پروژه‌ها
فروشگاه اینترنتی (الکترونیک) با معماری سه لایه
دانلود پروژه فروشگاه اینترنتی با معماری سه لایه

این پروژه به کمک امکانات شیرین C#‎.NET, ASP.NET,jQuery در محیط Visual Studio 2010 طراحی و پیاده سازی شده است.
ممکن است در این برنامه به اشکالاتی برخورد کنید چون یک پروژه کاری بوده که در طی یک کلاس درس تکمیل شده و هم اکنون در اختیار شما قرار می‌گیرد لطفا در صورت بروز مشکل از طریق بازخورد مطرح فرمایید و از ارسال پیام خصوصی خودداری نمایید.
پروژه با معماری سه لایه طراحی و پیاده سازی شده است
 که شامل لایه DAL برای ارتباط با بانک
 BLL برای اعمال قوانین تجاری
و لایه نمایش آن که ASP.NET استفاده شده است
 بانک اطلاعاتی برنامه با SQL SERVER 2008 می‌باشد که می‌توانید آن را تغییر داده و از بانک اطلاعاتی دلخواه خود استفاده کنید.
فایل اسکریپت نیز در کنار پروژه برای نسخه‌های دیگر SQL قرار گرفته است.
 لازم به ذکر است که برنامه ProviderBase نیز می‌باشد.
یعنی شما میتوانید بانک دلخواه خود را استفاده نموده و بدون کوچکترین تغییری در برنامه سایت از آن استفاده نمایید فقط کافی است که در فایل web.config مشخصات آن Provider را ثبت نموده و کدهای مربوط به Provider خود را بنویسید.
برای استفاده ابتدا دیتابیس را در SQL خود Attach کرده و در فایل web.config در قسمت تنظیمات ConnectionString تنظیمات سرور و نام دیتابیس را وارد نمایید.

این پروژه دارای امکانات
  • فروشگاه اینترنتی با قابلیت گروه بندی محصولات
  • ذخیره تصاویر در دیتابیس و بازیابی با یک Handler
  • سرویس اعلانات سایت
  • درج کلمات کلیدی هر صفحه به صورت اتوماتیک و با توجه به محتوای صفحه
  • استفاده از قابلیت Profile برای کاربران
  • کارت خرید و ذخیره آن در پروفایل کاربر
  • ثبت سوابق خرید کاربر
  • ثبت فیش‌های پرداختی کاربر
  • ثبت نام کاربران جدید در سایت
  • ثبت، نمایش و مدیریت سخنان قصار در نرم افزار
  • امکان Cache کردن اطلاعات دریافتی از بانک و مدیریت Cache 
  • پیاده سازی تمامی کویری‌های بان با Store Procedure در SQL Server
  • استفاده از سرویس Membership
  • خواندن تنظیمات برنامه از فایل Web.Config و معادل‌سازی آن با کلاس‌های مربوطه
  • و ...
البته شاید کامل نباشد اما به عنوان یک منبع آموزشی در زمینه برنامه نویسی سه لایه و بعضی ایده‌های خاص ممکن است برای دوستان مبتدی و متوسطه در زمینه طراحی سایت مفید واقع شود.
در صورت لزوم می‌توانید به لینک اصلی این پروژه در آدرس سایت ما مراجعه نمایید.
نام کاربری و کلمه عبور مدیریت سایت:
UserName: Admin
Password: 1234567@
----------
UserName: Saber_Fatholahi
Password: 1234567@

