نظرات مطالب
مروری بر تاریخچه محدودیت حافظه مصرفی برنامه‌های ASP.NET در IIS
- سرور 32 بیتی نمی‌تونه از حداکثر میزان RAM سرور شما (بیشتر از 2GB) نهایت استفاده رو انجام بده.  تمهیداتی هم در این زمینه هست ولی ... بهتره به یک سرور 64 بیتی کوچ کنید. بدون این تمهیدات، میزان حافظه مهیای جهت یک پروسه 32 بیتی به اندازه address space آن یعنی 2GB محدود است.
- همچنین باید کش کردن اطلاعات رو فعال کنید و اجازه بدید IIS بجای برنامه این مسایل رو راسا مدیریت کنه؛ یا از یک کش سرور مجزا استفاده کنید.
مطالب
EF Code First #11

استفاده از الگوی Repository اضافی در EF Code first؛‌ آری یا خیر؟!

اگر در ویژوال استودیو، اشاره‌گر ماوس را بر روی تعریف DbContext قرار دهیم، راهنمای زیر ظاهر می‌شود:

A DbContext instance represents a combination of the Unit Of Work and Repository patterns such that 
it can be used to query from a database and group together changes that will then be written back to
the store as a unit. DbContext is conceptually similar to ObjectContext.

در اینجا تیم EF صراحتا عنوان می‌کند که DbContext در EF Code first همان الگوی Unit Of Work را پیاده سازی کرده و در داخل کلاس‌ مشتق شده از آن، DbSet‌ها همان Repositories هستند (فقط نام‌ها تغییر کرده‌اند؛ اصول یکی است).
به عبارت دیگر با نام بردن صریح از این الگوها، مقصود زیر را دنبال می‌کنند:
لطفا بر روی این لایه Abstraction ایی که ما تهیه دیده‌ایم، یک لایه Abstraction دیگر را ایجاد نکنید!
«لایه Abstraction دیگر» یعنی پیاده سازی الگوهای Unit Of Work و Repository جدید، برفراز الگوهای Unit Of Work و Repository توکار موجود!
کار اضافه‌ای که در بسیاری از سایت‌ها مشاهده می‌شود و ... متاسفانه اکثر آن‌ها هم اشتباه هستند! در ذیل روش‌های تشخیص پیاده سازی‌های نادرست الگوی Repository را بر خواهیم شمرد:
1) قرار دادن متد Save تغییرات نهایی انجام شده، در داخل کلاس Repository
متد Save باید داخل کلاس Unit of work تعریف شود نه داخل کلاس Repository. دقیقا همان کاری که در EF Code first به درستی انجام شده. متد SaveChanges توسط DbContext ارائه می‌شود. علت هم این است که در زمان Save ممکن است با چندین Entity و چندین جدول مشغول به کار باشیم. حاصل یک تراکنش، باید نهایتا ذخیره شود نه اینکه هر کدام از این‌ها، تراکنش خاص خودشان را داشته باشند.
2) نداشتن درکی از الگوی Unit of work
به Unit of work به شکل یک تراکنش نگاه کنید. در داخل آن با انواع و اقسام موجودیت‌ها از کلاس‌ها و جداول مختلف کار شده و حاصل عملیات، به بانک اطلاعاتی اعمال می‌گردد. پیاده سازی‌های اشتباه الگوی Repository، تمام امکانات را در داخل همان کلاس Repository قرار می‌دهند؛ که اشتباه است. این نوع کلاس‌ها فقط برای کار با یک Entity بهینه شده‌اند؛ در حالیکه در دنیای واقعی، اطلاعات ممکن است از دو Entity مختلف دریافت و نتیجه محاسبات مفروضی به Entity سوم اعمال شود. تمام این عملیات یک تراکنش را تشکیل می‌دهد، نه اینکه هر کدام، تراکنش مجزای خود را داشته باشند.
3) وهله سازی از DbContext به صورت مستقیم داخل کلاس Repository
4) Dispose اشیاء DbContext داخل کلاس Repository
هر بار وهله سازی DbContext مساوی است با باز شدن یک اتصال به بانک اطلاعاتی و همچنین از آنجائیکه راهنمای ذکر شده فوق را در مورد DbContext مطالعه نکرده‌اند، زمانیکه در یک متد با سه وهله از سه Repository موجودیت‌های مختلف کار می‌کنید، سه تراکنش و سه اتصال مختلف به بانک اطلاعاتی گشوده شده است. این مورد ذاتا اشتباه است و سربار بالایی را نیز به همراه دارد.
ضمن اینکه بستن DbContext در یک Repository، امکان اعمال کوئری‌های بعدی LINQ را غیرممکن می‌کند. به ظاهر یک شیء IQueryable در اختیار داریم که می‌توان بر روی آن انواع و اقسام کوئری‌های LINQ را تعریف کرد اما ... در اینجا با LINQ to Objects که بر روی اطلاعات موجود در حافظه کار می‌کند سر و کار نداریم. اتصال به بانک اطلاعاتی با بستن DbContext قطع شده، بنابراین کوئری LINQ بعدی شما کار نخواهد کرد.
همچنین در EF نمی‌توان یک Entity را از یک Context به Context‌ دیگری ارسال کرد. در پیاده سازی صحیح الگوی Repository (دقیقا همان چیزی که در EF Code first به صورت توکار وجود دارد)، Context باید بین Repositories که در اینجا فقط نامش DbSet تعریف شده، به اشتراک گذاشته شود. علت هم این است که EF از Context برای ردیابی تغییرات انجام شده بر روی موجودیت‌ها استفاده می‌کند (همان سطح اول کش که در قسمت‌های قبل به آن اشاره شد). اگر به ازای هر Repository یکبار وهله سازی DbContext انجام شود، هر کدام کش جداگانه خاص خود را خواهند داشت.
5) عدم امکان استفاده از تنها یک DbConetext به ازای یک Http Request
هنگامیکه وهله سازی DbContext به داخل یک Repository منتقل می‌شود و الگوی واحد کار رعایت نمی‌گردد، امکان به اشتراک گذاری آن بین Repositoryهای تعریف شده وجود نخواهد داشت. این مساله در برنامه‌های وب سبب کاهش کارآیی می‌گردد (باز و بسته شدن بیش از حد اتصال به بانک اطلاعاتی در حالیکه می‌شد تمام این عملیات را با یک DbContext انجام داد).

