与结果可视化全过程,支持读者复现、验证并进一步拓展算法。该方法有效提升了微电网在复杂运行环境下的经济性、可靠性和低碳化水平。; 适合人群:具备一定电力系统分析基础和Python编程能力,从事微电网、综合能源系统、智能配电网、优化调度等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握MPC在微电网能量管理中的建模思想与实现流程;② 复现并改进多时间尺度调度模型,服务于学术论文撰写或实际项目开发;③ 深入理解滚动优化、预测误差修正与多时间尺度协调控制的技术内涵与工程价值。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码逐模块学习,理解各时间尺度(如日前、日内、实时)之间的衔接逻辑,配合优化理论与电力系统运行知识进行深入分析,鼓励在仿真平台中调整参数、设置不同场景以测试模型鲁棒性,从而全面提升对先进能量管理系统的设计与应用能力。

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