WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

EntityFramework. Выбор родительских объектов, чьи внуки появляются в массиве идентификаторов int

Учитывая следующие объекты

Брокеры / AccountTypes / ExecutionOptions

Брокеры имеют много типов счетов

AccountTypes имеет много ExecutionOptions

Учитывая массив int идентификаторов ExecutionOptions

как мне выбрать всех брокеров, которые содержат типы учетных записей, которые содержат идентификаторы ExecutionOptions, которые отображаются в моем массиве входящих целых чисел?

.net entity-framework
29.05.2017

  • Используйте ответ на предыдущий вопрос. Просто продолжайте с Any(x => x.Y.Any(y => y.Z.Any(..., пока не нажмете на коллекцию, чтобы применить Contains. 29.05.2017
  • так просто да? Если вы хотите написать это как ответ, я приму это. 29.05.2017

Ответы:


1

Вы можете начать с ExecutionOptions, отфильтровать по идентификатору, а затем присоединиться вверх по всем таблицам, пока не дойдете до Brokers. Будут найдены только брокеры с существующими отношениями между таблицами, в противном случае соединения отфильтруют их.

30.05.2017
  • Не думаю, что это сработает в моем случае. ExecutionOptions — это одна из многих различных сущностей GrandChildren, по которым мне нужно фильтровать, поэтому я должен работать с Broker. Комментарий, предоставленный Иваном Стоевым в исходном вопросе, предоставил рабочий метод. 30.05.2017
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]