مطالب
Generators در ES 6
Generators در حقیقت نوعی Iterator هستند. آن‌ها نوع خاصی از توابع هستند که قابلیت تعلیق و از سرگیری مجدد را دارند. برای رسیدن به این هدف، اینبار تعریف function به صورت *function خواهد بود و در آن برای بازگشت مقادیر، از واژه‌ی کلیدی yield استفاده می‌شود.
یک نمونه مثال ابتدایی از Generators را در کدهای زیر مشاهده می‌کنید:
function* generator () {
   yield 1;
   // pause
   yield 2;
   // pause
   yield 3;
   // pause
   yield 'done?';
   // done
}
این متد خاص با یک ستاره پس از نام function مشخص شده‌است و همچنین برای بازگشت مقادیر از واژه‌ی کلیدی yield استفاده می‌کند. روش فراخوانی دستی آن نیز به صورت زیر است:
 let gen = generator(); // [object Generator]
console.log(gen.next()); // Object {value: 1, done: false}
console.log(gen.next()); // Object {value: 2, done: false}
console.log(gen.next()); // Object {value: 3, done: false}
console.log(gen.next()); // Object {value: 'done?', done: false}
console.log(gen.next()); // Object {value: undefined, done: true}
console.log(gen.next()); // Object {value: undefined, done: true}
همانطور که مشاهده می‌کنید، همانند Iterators، هر بار که متد next آن‌ها فراخوانی می‌شود، شیءایی را با خواص value و done بازگشت می‌دهند. هر زمانیکه done مساوی true شد، یعنی کار آن به پایان رسیده‌است.
و یا می‌توان بجای فراخوانی دستی متد next، از حلقه‌ی جدید for of نیز برای کار با آن‌ها استفاده کرد:
for (let val of generator()) {
   console.log(val); // 1
   // 2
   // 3
   // 'done?'
}
امکان ترکیب Generators نیز وجود دارد:
function* random (max) {
   yield Math.floor(Math.random() * max) + 1;
}

function* random1_20 () {
   while (true) {
      yield* random(20);
   }
}

let rand = random1_20();
console.log(rand.next());
console.log(rand.next());
در اینجا یک متد Generator به نام random1_20، به تعداد نامتناهی اعداد اتفاقی بین 1 تا 20 را بازگشت می‌دهد و در این بین، yield آن خود نیز یک Generator دیگر است.
فقط در این حالت بجای yield معمولی از *yield استفاده می‌شود. از *yield برای کار با هر نوع Iterator ایی می‌توان استفاده کرد:
function* multiplier (value) {
  yield value * 2;
  yield value * 3;
  yield value * 4;
  yield value * 5;
}
function* trailmix () {
  yield 0;
  yield* [1, 2];
  yield* [...multiplier(2)];
  yield* multiplier(3);
}
در این مثال از yield معمولی برای بازگشت اعداد و از *yiled برای کار با انواع و اقسام Iterators از آرایه‌ها گرفته تا spread operator، استفاده شده‌است.


کاهش مصرف حافظه‌ی برنامه با استفاده از Generators

در مثال زیر، قرار است لیستی از rows بازگشت داده شود. در اینجا یک آرایه تشکیل شده و هربار اطلاعاتی به آن push می‌شود و در نهایت این آرایه بازگشت داده خواهد شد:
function splitIntoRows(icons, rowLength) {
   var rows = [];
   for (var i = 0; i < icons.length; i += rowLength) {
       rows.push(icons.slice(i, i + rowLength));
   }
   return rows;
}
اما با استفاده از Generators دیگر نیازی نیست تا یک آرایه برای جمع آوری این لیست تشکیل شود و به این ترتیب مصرف حافظه‌ی برنامه کاهش خواهد یافت و همچنین اینبار این خروجی می‌تواند نامتنهاهی باشد (کاری که با استفاده از آرایه‌های معمولی قابل انجام نیست):
 function* splitIntoRows(icons, rowLength) {
   for (var i = 0; i < icons.length; i += rowLength) {
      yield icons.slice(i, i + rowLength);
  }
}

روش‌هایی برای خاموش کردن Generators

Generators علاوه بر متد next، دارای متدهای return و throw نیز هستند.
فراخوانی (generator.throw(error همانند این است که در بین کار، به متدی برخورده‌ایم که استثنایی را صادر کرده‌است و سبب خاتمه‌ی کار Generator شده‌است.
اگر متد return آن‌ها فراخوانی شود، کار Generator پایان می‌یابد (خاصیت done شیء بازگشتی بلافاصله true می‌شود) و فراخوانی next، پس از آن، دیگر اثری نخواهد داشت:
function* numbers () {
  yield 1
  yield 2
  yield 3
}

var g = numbers()
console.log(g.next())
// <- { done: false, value: 1 }
console.log(g.return())
// <- { done: true }
console.log(g.next())
// <- { done: true }, as we know
مشابه آن حالتی است که در بین yieldها یک return وجود داشته باشد:
function* numbers () {
  yield 1
  yield 2
  return 3 
  yield 4
}

console.log([...numbers()])
// <- [1, 2]
در این حالت نیز return سبب خاتمه‌ی Generator شده‌است.

