原文地址：http://www.cnblogs.com/coolcode/archive/2009/09/28/IQueryBuilder.html
首先我们来看看日常比较典型的一种查询Form
这个场景很简单：就是根据客户名、订单日期、负责人来作筛选条件，然后找出符合要求的订单。
在那遥远的时代，可能避免不了要写这样的简单接口：
public interface IOrderService
{
IList<Order> Search(string customer, DateTime dateFrom, DateTime dateTo, int employeeID);
}
具体爱怎么实现就怎么实现啦，存储过程，ORM框架。这里假定是用了孩童时代就开始有的存储过程吧：
Create Procedure usp_SearchOrder
@Customer nVarchar(20),
@DateFrom DateTime,
@DateTo DateTime,
@EmployeeID Int
AS
/*... 以下省去几百行SQL语句*/
接着写一个类OrderService实现IOrderService， 调用以上存储过程，洋洋洒洒的写上几句代码就可以“安枕睡觉”了。但是，噩梦就从此开始了。
客户的需求是不断变化的。过了一段时间，设计这个接口的工程师就先被夸赞一番，然后说客户提出需要加多“一个”筛选条件。工程师可能也想过这一点，加一个筛选条件“不外乎“给接口加个参数，存储过程加个参数，where那里加个条件，……苦力活一堆。
客户的筛选条件是这样：既然订单里有“国家”字段，就想根据国家来筛选条件，并且国家可多选，如下图：
工程师看到图可能就倒下了……
以上可以当作笑话看看，不过话说回来，没有一个通用的查询框架，单靠这样的接口
public interface IOrderService
{
IList<Order> Search(string customer, DateTime dateFrom, DateTime dateTo, int employeeID);
}
是根本不能适应需求变化。
在没有Linq 的时代， SQL“ 强人”就试图通过拼接字符串的方法来结束存储过程带来的痛苦，
IList<Order> Search(string sqlQurey);
结果进入另一个被“SQL注入”的时代（注：我大学时也有一段时间玩过“SQL注入”，不亦乐乎，现在基本上很少找到能够简单注入的网站了，有磨难就有前进的动力嘛
）。
来到Linq To SQL 的时代 （不得不赞叹Linq把查询发挥到淋漓尽致）， 某些朋友就能轻易地挥洒Linq表达式来解决查询问题：
IList<Order> Search(Expression<Func<Order, bool>> expression);
查询语句：
Expression<Func<Order, bool>> expression = c =>
c.Customer.ContactName.Contains(txtCustomer.Text) &&
c.OrderDate >= DateTime.Parse(txtDateFrom.Text) && c.OrderDate <= DateTime.Parse(txtDateTo.Text) &&
c.EmployeeID == int.Parse(ddlEmployee.SelectedValue);
然后再一次 “安枕睡觉”。一觉醒来还是不行。
客户又来新需求：负责人的下拉框加个“ALL”的选项，如果选了“ALL”就搜索所有的负责人相关的Order。
工程师刷刷几下，又加if else，又加 and 来拼装expression；接着又来新需求，…… 最后expression臃肿无比 (当然这个故事是有点夸张)。
为什么用上“先进”的工具还是会倒在惨不忍睹的代码海洋里呢？因为Microsoft提供给我们的只是“鱼竿”。这种鱼竿不管在小河还是大海都能钓到东西，而且不管你钓的是鲨鱼还是鲸鱼，也保证鱼竿不会断。但是有些人能钓到大鱼，有些则钓到一双拖鞋。因为关键的鱼饵没用上。也就是说，Microsoft给了我们强大的Linq 表达式，可不是叫我们随便到表现层一放就了事，封装才是硬道理。
于是，千呼万唤始出来，犹抱 QueryBuilder 半遮脸：
var queryBuilder = QueryBuilder.Create<Order>()
.Like(c => c.Customer.ContactName, txtCustomer.Text)
.Between(c => c.OrderDate, DateTime.Parse(txtDateFrom.Text), DateTime.Parse(txtDateTo.Text))
.Equals(c => c.EmployeeID, int.Parse(ddlEmployee.SelectedValue))
.In(c => c.ShipCountry, selectedCountries );
这样代码就清爽很多了，逻辑也特别清晰，即使不懂Linq 表达式的人也能明白这些语句是干什么的，因为它的语义基本上跟SQL一样：
WHERE ([t1].[ContactName] LIKE '%A%') AND
(([t0].[OrderDate]) >= '1/1/1990 12:00:00 AM') AND (([t0].[OrderDate]) <= '9/25/2009 11:59:59 PM') AND
(([t0].[EmployeeID]) = 1) AND
([t0].[ShipCountry] IN ('Finland', 'USA', 'UK'))
对于使用这个QueryBuilder的人来说，他觉得很爽，因为他明白钓什么鱼用什么鱼饵了，模糊查询用Like，范围用Between，……
对于编写这个QueryBuilder的人来说，也觉得很爽，因为他本身热爱写通用型的代码，就像博客园的老赵那样。
看到使用方式，聪明人自然就已经想到大概的实现方式。就像厨师吃过别人煮的菜，自然心中也略知是怎么煮的。