نمونه‌ای از این پیاده سازی اشتباه را در اینجا می‌توانید پیدا کنید. متاسفانه شبیه به همین پیاده سازی، در پروژه MVC Scaffolding نیز بکارگرفته شده است.


چرا تعریف لایه دیگری بر روی لایه Abstraction موجود در EF Code first اشتباه است؟

یکی از دلایلی که حین تعریف الگوی Repository دوم بر روی لایه موجود عنوان می‌شود، این است:
«به این ترتیب به سادگی می‌توان ORM مورد استفاده را تغییر داد» چون پیاده سازی استفاده از ORM، در پشت این لایه مخفی شده و ما هر زمان که بخواهیم به ORM دیگری کوچ کنیم، فقط کافی است این لایه را تغییر دهیم و نه کل برنامه‌ را.
ولی سؤال این است که هرچند این مساله از هزار فرسنگ بالاتر درست است، اما واقعا تابحال دیده‌اید که پروژه‌ای را با یک ORM شروع کنند و بعد سوئیچ کنند به ORM دیگری؟!
ضمنا برای اینکه واقعا لایه اضافی پیاده سازی شده انتقال پذیر باشد، شما باید کاملا دست و پای ORM موجود را بریده و توانایی‌های در دسترس آن را به سطح نازلی کاهش دهید تا پیاده سازی شما قابل انتقال باشد. برای مثال یک سری از قابلیت‌های پیشرفته و بسیار جالب در NH هست که در EF نیست و برعکس. آیا واقعا می‌توان به همین سادگی ORM مورد استفاده را تغییر داد؟ فقط در یک حالت این امر میسر است: از قابلیت‌های پیشرفته ابزار موجود استفاده نکنیم و از آن در سطحی بسیار ساده و ابتدایی کمک بگیریم تا از قابلیت‌های مشترک بین ORMهای موجود استفاده شود.
ضمن اینکه مباحث نگاشت کلاس‌ها به جداول را چکار خواهید کرد؟ EF راه و روش خاص خودش را دارد، NH چندین و چند روش خاص خودش را دارد! این‌ها به این سادگی قابل انتقال نیستند که شخصی عنوان کند: «هر زمان که علاقمند بودیم، ORM مورد استفاده را می‌شود عوض کرد!»

دلیل دومی که برای تهیه لایه اضافه‌تری بر روی DbContext عنوان می‌کنند این است:
«با استفاده از الگوی Repository نوشتن آزمون‌های واحد ساده‌تر می‌شود». زمانیکه برنامه بر اساس Interfaceها کار می‌کند می‌توان آن‌ها را بجای اشاره به بانک اطلاعاتی، به نمونه‌ای موجود در حافظه، در زمان آزمون تغییر داد.
این مورد در حالت کلی درست است اما .... نه در مورد بانک‌های اطلاعاتی!
زمانیکه در یک آزمون واحد، پیاده سازی جدیدی از الگوی Interface مخزن ما تهیه می‌شود و اینبار بجای بانک اطلاعاتی با یک سری شیء قرارگرفته در حافظه سروکار داریم، آیا موارد زیر را هم می‌توان به سادگی آزمایش کرد؟
ارتباطات بین جداول‌را، cascade delete، فیلدهای identity، فیلدهای unique، کلیدهای ترکیبی، نوع‌های خاص تعریف شده در بانک اطلاعاتی و مسایلی از این دست.
پاسخ: خیر! تغییر انجام شده، سبب کار برنامه با اطلاعات موجود در حافظه خواهد شد، یعنی LINQ to Objects.
شما در حالت استفاده از LINQ to Objects آزادی عمل فوق العاده‌ای دارید. می‌توانید از انواع و اقسام متدها حین تهیه کوئری‌های LINQ استفاده کنید که هیچکدام معادلی در بانک اطلاعاتی نداشته و ... به ظاهر آزمون واحد شما پاس می‌شود؛ اما در عمل بر روی یک بانک اطلاعاتی واقعی کار نخواهد کرد.
البته شاید شخصی عنوان که بله می‌شود تمام این‌ها نیازمندی‌ها را در حالت کار با اشیاء درون حافظه هم پیاده سازی کرد ولی ... در نهایت پیاده سازی آن بسیار پیچیده و در حد پیاده سازی یک بانک اطلاعاتی واقعی خواهد شد که واقعا ضرورتی ندارد.