اگر به متد return خود Generator، پارامتری ارسال شود، این مقدار، مقدار نهایی بازگشت داده شده خواهد بود:
function* numbers () {
  yield 1
  yield 2
  return 3
  yield 4
}

var g = numbers()
console.log(g.next())
// <- { done: false, value: 1 }
console.log(g.return(5))
// <- { done: true, value: 5 }
console.log(g.next())
// <- { done: true }
در این مثال (g.return(5 سبب خاتمه‌ی Generator شده‌است و همچنین مقدار نهایی آن‌را نیز تعیین کرده‌است (عدد 5 بجای عدد 2).
در حالتیکه به متد return پارامتری ارسال می‌شود، قسمت finally بدنه‌ی try/finally نوشته شده حتما اجرا خواهد شد و سپس کار خاتمه پیدا می‌کند:
function* numbers () {
  yield 1
  try {
       yield 2
  } finally {
       yield 3
       yield 4
  }
  yield 5
}

var g = numbers()
console.log(g.next())
// <- { done: false, value: 1 }
console.log(g.next())
// <- { done: false, value: 2 }
console.log(g.return(6))
// <- { done: false, value: 3 }
console.log(g.next())
// <- { done: false, value: 4 }
console.log(g.next())
// <- { done: true, value: 6 }
در این مثال (g.return(6 پس از yield 2 فراخوانی شده‌است. اما همانطور که مشاهده می‌کنید، بدنه‌ی finally کاملا اجرا شده و سپس Generator با عدد 6 خاتمه یافته‌است.
مطالب
پیاده سازی Full-Text Search با SQLite و EF Core - قسمت اول - ایجاد و به روز رسانی جدول مجازی FTS
SQLite به صورت توکار از full-text search پشتیبانی می‌کند؛ اما اهمیت آن چیست؟ هدف از full-text search، انجام جستجوهای بسیار سریع، در ستون‌های متنی یک جدول بانک اطلاعاتی است. بدون وجود یک چنین قابلیتی، عموما برای انجام اینکار از دستور LIKE استفاده می‌شود:
SELECT Title FROM Book WHERE Desc LIKE '%cat%';
کار این کوئری، یافتن ردیف‌هایی است که در آن واژه‌ی cat وجود دارند. مشکل این روش، عدم استفاده‌ی از ایندکس‌ها و اصطلاحا انجام یک full table scan است. با استفاده از دستور LIKE، باید تک تک ردیف‌های بانک اطلاعاتی برای یافتن واژه‌ی مدنظر، اسکن و بررسی شوند و انجام اینکار با بالا رفتن تعداد رکوردهای بانک اطلاعاتی، کندتر و کندتر خواهد شد. برای رفع این مشکل، راه حلی به نام full-text search ارائه شده‌است که کار آن ایندکس کردن تمام ستون‌های متنی مدنظر و سپس جستجوی بر روی این ایندکس از پیش آماده شده‌است.
معادل دستور LIKE در کوئری فوق، متد Contains در EF Core است:
var cats = context.Chapters.Where(item => item.Text.Contains("cat")).ToList();
بنابراین هدف از این سری، جایگزین کردن متدهای الحاقی Contains ، StartsWith و EndsWith، با روشی بسیار سریعتر است.

یک نکته: کوئری فوق توسط EF Core و به همراه پروایدر SQLite آن، به صورت زیر ترجمه می‌شود (که آن نیز یک full table scan است):
SELECT  "c"."Text" FROM "Chapters" AS "c" WHERE ('cat' = '') OR (instr("c"."Text", 'cat') > 0)
اما دقیقا دستور Like را به همراه متدهای الحاقی StartsWith و یا EndsWith می‌توان مشاهده کرد:
var cats = context.Chapters.Where(item => item.Text.StartsWith("cat")).ToList();
// SELECT "c"."Text", FROM "Chapters" AS "c" WHERE "c"."Text" IS NOT NULL AND ("c"."Text" LIKE 'cat%')
var cats = context.Chapters.Where(item => item.Text.EndsWith("cat")).ToList();
// SELECT "c"."Title" FROM "Chapters" AS "c" WHERE "c"."Text" IS NOT NULL AND ("c"."Text" LIKE '%cat')


