Cross.DataFilter 1.0.1

Cross.DataFilter

A lightweight .NET library designed to simplify data filtering, sorting, and pagination in Entity Framework Core applications. The library provides a robust set of tools for handling common data access patterns with a focus on performance and extensibility.

Main Features:

• Advanced Pagination

  • Efficient query pagination with skip/take operations
  • Support for both IQueryable and IEnumerable collections
  • Built-in page size and count tracking

• Dynamic Sorting

  • Attribute-based sorting configuration
  • Multi-level property sorting
  • Case-insensitive string comparison
  • Support for complex object sorting

• AutoComplete Support

  • Ready-to-use autocomplete query handlers
  • Built-in pagination for large datasets
  • Configurable ordering
  • Support for grouped results

• Flexible Architecture

  • CQRS-friendly design
  • Integration with MediatR
  • Extensible query handlers
  • Support for custom filtering logic

The library is particularly useful for building modern web applications that require efficient data handling with minimal boilerplate code.

Install with nuget.org:

https://www.nuget.org/packages/Cross.DataFilter

Installation

Clone repository or Install Nuget Package

Install-Package Cross.DataFilter

Quick Start

Basic Pagination Query

public class MyPaginatedQuery : PaginatedItemsQuery<MyFilter, MyEntity>
{
    public MyPaginatedQuery(MyFilter request)
        : base(request) { }
}

AutoComplete Implementation

public class MyAutoCompleteQuery : AutoCompleteQuery
{
    public MyAutoCompleteQuery(int? page, int? pageSize, MyFilter filter)
        : base(page, pageSize, filter) { }
}

Configuration

Basic Setup

services.AddCrossDataFilter();

Issues and Pull Request

Contribution is welcomed. If you would like to provide a PR please add some testing.

How To's

Please use Wiki for documentation and usage examples.

Complete usage examples can be found in the test project

Note - test project is not a part of nuget package. You have to clone repository.

Roadmap:

Memory Optimization

• Large dataset optimization
  • Общая оптимизация для больших наборов данных:
    • Эффективные SQL запросы
    • Правильное использование индексов
    • Оптимизация JOIN операций
    • Эффективные стратегии подсчета общего количества записей
    • Асинхронная загрузка данных
    • Умное кэширование результатов
• Streaming results for large datasets
  • Специфический подход обработки данных:
    • Потоковая передача данных без загрузки всего набора в память
    • Использование yield return для постепенной обработки
    • Server-Sent Events для real-time передачи
    • Чтение данных частями (batch processing)
• Parallel query support
  • Параллельное выполнение запросов для повышения производительности:
    • Распараллеливание тяжелых операций фильтрации
    • Concurrent выполнение агрегаций
    • Асинхронная загрузка связанных данных
    • Балансировка нагрузки между потоками
    • Контроль за количеством параллельных запросов
• Query profiling
  • Анализ и оптимизация производительности запросов:
    • Измерение времени выполнения запросов
    • Отслеживание используемых ресурсов
    • Анализ планов выполнения
    • Выявление узких мест
    • Сбор метрик для разных типов запросов
    • Логирование проблемных паттернов
• Memory-efficient data structures
  • Фокус на выборе структур данных:
    • Использование ArrayPool<T> вместо обычных массивов
    • Применение Span<T>/Memory<T> для работу с памятью без аллокаций
    • Структуры вместо классов где это уместно
    • Использование компактных коллекций (например, BitArray вместо bool[])
• Memory usage optimization
  • Фокус на эффективном использовании памяти:
    • Правильное управление жизненным циклом объектов
    • Своевременное освобождение ресурсов
    • Оптимизация размера кэша
    • Контроль за утечками памяти
    • Мониторинг общего потребления памяти
    • Уменьшение пиковых нагрузок на память
• Garbage collection optimization
• Фокус на настройке работы сборщика мусора:
  • Выбор подходящего режима GC (Server/Workstation)
  • Настройка поколений GC
  • Оптимизация частоты сборок
  • Управление размером Large Object Heap
  • Настройка порогов для разных поколений
  • Минимизация фрагментации кучи

AutoComplete

• Customizable search algorithms
• Performance improvements

Filtering

• Dynamic filters
  • Важная и базовая функциональность:
    • Создание фильтров "на лету"
    • Изменение условий фильтрации без перезагрузки
    • UI для интерактивного построения фильтров
    • Это основа современной системы фильтрации
• Composite conditions
  • Необходимо для сложной фильтрации:
    • Комбинирование условий через AND/OR
    • Группировка условий в скобках
    • Пример: (Status = 'Active' AND Price > 100) OR (IsSpecial = true)
    • Нужно если простых фильтров недостаточно
• Custom comparison operators
  • Может быть избыточным:
    • Стандартных операторов (=, >, <, !=, LIKE) часто достаточно
    • Имеет смысл только при специфичных требованиях
    • Пример: геопространственные операторы, специальные текстовые сравнения
    • Можно отложить или убрать, если нет особых требований
• Nested property filters
  • Зависит от структуры данных:
    • Нужно если у вас сложные объекты с вложенностью
    • Пример: User.Address.City или Order.Items[].Product.Category
    • Необходимо только при работе со сложными объектами

Sorting

• Multi-level sorting
  • Важная базовая функциональность:
    • Сортировка по нескольким полям одновременно
    • Пример: сначала по статусу, потом по дате, потом по имени
    • Разные направления сортировки для разных полей
    • Это стандартное требование для современных таблиц
• Nested property sorting
  • Зависит от структуры данных:
    • Нужно при работе со сложными объектами
    • Пример: сортировка по User.Profile.LastName
    • Полезно при связанных данных
    • Необходимо только при наличии вложенных объектов
• Custom comparators
  • Может быть избыточным:
    • Стандартных компараторов часто достаточно
    • Нужно для специальных случаев:
      • Сложная логика сравнения
      • Специфичные бизнес-правила
      • Кастомный порядок сортировки
    • Можно отложить до появления особых требований
• Sort expression building
  • Зависит от реализации:
    • Построение динамических выражений сортировки
    • Преобразование UI-команд в выражения для БД
    • Интеграция с ORM или другими системами
    • Техническая необходимость зависит от архитектуры

Database Integration

• EF Core optimization
• MongoDB support