و پاسخ صحیح در اینجا و این مساله خاص این است:
لطفا در حین کار با بانک‌های اطلاعاتی مباحث mocking را فراموش کنید. بجای SQL Server، رشته اتصالی و تنظیمات برنامه را به SQL Server CE تغییر داده و آزمایشات خود را انجام دهید. پس از پایان کار هم بانک اطلاعاتی را delete کنید. به این نوع آزمون‌ها اصطلاحا integration tests گفته می‌شود. لازم است برنامه با یک بانک اطلاعاتی واقعی تست شود و نه یک سری شیء ساده قرار گرفته در حافظه که هیچ قیدی همانند شرایط کار با یک بانک اطلاعاتی واقعی، بر روی آ‌ن‌ها اعمال نمی‌شود.
ضمنا باید درنظر داشت بانک‌های اطلاعاتی که تنها در حافظه کار کنند نیز وجود دارند. برای مثال SQLite حالت کار کردن صرفا در حافظه را پشتیبانی می‌کند. زمانیکه آزمون واحد شروع می‌شود، یک بانک اطلاعاتی واقعی را در حافظه تشکیل داده و پس از پایان کار هم ... اثری از این بانک اطلاعاتی باقی نخواهد ماند و برای این نوع کارها بسیار سریع است.


نتیجه گیری:
حین استفاده از EF code first، الگوی واحد کار، همان DbContext است و الگوی مخزن، همان DbSetها. ضرورتی به ایجاد یک لایه محافظ اضافی بر روی این‌ها وجود ندارد.
در اینجا بهتر است یک لایه اضافی را به نام مثلا Service ایجاد کرد و تمام اعمال کار با EF را به آن منتقل نمود. سپس در قسمت‌های مختلف برنامه می‌توان از متدهای این لایه استفاده کرد. به عبارتی در فایل‌های Code behind برنامه شما نباید کدهای EF مشاهده شوند. یا در کنترلرهای MVC نیز به همین ترتیب. این‌ها مصرف کننده نهایی لایه سرویس ایجاد شده خواهند بود.
همچنین بجای نوشتن آزمون‌های واحد، به Integration tests سوئیچ کنید تا بتوان برنامه را در شرایط کار با یک بانک اطلاعاتی واقعی تست کرد.


برای مطالعه بیشتر:
نظرات مطالب
شروع به کار با EF Core 1.0 - قسمت 1 - برپایی تنظیمات اولیه
- Collation بانک اطلاعاتی ایجاد شده، بر اساس collation «کل سرور» تنظیم می‌شود. برای مثال بر روی سیستم من Server collation به Persian_100_CI_AS تنظیم شده‌است. بنابراین بانک اطلاعاتی ایجاد شده‌ی در اینجا هم دقیقا همین Collation را دارد (امتحان کردم).
/* Identify SQL Server Collation Settings*/
USE Master
GO
SELECT SERVERPROPERTY('collation') AS SQLServerCollation
GO
 - Collation، ارتباطی به نحوه‌ی ذخیره شدن اطلاعات یونیکد ندارد. بیشتر هدف آن sort صحیح اطلاعات است و همچنین مشخص سازی نحوه‌ی مقایسه‌ی عبارات و حساس بودن به بزرگی و کوچکی حروف. شما در Collation فارسی، هم ی فارسی و هم ی عربی را می‌توانید بدون مشکل ثبت کنید. اگر این Collation وجود نداشت، شبیه به SQLite، در مرتب سازی حروف فارسی، عملیات نهایی بر اساس کد اسکی آن‌ها انجام می‌شد و در این حالت مثلا «پ» را در انتهای لیست مشاهده می‌کردید.
 - اگر مشکل ثبت اطلاعات یونیکد را داشت، شما در بانک اطلاعاتی فقط ????? را مشاهده می‌کردید و نه هیچ چیز دیگری را و نه اینکه قسمتی درست ثبت شود و قسمتی نادرست.
 - ویژوال استودیو عموما بر مبنای «تنظیمات محلی سیستم عامل شما» فایل‌ها را ذخیره می‌کند. اگر می‌خواهید این مورد را همواره به UTF8 تغییر دهید، از افزونه‌ی ForceUTF8 (with BOM) استفاده کنید.
مطالب
پیاده سازی Full-Text Search با SQLite و EF Core - قسمت دوم - کوئری گرفتن از جدول مجازی FTS
پس از آشنایی با نحوه‌ی ایجاد و به روز رسانی جدول مجازی FTS، اکنون قصد داریم با روش‌های کوئری گرفتن از آن آشنا شویم. برای این منظور در ابتدا نیاز است تعدادی رکورد را در آن ثبت کنیم:
        private static void seedDb(ApplicationDbContext context)
        {
            if (!context.Chapters.Any())
            {
                var user1 = context.Users.Add(new User { Name = "Test User" });
                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "Learn SQlite FTS5",
                    Text = "This tutorial teaches you how to perform full-text search in SQLite using FTS5",
                    User = user1.Entity
                });
                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "Advanced SQlite Full-text Search",
                    Text = "Show you some advanced techniques in SQLite full-text searching",
                    User = user1.Entity
                });
                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "SQLite Tutorial",
                    Text = "Help you learn SQLite quickly and effectively",
                    User = user1.Entity
                });
                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "Handle markup in text",
                    Text = "<p>Isn't this <font face=\"Comic Sans\">funny</font>?",
                    User = user1.Entity
                });

