EF Core LINQ查询核心是强类型C#代码自动转SQL，支持方法语法和查询表达式语法，具备延迟执行、服务器端筛选排序分页投影、Join/Left Join、Contains转IN、原始SQL补充及AsNoTracking优化。
EF Core 使用 LINQ 查询的核心在于：用 C# 代码写强类型查询，由 EF Core 自动翻译成 SQL 发送到数据库执行。不需要手写 SQL，也不需要担心参数注入——只要写对 LINQ 表达式，EF Core 就能安全、高效地处理。
基础查询：获取数据的两种写法
EF Core 的 DbSet
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方法语法（推荐）：简洁直观，适合日常开发
var users = context.Users.Where(u => u.Status == "Active").OrderByDescending(u => u.CreatedAt).ToList(); -
查询表达式语法：接近 SQL 风格，适合复杂多表逻辑
var users = (from u in context.Users where u.Age > 18 select u).ToList();
两者编译后生成的 SQL 完全一致，选哪种纯看团队习惯。但注意：所有查询在调用 ToList()、First()、Count() 等终结方法前，都只是构建表达式树，不会真正访问数据库——这就是延迟执行。
常用操作：筛选、排序、分页、投影
这些是最常组合使用的操作，且多数能完整翻译为 SQL（即“服务器端执行”）：
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Where：支持
==、Contains（对应IN）、StartsWith/EndsWith/Contains（对应LIKE），甚至嵌套条件.Where(u => u.Name.Contains("张") && u.IsActive) -
OrderBy/ThenBy：支持升序、降序及多级排序
.OrderBy(u => u.DepartmentId).ThenByDescending(u => u.HireDate) -
Skip/Take：实现分页，必须配合 OrderBy 使用（否则结果不稳定）
.OrderBy(u => u.Id).Skip((page - 1) * size).Take(size) -
Select：做投影（避免查整行），可映射到匿名类型或 DTO 类型
.Select(u => new { u.Id, u.Name, u.Email })
关联查询：Join 和 Left Join
EF Core 支持标准 LINQ Join，也支持更自然的导航属性访问（前提是模型配置了关系）。但显式 Join 更可控：
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Inner Join：用
join ... on ... equals ...，关键字必须是 equals（不是==）from u in context.Users join r in context.Roles on u.RoleId equals r.Id select new { u.Name, r.Name } -
Left Join：靠
DefaultIfEmpty()实现，常用于“用户可能没角色”的场景from u in context.Users join r in context.Roles on u.RoleId equals r.Id into ur from r in ur.DefaultIfEmpty() select new { u.Name, RoleName = r?.Name }
注意：Join 条件只支持简单相等比较；复杂条件（如 u.Id > r.MinUserId）会被拉到客户端执行，影响性能。
进阶技巧：In 查询、原始 SQL 补充
有些需求 LINQ 默认不直接支持，但有成熟解法：
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IN 查询：直接用
Contains，EF Core 会转成WHERE Id IN (1,2,3)var ids = new[] { 1, 5, 8, 12 }; context.Users.Where(u => ids.Contains(u.Id)) -
无法翻译的逻辑：比如数据库特有函数（全文检索、地理计算），可用
FromSqlRaw或FromSqlInterpolated混合使用context.Users.FromSqlInterpolated($"SELECT * FROM Users WHERE MATCH(Name) AGAINST({keyword})") -
不跟踪查询：只读场景下加
.AsNoTracking()可提升性能，避免变更追踪开销context.Users.AsNoTracking().Where(...).ToList()
基本上就这些。掌握 Where + OrderBy + Select + Skip/Take 这四类组合，再理解 Join 和 AsNoTracking 的适用时机，就能覆盖 90% 的日常查询需求。