معرفی موجودیت‌های مثال این سری

هدف اصلی ما، ایندکس کردن full-text ستون‌های متنی عنوان و متن جدول بانک اطلاعاتی متناظر با Chapter است:
using System.Collections.Generic;

namespace EFCoreSQLiteFTS.Entities
{
    public class User
    {
        public int Id { get; set; }

        public string Name { get; set; }

        public ICollection<Chapter> Chapters { get; set; }
    }

    public class Chapter
    {
        public int Id { get; set; }

        public string Title { get; set; }

        public string Text { get; set; }

        public User User { get; set; }
        public int UserId { get; set; }
    }
}


ایجاد جدول مجازی Full-text search

زمانیکه عملیات Migration را در EF Core فعال و اجرا می‌کنیم، دو جدول متناظر با Chapter و User ایجاد می‌شوند. اما برای کار با full-text search، نیاز به ایجاد جداول دیگری است، تا کار نگهداری ایندکس‌های تشکیل شده‌ی از ستون‌های متنی مدنظر ما را انجام دهند. به این نوع جداول در SQLite، جدول مجازی و یا virtual table گفته می‌شود. یک virtual table در اصل تفاوتی با یک جدول معمولی ندارد. تفاوت در اینجا است که منطق دسترسی به این جدول مجازی از موتور FTS5 مربوط به SQLite باید عبور کند. تاکنون نگارش‌های مختلفی از موتور full-text search آن منتشر شده‌اند؛ مانند FTS3 ، FTS4 و غیره که آخرین نگارش آن، FTS5 می‌باشد و به همراه توزیعی که مایکروسافت ارائه می‌دهد، وجود دارد و نیازی به تنظیمات خاصی ندارد.
در اینجا روش ایجاد یک جدول مجازی جدید Chapters_FTS را مشاهده می‌کنید:
CREATE VIRTUAL TABLE "Chapters_FTS"
USING fts5("Text", "Title", content="Chapters", content_rowid="Id")
جدول مجازی، با اجرای دستور CREATE VIRTUAL TABLE  ایجاد می‌شود و USING fts5 آن به معنای استفاده‌ی از موتور full-text search نگارش پنجم آن است. سپس لیست ستون‌هایی را که می‌خواهیم ایندکس کنیم، ذکر می‌شوند؛ مانند Text و Title در اینجا. همانطور که مشاهده می‌کنید، فقط نام این ستون‌ها قابل تعریف هستند و هیچ نوع اطلاعات اضافه‌تری را نمی‌توان ذکر کرد.
ذکر پارامتر "content="Chapters اختیاری بوده و به این معنا است که نیازی نیست تا اصل داده‌های مرتبط با ستون‌های ذکر شده نیز ذخیره شوند و آن‌ها را می‌توان از جدول Chapters، بازیابی کرد. در این حالت برای برقراری ارتباط بین این جدول مجازی و جدول chapters، پارامتر "content_rowid="Id مقدار دهی شده‌است. content_rowid به primary key جدول content اشاره می‌کند. ذکر هر دوی این پارامترها اختیاری بوده و در صورت تنظیم، حجم نهایی بانک اطلاعاتی را کاهش می‌دهند. چون در این حالت دیگری نیازی به ذخیره سازی جداگانه‌ی اصل اطلاعات متناظر با ایندکس‌های FTS نیست.

اکنون که با دستور ایجاد جدول مجازی FTS آشنا شدیم، روش ایجاد آن در برنامه‌های مبتنی بر EF Core نیز دقیقا به همین صورت است:
private static void createFtsTables(ApplicationDbContext context)
{
    // For SQLite FTS
    // Note: This can be added to the `protected override void Up(MigrationBuilder migrationBuilder)` method too.
    context.Database.ExecuteSqlRaw(@"CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS ""Chapters_FTS""
    USING fts5(""Text"", ""Title"", content=""Chapters"", content_rowid=""Id"");");
}
فقط کافی است در ابتدای اجرای برنامه با استفاده از متد ExecuteSqlRaw، عبارت SQL متناظر با ایجاد جدول مجازی را اجرا کنیم. این یک روش ایجاد این نوع جداول است؛ روش دیگر آن، قرار دادن همین قطعه کد در متد "protected override void Up(MigrationBuilder migrationBuilder)" مربوط به کلاس‌های ایجاد شده‌ی توسط عملیات Migration است.