                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "آزمایش متن فارسی",
                    Text = "برای نمونه تهیه شده‌است",
                    User = user1.Entity
                });

                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "Exclude test 1",
                    Text = "in the years 2018-2019 something happened.",
                    User = user1.Entity
                });
                context.Chapters.Add(new Chapter
                {
                    Title = "Exclude test 2",
                    Text = "It was 2018 and then it was 2019",
                    User = user1.Entity
                });

                context.SaveChanges();
            }
        }
در اینجا به صورت متداولی، اطلاعات در جدول اصلی Chapters ثبت می‌شوند و چون SaveChanges را در قسمت قبل جهت به روز رسانی خودکار جدول مجازی Chapters_FTS بازنویسی کردیم، فراخوانی آن، سبب تولید ایندکس‌های Full Text هم می‌شود.

ثبت اطلاعات فوق، چنین رکوردهایی را در جدول Chapters به وجود می‌آورد که شامل اطلاعات یونیکد، HTML ای و غیره است:



اجرای اولین کوئری بر روی جدول مجازی Chapters_FTS به صورت مستقیم

کوئری‌های Full-text در SQLite، چنین شکل کلی را دارند و توسط تابع match انجام می‌شوند:
select * from Chapters_FTS where Chapters_FTS match "fts5"
که یک چنین خروجی را نیز به همراه دارد:


همانطور که مشاهده می‌کنید در اینجا تنها دو ستونی که ایندکس شده‌اند، در خروجی نهایی ظاهر می‌شوند؛ اما این جدول به همراه ستون‌های مخفی توکار دیگری نیز هست:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "fts5"
در این کوئری اینبار ستون‌های مخفی rank و همچنین rowid را نیز می‌توانید مشاهده کنید:


- Rowid با توجه به تعریفی که در قسمت قبل انجام دادیم:
CREATE VIRTUAL TABLE "Chapters_FTS"
USING fts5("Text", "Title", content="Chapters", content_rowid="Id")
به همان primary-key جدول اصلی chapters اشاره می‌کند. بنابراین اگر نیاز باشد تا این خروجی حاصل از کوئری بر روی جدول مجازی Chapters_FTS را به جدول اصلی chapters متصل کرد، می‌توان از مقدار rowid بازگشتی استفاده نمود.

- تمام جداول مجازی FTS، به همراه ستون مخفی rank نیز هستند که میزان نزدیک بودن خروجی حاصل را به کوئری درخواستی مشخص می‌کنند. این عدد توسط تابعی به نام bm25 تهیه می‌شود. اگر کوئری FTS به همراه قسمت where نباشد، مقدار rank همواره نال خواهد بود. اما اگر قسمت where به همراه match قید شود، مقدار rank، مقدار از پیش محاسبه شده‌ی تابع توکار bm25 است. به همین جهت کار با این مقدار از پیش محاسبه شده، سریعتر از فراخوانی مستقیم متد bm25 است. برای مثال دو کوئری زیر اساسا یکی هستند؛ اما دومی سریعتر است:
select * from Chapters_FTS where Chapters_FTS match "fts5" ORDER BY bm25(fts);
select * from Chapters_FTS where Chapters_FTS match "fts5" ORDER BY rank;

یک نکته: کوئری FTS فوق بر روی هر دو ستون title و text اجرا می‌شود (و یا هر ستون موجود دیگری که پیشتر ایندکس شده باشد).


