var query = types.Where(x => Convert.ToDateTime(x.OpertionTime) >= stime.Date && Convert.ToDateTime(x.OpertionTime) < etime.AddDays(1).Date) .GroupBy(x => new { x.OpertionName, }) .Select(x => new { Name = x.Key.OpertionName, sumNum = x.Count(), sumFs = x.GroupBy(g => g.Name).Count(), TotalPrice = x.Sum(s => Convert.ToInt32(s.Price)) }) .ToList();

这是一个LINQ查询语句，它使用了Where()方法来筛选出满足条件的元素，GroupBy()方法对筛选出来的元素进行分组，Select()方法对每个分组进行投影，最后使用ToList()方法将结果转换为列表。该查询的功能是从一个列表中筛选出在指定时间范围内的元素，然后按操作名称对这些元素进行分组，并计算每个分组的元素数量、不同操作名称数量以及总价格。

相关问题

var query = types.Where(x => Convert.ToDateTime(x.OpertionTime) >= stime.Date && Convert.ToDateTime(x.OpertionTime) < etime.AddDays(1).Date) .GroupBy(x => new { x.Name }) .Select(x => new { Name = x.Key.Name, TotalPrice = x.Sum(s => Convert.ToInt32(s.Price)), avgPrice = x.Average(s => Convert.ToInt32(s.Price)), sumNum = x.Count() }) .ToList();

这段代码使用了 LINQ 语句，对类型为 `types` 的数据进行筛选、分组和计算，最后将结果转换为列表并赋值给 `query` 变量。具体实现为：

1. `Where` 方法筛选出符合条件的数据，条件为 `OpertionTime` 字段在 `stime` 到 `etime` 之间；
2. `GroupBy` 方法按照 `Name` 字段对数据进行分组；
3. `Select` 方法对每个分组进行计算，包括商品名称、总价、平均价和商品数量；
4. `ToList` 方法将计算结果转换为列表。

优化var query = _dbcontext.Set<T_R_HOLIDAY>().Where(p => Convert.ToDateTime(p.TIME) < Convert.ToDateTime(nowTime) && p.TYPE == (decimal)PropertyHelper.TypesTime.临时);

这是一个关于 Entity Framework 的查询优化问题。可以通过以下方式进行优化：

1. 将 Convert.ToDateTime(nowTime) 的结果缓存起来，避免在每次查询时都进行转换。
2. 将查询条件中的 Convert.ToDateTime(p.TIME) 改为 p.TIME，然后将 nowTime 转换为 DateTime 类型，再进行比较。
3. 如果 T_R_HOLIDAY 表中的 TIME 字段类型为 DateTime，可以直接使用 p.TIME < nowTime 进行比较，避免类型转换的开销。

以上是一些常见的优化方式，具体的实现需要根据具体情况进行调整。