这篇文章主要为大家详细介绍了基于dapper实现分页效果，支持筛选，排序，结果集总数，多表查询，非存储过程，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
简介
之前事先搜索了下博客园上关于dapper分页的实现，有是有，但要么是基于存储过程，要么支持分页，而不支持排序，或者搜索条件不是那么容易维护。
方法定义
以下是我的一个分页的实现，虽然不是泛型（因为考虑到where条件以及sql语句的搭配），但是应该可以算是比较通用的了，方法定义如下：
public tuple<ienumerable<log>, int> find(logsearchcriteria criteria
, int pageindex
, int pagesize
, string[] asc
, string[] desc);
以上函数定义是一个查询log的示例，返回结果中，tuple的第一个值是结果集，第二个值是总行数（例如，总共有100条记录，每页10条，当前第一页，那么第一个值是10条记录，第二个值是100）
在示例项目中，我用两种方法实现了分页：
1. 第一种是基于2此查询，第一次得到总数，第二次查询得到结果集。
2. 第二种是基于1此查询，用了sqlserver 的offest/fetch，所以只支持sql server 2012+，所以大家根据自己用的sql server版本选择不同的实现，这里当然是第二种实现效率更高一点。
运行示例
1. 将github的repo下载或者clone到本地以后，到database目录下，解压缩database.7z
2. attach到sql server上。默认我使用sql server localdb，连接字符串是 data source=(localdb)\mssqllocaldb;initial catalog=dapperpagingsample;integrated security=true; 如果你用的不是localdb，请酌情修改app.config的连接字符串。
3. ctrl+f5运行程序，示例项目里，我用了一个简单的winform程序，但应该可以比较好的演示分页效果。
多表支持
增加了示例，支持多表查询，例如有两个log表，level表，log的levelid字段引用level的id字段，通过以下的查询，可以实现多表查询的分页，排序，过滤：
首先是通过两次查询的示例（基本支持所有版本sql server）：
public tuple<ienumerable<log>, int> find(logsearchcriteria criteria
, int pageindex
, int pagesize
, string[] asc
, string[] desc)
{
using (idbconnection connection = base.openconnection())
{
const string countquery = @"select count(1)
from [log] l
inner join [level] lv on l.levelid = lv.id
/**where**/";
const string selectquery = @" select *
from ( select row_number() over ( /**orderby**/ ) as rownum, l.*, lv.name as [level]
from [log] l
inner join [level] lv on l.levelid = lv.id
/**where**/
) as rowconstrainedresult
where rownum >= (@pageindex * @pagesize + 1 )
and rownum <= (@pageindex + 1) * @pagesize
order by rownum";
sqlbuilder builder = new sqlbuilder();
var count = builder.addtemplate(countquery);
var selector = builder.addtemplate(selectquery, new { pageindex = pageindex, pagesize = pagesize });
if (!string.isnullorempty(criteria.level))
builder.where("lv.name= @level", new { level = criteria.level });
if (!string.isnullorempty(criteria.message))
{
var msg = "%" + criteria.message + "%";
builder.where("l.message like @message", new { message = msg });
}
foreach (var a in asc)
{
if(!string.isnullorwhitespace(a))
builder.orderby(a);
}
foreach (var d in desc)
{
if (!string.isnullorwhitespace(d))
builder.orderby(d + " desc");
}
var totalcount = connection.query<int>(count.rawsql, count.parameters).single();
var rows = connection.query<log>(selector.rawsql, selector.parameters);
return new tuple<ienumerable<log>, int>(rows, totalcount);
}
}
第二个示例是通过offset/fetch查询（支持sql server 2012+）
public tuple<ienumerable<log>, int> findwithoffsetfetch(logsearchcriteria criteria
, int pageindex
, int pagesize
, string[] asc
, string[] desc)
{
using (idbconnection connection = base.openconnection())
{
const string selectquery = @" ;with _data as (
select l.*, lv.name as [level]
from [log] l
inner join [level] lv on l.levelid = lv.id
/**where**/
),
_count as (
select count(1) as totalcount from _data
)
select * from _data cross apply _count /**orderby**/ offset @pageindex * @pagesize rows fetch next @pagesize rows only";
sqlbuilder builder = new sqlbuilder();
var selector = builder.addtemplate(selectquery, new { pageindex = pageindex, pagesize = pagesize });
if (!string.isnullorempty(criteria.level))
builder.where("lv.name = @level", new { level = criteria.level });
if (!string.isnullorempty(criteria.message))
{
var msg = "%" + criteria.message + "%";
builder.where("l.message like @message", new { message = msg });
}
foreach (var a in asc)
{
if (!string.isnullorwhitespace(a))
builder.orderby(a);
}
foreach (var d in desc)
{
if (!string.isnullorwhitespace(d))
builder.orderby(d + " desc");
}
var rows = connection.query<log>(selector.rawsql, selector.parameters).tolist();
if(rows.count == 0)
return new tuple<ienumerable<log>, int>(rows, 0);
return new tuple<ienumerable<log>, int>(rows, rows[0].totalcount);
}
}
以上就是利用dapper实现分页效果方法教程的详细内容。