اجرای اولین کوئری بر روی جدول مجازی Chapters_FTS توسط EF Core

پس از آشنایی مقدماتی با کوئری نویسی FTS در SQLite، بر انجام یک چنین کوئری در EF Core می‌توان به صورت زیر عمل کرد:
- ابتدا باید یک موجودیت بدون کلید را مطابق ستون‌های مخفی و ایندکس شده‌ی بازگشتی تهیه کنیم:
namespace EFCoreSQLiteFTS.Entities
{
    public class ChapterFTS
    {
        public int RowId { get; set; }
        public decimal? Rank { get; set; }

        public string Title { get; set; }
        public string Text { get; set; }
    } 
}
همانطور که مشاهده می‌کنید، rank به صورت نال پذیر تعریف شده‌است؛ چون اگر قسمت where ذکر نشود، مقداری نخواهد داشت.
- سپس نیاز است این موجودیت بدون کلید را به EF معرفی کنیم:
namespace EFCoreSQLiteFTS.DataLayer
{
    public class ApplicationDbContext : DbContext
    {
        //...

        protected override void OnModelCreating(ModelBuilder builder)
        {
            base.OnModelCreating(builder);

            builder.Entity<ChapterFTS>().HasNoKey().ToView(null);
        }

        //...
    }
}
در اینجا ChapterFTS تهیه شده، با متد HasNoKey علامتگذاری می‌شود تا آن‌را بتوان بدون مشکل در کوئری‌های EF استفاده کرد. همچنین فراخوانی ToView(null) سبب می‌شود تا EF Core جدولی را در حین Migration از روی این موجودیت ایجاد نکند و آن‌را به همین حال رها کند.

- و در آخر روش کوئری گرفتن از جدول مجازی FTS در EF Core به صورت زیر می‌باشد که توسط متد FromSqlRaw به صورت پارامتری (مقاوم در برابر حملات تزریق اس‌کیوال)، قابل انجام است:
const string ftsSql = "SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH {0}";
foreach (var chapter in context.Set<ChapterFTS>().FromSqlRaw(ftsSql, "fts5"))
{
  Console.WriteLine($"Title: {chapter.Title}");
  Console.WriteLine($"Text: {chapter.Text}");
}


بررسی قابلیت‌های ویژه‌ی کوئری‌های FTS در SQLite

اکنون که با روش کلی کوئری گرفتن از جدول مجازی FTS آشنا شدیم، نکات ویژه‌ی آن‌را بررسی می‌کنیم و در اینجا بیشتر پارامتر ذکر شده‌ی پس از عملگر match تغییر خواهد کرد و مابقی قسمت‌های آن ثابت و مانند قبل هستند.

بجای عملگر match می‌توان از = نیز استفاده کرد

دو کوئری زیر دقیقا به یک معنا هستند:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "fts5";
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS = "fts5";
و هر دو همانطور که عنوان شد بر روی تمام ستون‌های ایندکس شده‌ی موجود اجرا می‌شوند و اگر نیاز است نتایج را بر اساس میزان نزدیکی آن‌ها به کوئری انجام شده مرتب کرد، می‌توان یک ORDER by rank را نیز به انتهای آن‌ها افزود:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "fts5" ORDER by rank;


جستجوهایی به همراه واژه‌هایی در کنار هم

از دیدگاه FTS، دو کوئری زیر که در قسمت match آن‌ها، واژه‌ها با فاصله در کنار هم قرار گرفته‌اند، یکی هستند:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "learn SQLite" ORDER by rank;
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "learn + SQLite" ORDER by rank;
و هر دو خروجی زیر را تولید می‌کنند:


علت اینجا است که یک full-text search بر اساس ایندکس شدن واژه‌ها تولید می‌شود و هر کدام از این واژه‌ها به یک توکن نگاشت خواهند شد. به همین جهت است که در اینجا تفاوتی بین + و فاصله در عبارت جستجو شده وجود ندارد. در این حالت اگر در یکی از ستون‌های ایندکس شده، واژه‌ی learn و یا واژه‌ی SQLite بکار رفته باشد، در خروجی نهایی لیست خواهد شد.


امکان جستجو بر اساس پیشوندها

می‌توان با استفاده از *، تمام توکن‌های ایندکس شده و شروع شده‌ی با واژه‌ی مشخصی را جستجو کرد:
 SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "search*" ORDER by rank;
برای مثال در اینجا رکوردهایی که دارای واژه‌هایی مانند search، searching و غیره هستند، بازگشت داده می‌شوند:



امکان استفاده از عملگرهای بولی NOT، AND و OR

اگر learn text را جستجو کنیم:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "learn text" ORDER by rank;


رکوردی با ID مساوی 1 بازگشت داده می‌شود. اما اگر نیاز باشد رکوردی بازگشت داده شود که حاوی learn باشد، اما text خیر، می‌توان از عملگر NOT استفاده کرد:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "learn NOT text" ORDER by rank;


که اینبار رکوردی با ID مساوی 3 را بازگشت داده‌است.