به روز رسانی اطلاعات جدول مجازی FTS، توسط تریگرها

پس از اجرای دستورCREATE VIRTUAL TABLE  فوق، SQLite پنج جدول را به صورت خودکار ایجاد می‌کند که در تصویر زیر قابل مشاهده هستند:


البته ما مستقیما با این جداول کار نخواهیم کرد و این جداول برای نگهداری اطلاعات ایندکس‌های full-text موتور FTS5، توسط خود SQLite نگهداری و مدیریت می‌شوند.

اما ... نکته‌ی مهم اینجا است که جدول مجازی Chapters_FTS، هرچند به جدول اصلی Chapters توسط پارامتر content آن متصل شده‌است، اما تغییرات آن‌را ردیابی نمی‌کند. یعنی هر نوع insert/update/delete ای که در جدول اصلی Chapters رخ می‌دهد، سبب ایندکس شدن اطلاعات جدید آن در جدول مجازی Chapters_FTS نمی‌شود و برای اینکار باید اطلاعات را مستقیما در جدول Chapters_FTS درج کرد.
روش پیشنهاد شده‌ی در مستندات رسمی آن، استفاده از تریگرهای پس از درج اطلاعات، پس از حذف اطلاعات و پس از به روز رسانی اطلاعات به صورت زیر است:
-- Create a table. And an external content fts5 table to index it.
CREATE TABLE tbl(a INTEGER PRIMARY KEY, b, c);
CREATE VIRTUAL TABLE fts_idx USING fts5(b, c, content='tbl', content_rowid='a');

-- Triggers to keep the FTS index up to date.
CREATE TRIGGER tbl_ai AFTER INSERT ON tbl BEGIN
  INSERT INTO fts_idx(rowid, b, c) VALUES (new.a, new.b, new.c);
END;
CREATE TRIGGER tbl_ad AFTER DELETE ON tbl BEGIN
  INSERT INTO fts_idx(fts_idx, rowid, b, c) VALUES('delete', old.a, old.b, old.c);
END;
CREATE TRIGGER tbl_au AFTER UPDATE ON tbl BEGIN
  INSERT INTO fts_idx(fts_idx, rowid, b, c) VALUES('delete', old.a, old.b, old.c);
  INSERT INTO fts_idx(rowid, b, c) VALUES (new.a, new.b, new.c);
END;
در اینجا ابتدا روش ایجاد یک جدول جدید و سپس ایجاد یک جدول مجازی FTS را از روی آن مشاهده می‌کنید.
در ادامه سه تریگر بر روی جدول اصلی که ما به صورت متداولی با آن در برنامه‌های خود کار می‌کنیم، تعریف شده‌اند. این تریگرها کار insert اطلاعات را در جدول مجازی ایجاد شده، به صورت خودکار انجام می‌دهند.
همانطور که مشاهده می‌کنید، یک rowid نیز در اینجا قابل تعریف است؛ rowid، ستون مخفی یک جدول مجازی FTS است و هرچند در حین ایجاد، آن‌را ذکر نمی‌کنیم، اما جزئی از ساختار آن بوده و قابل کوئری گرفتن است.

نکته‌ی مهم: به فرمت دستورات به روز رسانی جدول مجازی FTS دقت کنید. حتی در حالت تریگرهای update و یا delete نیز در اینجا دستور insert، مشاهده می‌شوند. این فرمت دقیقا باید به همین نحو رعایت شود؛ در غیراینصورت اگر از دستورات delete و یا update معمولی بر روی این جدول مجازی استفاده کنید، دفعه‌ی بعدی که برنامه را اجرا می‌کنید، خطای «این بانک اطلاعاتی تخریب شده‌است» را مشاهده کرده (database disk image is malformed) و دیگر نمی‌توانید با فایل بانک اطلاعاتی خود کار کنید.