实现方式并不难，这里简单说明一下：
QueryBuilder.Create<Order>() 返回的是IQueryBuilder<T> 接口，而IQueryBuilder<T> 接口只有一个 Expression 属性：
/// <summary>
/// 动态查询条件创建者
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
public interface IQueryBuilder<T>
{
Expression<Func<T, bool>> Expression { get; set; }
}
于是 Like， Between， Equals， In就可以根据这个Expression 来无限扩展了。
以下是实现Like的扩展方法：
/// <summary>
/// 建立 Like ( 模糊 ) 查询条件
/// </summary>
/// <typeparam name="T">实体</typeparam>
/// <param name="q">动态查询条件创建者</param>
/// <param name="property">属性</param>
/// <param name="value">查询值</param>
/// <returns></returns>
public static IQueryBuilder<T> Like<T>(this IQueryBuilder<T> q, Expression<Func<T, string>> property, string value)
{
value = value.Trim();
if (!string.IsNullOrEmpty(value))
{
var parameter = property.GetParameters();
var constant = Expression.Constant("%" + value + "%");
MethodCallExpression methodExp = Expression.Call(null, typeof(SqlMethods).GetMethod("Like",
new Type[] { typeof(string), typeof(string) }), property.Body, constant);
Expression<Func<T, bool>> lambda = Expression.Lambda<Func<T, bool>>(methodExp, parameter); q.Expression = q.Expression.And(lambda);
}
return q;
}
每个方法都是对Expression进行修改，然后返回修改后的Expression，以此实现链式编程。
稍微有点意思的就是 In的扩展方法（这个害我费了不少时间，前前后后可能4个小时）：
/// <summary>
/// 建立 In 查询条件
/// </summary>
/// <typeparam name="T">实体</typeparam>
/// <param name="q">动态查询条件创建者</param>
/// <param name="property">属性</param>
/// <param name="valuse">查询值</param>
/// <returns></returns>
public static IQueryBuilder<T> In<T,P>(this IQueryBuilder<T> q, Expression<Func<T, P>> property, params P[] values)
{
if (values != null && values.Length > 0)
{
var parameter = property.GetParameters();
var constant = Expression.Constant(values);
Type type = typeof(P);
Expression nonNullProperty = property.Body;
//如果是Nullable<X>类型，则转化成X类型
if (IsNullableType(type))
{
type = GetNonNullableType(type);
nonNullProperty = Expression.Convert(property.Body, type);
}
Expression<Func<P[], P, bool>> InExpression = (list, el) => list.Contains(el);
var methodExp = InExpression;
var invoke = Expression.Invoke(methodExp, constant, property.Body);
Expression<Func<T, bool>> lambda = Expression.Lambda<Func<T, bool>>(invoke, parameter);
q.Expression = q.Expression.And(lambda);
}
return q;
}
如果有兴趣的朋友可以在文章末下载源代码，看看其他两个扩展方法。
嗯，似乎又是时候退场了。什么？你说只有Like， Between， Equals， In不够用？哦，可以自己扩展IQueryBuilder，自己动手丰衣足食嘛。
我后来又为另外一个Project做了一个“奇怪”的扩展：
譬如，我们知道打印设置里可以直接写页数号码来筛选要打印哪几页——1，4，9 或者 1-8 这样的方式。
于是引发这样的需求：
左图查询Bruce和Jeffz的订单；右图查询B直到Z的客户订单。
还美其名曰：Fuzzy ，意即：模糊不清的 （点这里看 Fuzzy详细意思）
总结：
其实这篇文章已经酝酿好久了，近期工作收获很多编程技巧。一个Project下来了，又是时候总结一下，希望有空能够继续与大家分享。
源代码下载：CoolCode.Linq.rar