نکته‌ی مهم: عملگرهای بولی FTS مانند AND، OR، NOT و غیره باید با حروف بزرگ قید شوند.

در ادامه مثال دیگری از ترکیب عملگرهای بولی را مشاهده می‌کنید:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "search AND sqlite OR help" ORDER by rank;


که تقدم و تاخر این عملگرها را می‌توان توسط پرانتزها به صورت صریحی نیز مشخص کرد:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "search AND (sqlite OR help)" ORDER by rank;



امکان ذکر صریح ستون‌های مدنظر در کوئری

همانطور که عنوان شد، حالت پیش‌فرض جستجوهای تمام متنی، جستجوی واژه‌ی مدنظر در تمام ستون‌های ایندکس شده‌است؛ اما شاید این مورد مدنظر شما نباشد. به همین منظور می‌توان ابتدا نام ستون مدنظر را ذکر کرد و پس از آن یک : را قرار داد تا فقط جستجو بر روی آن ستون خاص صورت گیرد:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "text:some AND title:sqlite" ORDER by rank;


امکان ترکیب نام ستون‌ها به صورت {col2 col1 col3} نیز وجود دارد.

نکته‌ی مهم! در جستجوهای FTS در SQLite، ذکر - به معنای قید صریح نام یک ستون خاص است (و یا لیست ستون‌هایی به صورت {col2 col1 col3}-) که قرار نیست چیزی با آن(ها) انطباق داده شود (- شبیه به عملگر NOT عمل می‌کند؛ اینبار در مورد ستون‌ها) و این مورد عموما تازه‌کاران را به اشتباه می‌اندازد. برای مثال در ابتدای بحث، دو رکورد را که دارای text ای مساوی عبارات زیر هستند، ثبت کردیم:
"in the years 2018-2019 something happened"
"It was 2018 and then it was 2019"
اکنون فرض کنید می‌خواهیم 2018-2019 را جستجو کنیم:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "2018-2019" ORDER by rank;
خروجی آن خطای زیر است و عنوان می‌کند که ستون 2019 تعریف نشده‌است؛ چون پس از -، به دنبال نام یک ستون ایندکس شده می‌گردد:
Execution finished with errors.
Result: no such column: 2019
برای رفع این مشکل می‌توان - را حذف کرد:


و یا می‌توان عبارت جستجو شده را بین "" قرار داد:

SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH '"2018-2019"' ORDER by rank;


و یا حتی می‌توان '"2018 2019"' را نیز جستجو کرد که نتیجه‌ی مشابهی را ارائه می‌دهد.


امکان جستجوی بر روی عبارات یونیکد

FTS5 و آخرین نگارش SQLite، به همراه tokenizer مخصوص یونیکد نیز هست و با اینگونه جستجوهای تمام متنی، مشکلی ندارد:
SELECT rowid, title, text, rank FROM Chapters_FTS WHERE Chapters_FTS MATCH "آزمایش"
ORDER by rank;



توابع کمکی FTS در SQLite برای متمایز سازی عبارات یافت شده‌ی در متن

فرض کنید می‌خواهیم واژه‌ی fts5 را جستجو کرده و همچنین در خروجی نهایی، هرجائیکه fts5 قرار دارد، آن‌را به صورت bold نمایش دهیم. برای اینکار، تابع توکار highlight قابل استفاده‌است. اما اگر در این بین خواستیم فقط قسمت کوتاهی از متن مورد نظر را که به جستجوی ما نزدیک است نمایش دهیم، می‌توان از متد توکار snippet استفاده کرد:
SELECT rowid, highlight(Chapters_FTS, title, '<b>', '</b>') as title,
snippet(Chapters_FTS, text, '<b>', '</b>', '...', 64) as text, rank FROM Chapters_FTS
WHERE Chapters_FTS MATCH "fts5" ORDER BY rank


نکته‌ی مهم: چون بر اساس نکات قسمت قبل، متنی که به Chapters_FTS  ارسال می‌شود، نرمال سازی شده‌است، متدهای فوق کارآیی خودشان را از دست می‌دهند. برای مثال اگر در کوئری فوق، واژه‌ی funny را که به یک رکورد HTML ای اشاره می‌کند، جستجو کنیم، خروجی زیر را دریافت خواهیم کرد:


