Cont()与Where().Count()有时性能差别如此之大！

在今日的工作中，我遇到了一个棘手的问题：管理用户公司列表时，列表加载变得异常缓慢。面对这个问题，我开始深入调查，发现数据虽然相对较多，但仅有四千多条记录，之前运行良好，为何现在如此缓慢呢？

经过思考，我回想起之前在此列表中添加了一个状态字段，用于提示管理员公司产品列表的修改状态。这个字段引起了问题的出现。我开始分析之前是如何编写这个状态字段的。在实体中加入了ContentStatus字段，并在Linq语句的Select实体对象中使用了一段复杂的三元运算表达式。这个表达式在转换到Sql语句时，生成了大量的Case，when，then语句。我认为这些判断增加了查询的复杂性，可能会影响查询性能。

于是，我决定去掉这个三元运算，但运行页面后，速度并没有明显提高。这时，我借助了LinqPad工具，查看生成的Sql语句。原本简单的Count查询，生成的Sql语句却十分复杂。我在SQL Server中直接运行这个语句，发现查询速度依然很慢。

接下来，我尝试了一种新的方法。我使用Where()函数替代了之前的Count()函数生成Sql语句。结果令人惊讶，运行速度提升了一个数量级！在后台列表查询结果中，速度大大提高。为了证明这一点，我提供了项目中的截图作为证据。

从图1可以看到，使用Count()函数查询结果需要35秒。而在图2中，使用Where().Count()查询同样的数据仅需要4秒钟，速度相差近十倍！

为了兼顾取值的便利性，我还是选择加入了三元运算。使用ContentStatus=Product_Maintain.Where(C => CpanyID == pany.ID && C.IsDeleted == 0 && (C.AuditStatus == 0 || C.AuditStatus == 4)).Count()>0?"产品有更新":""这种方式时，结果如何呢？

事实证明，尽管加入了三元运算，但只要合理使用Where()函数进行查询，依然可以保持较高的查询效率。Count()与Where()之间的区别确实存在，合理使用它们可以大大提高查询效率。这次经历让我深刻认识到优化查询语句的重要性，也提醒我在未来的工作中要更加注意性能优化。初次踏入这片编程天地两年的我，发现了一些关于编程中常见查询的有趣现象。我会就两个看似相似的查询方法展开讨论，它们分别使用了`Count()`和`Where().Count()`的方式。从我对这两者的理解和实验中发现，尽管这两种方法在某些情况下看起来几乎是相同的，但它们背后的运行效率可能有着显著的差异。

让我们看看这两种查询方式的基本形式：

第一种是 `Product_Maintain.Count(C => C.IsDeleted == 0 && (C.AuditStatus == 0 || C.AuditStatus == 4))`。这种方式是直接进行计数查询，当条件满足时，会计算满足条件的记录数量。

第二种是 `Product_Maintain.Where(C => C.IsDeleted == 0 && (C.AuditStatus == 0 || C.AuditStatus == 4)).Count()`。这种方式首先会筛选出满足条件的记录，然后再对这些记录进行计数。在表面看来，这两种方式似乎没有什么区别，因为它们都完成了相同的任务：计算满足特定条件的记录数量。在实际应用中，它们的运行效率可能会有所不同。

在我自己的实践中，我发现当我们在查询中涉及到更复杂的操作（例如在筛选的基础上再进行其他操作）时，使用 `Where().Count()` 的方式可能会比直接使用 `Count()` 的方式更快。这是因为 `Where()` 方法首先会筛选出符合条件的记录，然后再进行下一步操作，这样可以减少后续操作的数据量，从而提高效率。而直接使用 `Count()` 的方式则可能需要处理更多的数据，从而可能会降低效率。

我还想分享一些我在LinqPad中的实验经验。我发现，在LinqPad中查询的结果和在Sql Server中执行生成的Sql语句的结果可能会有所不同。这主要是因为LinqPad中的查询可能包含了更多的上下文信息，比如数据的加载和预处理等过程。尽管在LinqPad中的查询可能需要4秒左右的时间，但生成的Sql语句在Sql Server中执行可能只需要不到1秒的时间。这也说明了直接执行生成的Sql语句可能会更高效。

尽管 `Count()` 和 `Where().Count()` 的方式在有些时候看起来相同，但它们在实际应用中的效率可能会有所不同。我们需要根据具体的应用场景和需求来选择最适合的查询方式。希望我的分享能对大家有所帮助，也期待各位的宝贵意见和建议。这是我在园区发表的第一篇首发文章，感谢大家的阅读和支持！