Linq合并不同站点的结果集怎么操作?

柠檬片-味道 2015-05-06 08:21:46
有两个Oracle数据库,分别存储student表和class表,要联接两张表查询,如select s.name,c.name from student s left outer join class c on s.classid=c.id where s.hobby like '%篮球%' and c.department like '%计算机%';现在把这条sql分解成两条,分表到对应的数据库去执行然后合并:

string sql1 = "select classid,name from student where hobby like '%篮球%'";
string sql2 = "select id,name from class where department like '%计算机%'";
DataSet dataset = new DataSet();
Dictionary<string, string[]> dict = new Dictionary<string, string[]>();
dict.Add("student", new string[] { "Data Source=172.168.1.1/ORCL;User ID=user1;Password=123", sql1 });
dict.Add("class", new string[] { "Data Source=172.168.1.2/ORCL;User ID=user2;Password=123", sql2 });
var tables = (from x in dict.AsParallel() select Query(x)).ToList();
Dictionary<string, DataTable> dict1 = new Dictionary<string, DataTable>();
for (int i = 0; i < tables.Count; i++)
{
dict1.Add(tables[i].TableName, tables[i]);
}
var result = from s in dict1["student"].AsEnumerable()
join c in dict1["class"].AsEnumerable()
on s["classid"] equals c["id"]
select new
{
studentname = s["name"],
classname = c["name"]
};

static DataTable Query(KeyValuePair<string, string[]> dict)
{
string host = dict.Value[0];
string sql = dict.Value[1];
using (OracleConnection conn = new OracleConnection(host))
{
OracleDataAdapter da = new OracleDataAdapter(sql, conn);
conn.Open();
DataSet ds = new DataSet();
da.Fill(ds);
DataTable table = ds.Tables[0];
table.TableName = dict.Key;
return table;
}
}


合并时,对查询出来的结果集联接,字段的类型我并不知道,该怎么获取?合并的linq怎么写?还有个问题,由于是left out join,按照我写的方法分别去数据库中查询再合并,结果感觉会不对把?
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柠檬片-味道 2015-05-07
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引用 2 楼 caozhy 的回复:
你的代码可以,但是是全部取出,在内存中查询的。
合并的linq语句中取出来的字段需要转换类型,怎么获得呢?
threenewbee 2015-05-06
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你的代码可以,但是是全部取出,在内存中查询的。
柠檬片-味道 2015-05-06
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顶上去顶上去
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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