خروجی نهایی، چون به جدول اصلی chapters متصل است، اصل متن را بازگشت می‌دهد، اما چون اطلاعاتی را که به Chapters_FTS  ارسال کرده‌ایم، فاقد تگ‌های HTML هستند، تا خروجی دقیقی حاصل شود، متدهای highlight و snippet دیگر قادر به علامتگذاری خروجی نهایی نبوده و اینکار را باید خودمان به صورت دستی در سمت کلاینت انجام دهیم.
مطالب
رده‌ها و انواع مختلف بانک‌های اطلاعاتی NoSQL
4 رده و گروه عمده بانک‌های اطلاعاتی NoSQL وجود دارند؛ شامل:
الف) Key-Value stores که پایه بانک‌های اطلاعاتی NoSQL را تشکیل داده و اهدافی عمومی را دنبال می‌کنند.
ب) Wide column stores که در شرکت‌های بزرگ اینترنتی بیشتر مورد استفاده قرار گرفته‌اند.
ج) Document stores یا بانک‌های اطلاعاتی NoSQL سندگرا.
د) Graph databases که بیشتر برای ردیابی ارتباطات بین موجودیت‌ها بکار می‌روند.

و در تمام این گروه‌ها، مکانیزم‌های Key-Value به شدت مورد استفاده‌اند.


الف) Key-Value stores
Key-Value stores یکی از عمومی‌ترین و پایه‌ای‌ترین گروه‌های بانک‌های اطلاعاتی NoSQL را تشکیل می‌دهند. البته این مورد بدین معنا نیست که این رده، جزو محبوب‌ترین‌ها نیز به‌شمار می‌روند.


این نوع بانک‌های اطلاعاتی شامل جداولی از اطلاعات هستند. هر جدول نیز شامل تعدادی ردیف است؛ چیزی همانند بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای. اما در هر ردیف، یک Dictionary یا آرایه‌ای از اطلاعات key-value شکل را شاهد خواهید بود. در اینجا ساختار و اسکیمای ردیف‌ها می‌توانند نسبت به یکدیگر کاملا متفاوت باشند (دید لیبرال نسبت به اسکیما، که در قسمت قبل به آن پرداخته شد). در این بین، تنها تضمین خواهد شد که هر ردیف، Id منحصربفردی دارد.
از این نوع بانک‌های اطلاعاتی، در سکوهای کاری ابری زیاد استفاده می‌شود. دو مثال مهم در اینباره شامل Amazon SimpleDB و Azure Table Storage هستند.
سایر نمونه‌های مهم دیگری از بانک‌های اطلاعاتی NoSQL که بر مبنای مفهوم Key-Value stores کار می‌کنند، عبارتند از MemcacheDB و Voldemort. به علاوه در Amazon web services بانک اطلاعاتی دیگری به نام DynamoDB به عنوان یک سرویس عمومی در دسترس است. همچنین Dynomite نیز به عنوان نمونه سورس باز Dynamo مطرح است.
Redis و Riak نیز جزو بانک‌های اطلاعاتی Key-Value store بسیار معروف به‌شمار می‌روند.

همانطور که در تصویر فوق ملاحظه می‌کنید، Key-Value stores دارای بانک‌های اطلاعاتی شامل جداول مختلف هستند. در اینجا همچنین ساختار ردیف‌هایی از اطلاعات این جداول نیز مشخص شده‌اند. هر ردیف، یک کلید دارد به همراه تعدادی جفت کلید-مقدار. در این جداول، اسکیما ثابت نگه داشته شده است و از ردیفی به ردیف دیگر متفاوت نیست؛ اما این مساله اختیاری است. برای مثال می‌توان در ردیف اطلاعات یک مشتری خاص، کلید-مقدارهایی خاص او را نیز درج کرد که لزوما در سایر ردیف‌ها، نیازی به وجود آن‌ها نیست.
به علاوه باید به خاطر داشت که هرچند به ظاهر last_orderها به شماره Id سفارشات مرتبط هستند، اما مفاهیمی مانند کلیدهای خارجی بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای، در اینجا وجود خارجی ندارند. بیشتر در اینجا هدف سهولت جستجوی اطلاعات است.


ب) Wide column stores
Wide column stores دارای جداولی است که درون آن‌ها ستون‌هایی قابل تعریف است. درون این ستون‌ها که یادآور بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای هستند، اطلاعات به شکل key-value با ساختاری متفاوت، قابل ذخیره سازی هستند. در اینجا هر ستون، می‌تواند شامل گروهی از ستون‌ها که بر اساس مفاهیم جفت‌های key-value کار می‌کنند، باشد.
این نوع بانک‌های اطلاعاتی عموما در سایت‌های اینترنتی بسیار بزرگ و برنامه‌های «Big data» استفاده می‌شوند. برای مثال:


- BigTable گوگل که یک محصول اختصاصی و غیرعمومی است؛ اما جزئیات آن را به عنوان مقالات علمی منتشر کرده است.
- دنیای سورس باز به رهبری Yahoo، نمونه سورس باز BigTable را به نام Hbase ارائه داده است.
- در فیس بوک، از بانک اطلاعاتی دیگری به نام Cassandra استفاده می‌کنند. در اینجا به گروهی از ستون‌ها super columns و جداول super column families گفته می‌شود.