به روز رسانی اطلاعات جدول مجازی FTS توسط EF Core

روش تعریف تریگرهای یاد شده، مستقل از EF Core بوده و راسا توسط خود بانک اطلاعاتی مدیریت می‌شود. بنابراین فقط کافی است دستور CREATE TRIGGER را به همان نحوی که عنوان شد، توسط متد ExecuteSqlRaw اجرا کنیم تا جزئی از ساختار بانک اطلاعاتی شوند؛ اما ... این روش برای برنامه‌هایی با متن‌های پیچیده کارآیی ندارد. برای مثال فرض کنید اطلاعات اصلی شما با فرمت HTML است. ایندکس ایجاد شده، تگ‌های HTML را حذف نمی‌کند و آن‌ها را نیز ایندکس می‌کند که نه تنها سبب بالا رفتن حجم بانک اطلاعاتی می‌شود، بلکه زمانیکه ما قصد جستجویی را بر روی اطلاعات HTML ای داریم، اساسا کاری به تگ‌های آن نداشته و هدف اصلی ما، متن‌های درج شده‌ی در آن است. نمونه‌ی دیگر آن داشتن اطلاعاتی با «اعراب» است و یا شاید نیاز به یک‌دست سازی ی و ک فارسی وجود داشته باشد. به این نوع عملیات، «نرمال سازی متن» گفته می‌شود و با روش تریگرهای فوق قابل تعریف و مدیریت نیست. به همین جهت می‌توان از روش پیشنهادی زیر استفاده کرد:

الف) یافتن لیست اطلاعات تغییر یافته‌ی حاصل از اعمال insert/update/delete
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
using Microsoft.EntityFrameworkCore.ChangeTracking;

namespace EFCoreSQLiteFTS.DataLayer
{
    public static class EFChangeTrackerExtensions
    {
        public static List<(EntityState State, TEntity NewEntity, TEntity OldEntity)>
                    GetChangedEntities<TEntity>(this DbContext dbContext) where TEntity : class, new()
        {
            if (!dbContext.ChangeTracker.AutoDetectChangesEnabled)
            {
                // ChangeTracker.Entries() only calls `Try`DetectChanges() behind the scene.
                dbContext.ChangeTracker.DetectChanges();
            }

            return dbContext.ChangeTracker.Entries<TEntity>()
                    .Where(IsEntityChanged)
                    .Select(entityEntry => (entityEntry.State,
                                            entityEntry.Entity,
                                            createWithValues<TEntity>(entityEntry.OriginalValues)))
                    .ToList();
        }

        private static bool IsEntityChanged(EntityEntry entry)
        {
            return entry.State == EntityState.Added
                    || entry.State == EntityState.Modified
                    || entry.State == EntityState.Deleted
                    || entry.References.Any(r => r.TargetEntry?.Metadata.IsOwned() == true && IsEntityChanged(r.TargetEntry));
        }

        private static T createWithValues<T>(PropertyValues values) where T : new()
        {
            var entity = new T();
            foreach (var prop in values.Properties)
            {
                var value = values[prop.Name];
                if (value is PropertyValues)
                {
                    throw new NotSupportedException("nested complex object");
                }
                else
                {
                    prop.PropertyInfo.SetValue(entity, value);
                }
            }
            return entity;
        }
    }
}
هدف از متد GetChangedEntities فوق این است که با استفاده از سیستم tracking، نوع عملیات انجام شده و همچنین اصل موجودیت‌ها را پیش و پس از تغییر، بتوان لیست کرد و سپس بر اساس آن‌ها، جدول مجازی FTS را به روز رسانی نمود.
علت نیاز به نمونه‌ی اصل و سپس تغییر کرده‌ی موجودیت‌ها، به نحوه‌ی تعریف تریگرهای مخصوص به به روز رسانی FTS بر می‌گردد. اگر دقت کرده باشید در این تریگرها، new.a و همچنین old.a را داریم که برای شبیه سازی آن‌ها دقیقا باید به اطلاعات یک رکورد، در پیش و پس از به روز رسانی آن، دسترسی یافت.

