Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как настроить Entity Framework для автоматической обрезки значений?

Мне нужно, чтобы «EF Core 2.1.0» удалял пробелы из строковых полей в запросах, «HasConversion» не работает, можете ли вы сказать мне, почему?

entity.Property(e => e.Name)
             .HasConversion(
                new ValueConverter<string, string>(v => v.TrimEnd(), v => v.TrimEnd()));

-использование базы данных DB2 и .net core 2.1

Запрос:

public List<ItemServico> List()
        {
            return _uow._db.ItensServico.ToList();
        }

Ответы:


1

Вот для чего предназначен тип varchar, чтобы автоматически и эффективно обрезать пробелы.

Ручные операции trim() должны каждый раз перебирать строку, чтобы выяснить полезные данные, тогда как varchar просто сохраняет полезную длину.

В общем, вы обнаружите, что EF Core перешел к удалению более бесполезных функций, чтобы максимально эффективно реализовать полезные функции. Особенно более поздние версии EF Core (вы отстаете на 3 версии).

08.06.2020
  • Стандарт ANSI требует сохранять конечные пробелы, но игнорировать их при сравнении. 08.06.2020
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..