در اینجا نیز جداول و ردیف‌ها وجود دارند و هر ستون باید عضوی از خانواده یک super column باشد. ساختار ردیف‌ها در این تصویر یکسان درنظر گرفته شده‌اند، اما اگر نیاز بود، برای مثال می‌توان در ردیفی خاص، ساختار را تغییر داد و مثلا middle name را نیز بر اساس نیاز، به ردیفی اضافه کرد.


ج) Document stores
Document stores بجای جداول، دارای بانک‌های اطلاعاتی مختلفی هستند و در اینجا بجای ردیف‌ها، سند یا document دارند. ساختار سندها نیز عموما بر مبنای اشیاء JSON تعریف می‌گردد (که البته این مورد الزامی نبوده و از هر محصول، به محصول دیگری ممکن است متفاوت باشد؛ اما عمومیت دارد). بنابراین هر سند دارای تعدادی خاصیت است (چون اشیاء JSON به این نحو تعریف می‌گردند) که دارای مقدار هستند. در نگاه اول، شاید این نوع اسناد، بسیار شبیه به key-value stores به نظر برسند. اما در حین تعریف اشیاء JSON، یک مقدار می‌تواند خود یک شیء کامل دیگر باشد و نه صرفا یک مقدار ساده. به همین جهت عده‌ای به این نوع بانک‌های اطلاعاتی، بانک‌های اطلاعاتی Key-value store سفارشی و خاص نیز می‌گویند.
این نوع ساختار منعطف، برای ذخیره سازی اطلاعات اشیاء تو در تو و درختی بسیار مناسب است. همچنین این اسناد می‌توانند حاوی پیوست‌هایی نیز باشد؛ مانند پیوست یک فایل به یک سند.
در Document stores، نگارش‌های قدیمی اسناد نیز نگهداری می‌گردند. به همین جهت این نوع بانک‌های اطلاعاتی برای ایجاد برنامه‌های مدیریت محتوا نیز بسیار مطلوب می‌باشند.
با توجه به مزایایی که برای این رده از بانک‌های اطلاعاتی NoSQL ذکر گردید، Document stores در بین برنامه نویس‌ها بسیار محبوب و پرکاربرد هستند.
از این دست بانک‌های اطلاعاتی NoSQL، می‌توان به CouchDB ، MongoDB و RavenDB اشاره کرد.
سایر مزایای Document stores که به پرکاربرد شدن آن‌ها کمک کرده‌اند به شرح زیر هستند:
- هر سند را می‌توان با یک URI آدرس دهی کرد.
- برای نمونه CouchDB از یک full REST interface برای دسترسی و کار با اسناد پشتیبانی می‌کند (چیزی شبیه به ASP.NET WEB API در دات نت). در اینجا با استفاده از یک وب سرور توکار و بکارگیری HTTP Verbs مانند Put، Delete، Get و غیره، امکان کار با اسناد وجود دارد.
- اغلب بانک‌های اطلاعاتی Document stores از JavaScript به عنوان native language خود بهره می‌برند (جهت سهولت کار با اشیاء JSON).


در اینجا دو دیتابیس، بجای دو جدول وجود دارند. همچنین در مقایسه با بانک‌های اطلاعاتی key-value، برای نمونه، مقدار خاصیت آدرس، خود یک شیء است که از دو خاصیت تشکیل شده است. به علاوه هر خاصیت Most_Recent یک Order، به سند دیگری در بانک اطلاعاتی Orders لینک شده است.


د) Graph databases
Graph databases نوع خاصی از بانک‌های اطلاعاتی NoSQL هستند که جهت ردیابی ارتباطات بین اطلاعات طراحی شده‌اند و برای برنامه‌های شبکه‌های اجتماعی بسیار مفید هستند.
در واژه نامه این بانک‌های اطلاعاتی Nodes و Edges (اتصال دهنده‌های نودها) تعریف شده‌اند. در اینجا نودها می‌توانند دارای خاصیت‌ها و مقادیر متناظر با آن‌ها باشند.
یکی از معروفترین Graph databases مورد استفاده، Neo4j نام دارد.


در اینجا یک شخص را که دارای رابطه آدرس با شیء آدرس ذکر شده است را مشاهده می‌کنید. همچنین این شخص دارای رابطه دوستی با سه شخص دیگر است.
نظرات مطالب
روش صحیح مقایسه دو عدد اعشاری با هم
- نوع double در دات نت 64 بیتی و نوع decimal دارای 128 بیت است. نوع double توسط CPU به صورت مستقیم پشتیبانی می‌شود اما نوع decimal خیر. به همین جهت کار کردن با double چندین برابر سریعتر است از decimal.
- نوع double به صورت باینری ذخیره می‌شود؛ اما نوع decimal دقیقا در مبنای 10. به همین جهت نوع decimal برای کارهای رومزه تجاری دارای اعشار، بسیار مناسب‌تر است.