ب) تعریف تریگرهای SQL توسط سیستم tracking؛ به همراه عملیات نرمال سازی اطلاعات
using System.Collections.Generic;
using System.Data;
using System.Text.RegularExpressions;
using EFCoreSQLiteFTS.Entities;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;

namespace EFCoreSQLiteFTS.DataLayer
{
    public static class FtsNormalizer
    {
        private static readonly Regex _htmlRegex = new Regex("<[^>]*>", RegexOptions.Compiled);

        public static string NormalizeText(this string text)
        {
            if (string.IsNullOrWhiteSpace(text))
            {
                return string.Empty;
            }

            // Remove html tags
            text = _htmlRegex.Replace(text, string.Empty);

            // TODO: add other normalizers here, such as `remove diacritics`, `fix Persian Ye-Ke` and so on ...

            return text;
        }
    }

    public static class UpdateFtsTriggers
    {
        public static void UpdateChapterFTS(
            this DbContext context,
            List<(EntityState State, Chapter NewEntity, Chapter OldEntity)> changedChapters)
        {
            var database = context.Database;

            try
            {
                database.BeginTransaction(IsolationLevel.ReadCommitted);

                foreach (var (State, NewEntity, OldEntity) in changedChapters)
                {
                    var chapterNew = NewEntity;
                    var chapterOld = OldEntity;

                    var normalizedNewText = chapterNew.Text.NormalizeText();
                    var normalizedOldText = chapterOld.Text.NormalizeText();
                    var normalizedNewTitle = chapterNew.Title.NormalizeText();
                    var normalizedOldTitle = chapterOld.Title.NormalizeText();
                    switch (State)
                    {
                        case EntityState.Added:
                            if (shouldSkipAddedChapter(chapterNew))
                            {
                                continue;
                            }
                            database.ExecuteSqlRaw("INSERT INTO Chapters_FTS(rowid, Text, Title) values({0}, {1}, {2});",
                                    chapterNew.Id, normalizedNewText, normalizedNewTitle);
                            break;
                        case EntityState.Modified:
                            if (shouldSkipModifiedChapter(chapterNew, chapterOld))
                            {
                                continue;
                            }
                            // This format is important! Otherwise we will get `SQLite Error 11: 'database disk image is malformed'.` error!
                            database.ExecuteSqlRaw(@"INSERT INTO Chapters_FTS(Chapters_FTS, rowid, Text, Title)
                                                        VALUES('delete', {0}, {1}, {2}); ",
                                                        chapterOld.Id, normalizedOldText, normalizedOldTitle);
                            database.ExecuteSqlRaw("INSERT INTO Chapters_FTS(rowid, Text, Title) values({0}, {1}, {2});",
                                    chapterNew.Id, normalizedNewText, normalizedNewTitle);
                            break;
                        case EntityState.Deleted:
                            // This format is important! Otherwise we will get `SQLite Error 11: 'database disk image is malformed'.` error!
                            database.ExecuteSqlRaw(@"INSERT INTO Chapters_FTS(Chapters_FTS, rowid, Text, Title)
                                                        VALUES('delete', {0}, {1}, {2}); ",
                                    chapterOld.Id, normalizedOldText, normalizedOldTitle);
                            break;
                    }
                }
            }
            finally
            {
                database.CommitTransaction();
            }
        }

        private static bool shouldSkipAddedChapter(Chapter chapterNew)
        {
            // TODO: add your logic to avoid indexing this item
            return false;
        }

        private static bool shouldSkipModifiedChapter(Chapter chapterNew, Chapter chapterOld)
        {
            // TODO: add your logic to avoid indexing this item
            return chapterNew.Text == chapterOld.Text && chapterNew.Title == chapterOld.Title;
        }
    }
}
در اینجا نحوه‌ی تعریف متد UpdateChapterFTS را مشاهده می‌کند که اطلاعات خودش را از متد GetChangedEntities دریافت کرده و سپس یکی یکی آن‌ها را در جدول مجازی FTS، با فرمت مخصوصی که عنوان شد (دقیقا متناظر با فرمت تریگرهای مستندات رسمی FTS)، درج می‌کند.
همچنین در اینجا متد NormalizeText را نیز مشاهده می‌کند که بر روی ستون‌های متنی اعمال شده‌است. کار آن پاکسازی تگ‌های یک متن HTML ای است و نگهداری اطلاعات صرفا متنی آن. در اینجا اگر نیاز بود می‌توان منطق‌های پاکسازی اطلاعات دیگری را نیز اعمال کرد.
اکنون که این اطلاعات به صورت پاکسازی شده در جدول مجازی درج می‌شوند، زمانیکه بر روی آن‌ها جستجویی صورت می‌گیرد، دیگر شامل جستجوی بر روی تگ‌های HTML ای نیست و دقت بسیار بیشتری دارد.

ج) اتصال به سیستم
پس از تعریف متدهای الحاقی GetChangedEntities و UpdateChapterFTS، اکنون روش اتصال آن‌ها به DbContext برنامه، با بازنویسی متد SaveChanges آن است:
namespace EFCoreSQLiteFTS.DataLayer
{
    public class ApplicationDbContext : DbContext
    {
        public ApplicationDbContext(DbContextOptions options)
            : base(options)
        {
        }

        public DbSet<Chapter> Chapters { get; set; }
        public DbSet<User> Users { get; set; }

        public override int SaveChanges()
        {
            var changedChapters = this.GetChangedEntities<Chapter>();

            this.ChangeTracker.AutoDetectChangesEnabled = false; // for performance reasons, to avoid calling DetectChanges() again.
            var result = base.SaveChanges();
            this.ChangeTracker.AutoDetectChangesEnabled = true;

            this.UpdateChapterFTS(changedChapters);
            return result;
        }
    }
}
از این پس تمام عملیات insert/update/delete برنامه تحت کنترل قرار گرفته و به صورت خودکار سبب به روز رسانی جدول مجازی FTS نیز می‌شوند.


در قسمت بعدی، روش کوئری گرفتن از این جدول مجازی FTS را بررسی می‌کنیم.
مطالب
بررسی دو نکته (ترفند) کاربردی در SQL Server

1- اندازه گیری تعداد Transaction‌ها در واحد زمان روی یک Database خاص در SQL Server 

جهت بدست آوردن تعداد Transaction‌ها در واحد زمان( Transactions Per Second ) روی یک Database خاص در یک سیستم عملیاتی، جهت ارتقاء سخت افزاری ، تست فشار و ... می‌توانید از یک DMV با نام sys.dm_os_performance_counters به طریق زیر استفاده نمائید:
declare @cntr_value bigint

Select @cntr_value=cntr_value
from sys.dm_os_performance_counters
where instance_name='AdventureWorks' and
counter_name='Write Transactions/sec'

/* ایجاد یک تاخیر مثلاً یک ثانیه */
waitfor delay '00:00:01'

Select cntr_value -@cntr_value
from sys.dm_os_performance_counters
where instance_name='AdventureWorks' and
counter_name='Write Transactions/sec'
View معرفی شده تمامی شمارنده‌های عملکردی را برای یک Instance خاص شامل می‌شود، ستون instance_name  برابر نام بانک اطلاعاتی مورد نظر می‌باشد.

2- sys.sp_MSforeachtable 

از رویه‌های ذخیره شده UnDocumented در SQL Server می‌باشد و این قابلیت را دارا است که برای هر یک از جداول موجود در  یک بانک اطلاعاتی، یک رویه‌ای را اجرا کند. برای مثال با استفاده از دستور زیر، می‌توانید تعداد سطرها، اندازه‌ی داده‌ها و ایندکس‌های یک جدول را بدست آورید

EXEC sys.sp_MSforeachtable 'sp_spaceused ''?''';
به عنوان یک مثال کاربردی، با اجرای دستور زیر می‌توان جداول بانک اطلاعاتی مورد نظرتان را از لحاظ معیارهایی که پیشتر ذکر آن رفت، مورد بررسی قرار دهید.
 USE [AdventureWorksDW2008R2]
GO

CREATE TABLE #TableSpaceUsed(
[name] [nvarchar](120) NULL,
[rows] [nvarchar](120) NULL,
[reserved] [nvarchar](120) NULL,
[data] [nvarchar](120) NULL,
[index_size] [nvarchar](120) NULL,
[unused] [nvarchar](120) NULL
) ON [PRIMARY]

Insert Into #TableSpaceUsed
EXEC sys.sp_MSforeachtable 'sp_spaceused ''?''';

Select * from #TableSpaceUsed
Order by CAST([rows] as int) desc

Drop table #TableSpaceUsed
خروجی مثال فوق به شکل زیر است.