مطالب
ایجاد ایندکس منحصربفرد در EF Code first
در EF Code first برای ایجاد UNIQUE INDEX ویژگی یا تنظیمات Fluent API خاصی درنظر گرفته نشده است و می‌توان از همان روش‌های متداول اجرای مستقیم کوئری SQL بر روی بانک اطلاعاتی جهت ایجاد UNIQUE INDEX‌ها کمک گرفت:
public static void CreateUniqueIndex(this DbContext context, string tableName, string fieldName)
{
      context.Database.ExecuteSqlCommand("CREATE UNIQUE INDEX [IX_Unique_" + tableName 
+ "_" + fieldName + "] ON [" + tableName + "]([" + fieldName + "] ASC);");
}
و این کل کاری است که باید در متد Seed کلاس مشتق شده از DbMigrationsConfiguration انجام شود. مثلا:
public class MyDbMigrationsConfiguration : DbMigrationsConfiguration<MyContext>
{
        public BlogDbMigrationsConfiguration()
        {
            AutomaticMigrationsEnabled = true;
            AutomaticMigrationDataLossAllowed = true;
        }

        protected override void Seed(MyContext context)
        {
            CreateUniqueIndex(context, "table1", "field1");
            base.Seed(context);
        }
}
روش فوق کار می‌کند اما آنچنان مناسب نیست؛ چون به صورت strongly typed تعریف نشده است و اگر نام جداول یا فیلدها را بعدها تغییر دادیم، به مشکل برخواهیم خورد و کامپایلر خطایی را صادر نخواهد کرد؛ چون table1 و field1 در اینجا به صورت رشته تعریف شده‌اند.
برای حل این مشکل و تبدیل کدهای فوق به کدهایی Refactoring friendly، نیاز است نام جدول به صورت خودکار از DbContext دریافت شود. همچنین نام خاصیت یا فیلد نیز به صورت strongly typed قابل تعریف باشد.
کدهای کامل نمونه بهبود یافته را در ذیل مشاهده می‌کنید:
using System;
using System.Data.Entity;
using System.Data.Entity.Infrastructure;
using System.Data.Objects;
using System.Linq;
using System.Linq.Expressions;
using System.Text.RegularExpressions;

namespace General
{
    public static class ContextExtensions
    {
        public static string GetTableName<T>(this DbContext context) where T : class
        {
            ObjectContext objectContext = ((IObjectContextAdapter)context).ObjectContext;
            return objectContext.GetTableName<T>();
        }

        public static string GetTableName<T>(this ObjectContext context) where T : class
        {
            var sql = context.CreateObjectSet<T>().ToTraceString();
            var regex = new Regex("FROM (?<table>.*) AS");
            var match = regex.Match(sql);
            string table = match.Groups["table"].Value;
            return table
                    .Replace("`", string.Empty)
                    .Replace("[", string.Empty)
                    .Replace("]", string.Empty)
                    .Replace("dbo.", string.Empty)
                    .Trim();
        }

        private static bool hasUniqueIndex(this DbContext context, string tableName, string indexName)
        {
            var sql = "SELECT count(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS where table_name = '" 
                      + tableName + "' and CONSTRAINT_NAME = '" + indexName + "'";
            var result = context.Database.SqlQuery<int>(sql).FirstOrDefault();
            return result > 0;
        }

        private static void createUniqueIndex(this DbContext context, string tableName, string fieldName)
        {
            var indexName = "IX_Unique_" + tableName + "_" + fieldName;
            if (hasUniqueIndex(context, tableName, indexName))
                return;

            var sql = "ALTER TABLE [" + tableName + "] ADD CONSTRAINT [" + indexName + "] UNIQUE ([" + fieldName + "])";
            context.Database.ExecuteSqlCommand(sql);
        }

        public static void CreateUniqueIndex<TEntity>(this DbContext context, Expression<Func<TEntity, object>> fieldName) where TEntity : class
        {
            var field = ((MemberExpression)fieldName.Body).Member.Name;
            createUniqueIndex(context, context.GetTableName<TEntity>(), field);
        }
    }
}

توضیحات
متد GetTableName ، به کمک SQL تولیدی حین تعریف جدول متناظر با کلاس جاری، نام جدول را با استفاده از عبارات باقاعده جدا کرده و باز می‌گرداند. به این ترتیب به دقیق‌ترین نامی که واقعا جهت تولید جدول مورد استفاده قرار گرفته است خواهیم رسید.
در مرحله بعد آن، همان متد createUniqueIndex ابتدای بحث را ملاحظه می‌کنید. در اینجا جهت حفظ سازگاری بین SQL Server کامل و SQL CE از UNIQUE CONSTRAINT استفاده شده است که همان کار ایجاد ایندکس منحصربفرد را نیز انجام می‌دهد. به علاوه مزیت دیگر آن امکان دسترسی به تعاریف قید اضافه شده توسط view ایی به نام INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS است که در نگارش‌های مختلف SQL Server به یک نحو تعریف گردیده و قابل دسترسی است. از این view در متد hasUniqueIndex جهت بررسی تکراری نبودن UNIQUE CONSTRAINT در حال تعریف، استفاده می‌شود. اگر این قید پیشتر تعریف شده باشد، دیگر سعی در تعریف مجدد آن نخواهد شد.
متد CreateUniqueIndex تعریف شده در انتهای کلاس فوق، امکان دریافت نام خاصیتی از TEntity را به صورت strongly typed میسر می‌سازد.
اینبار برای تعریف یک قید و یا ایندکس منحصربفرد بر روی خاصیتی مشخص در متد Seed، تنها کافی است بنویسیم:
context.CreateUniqueIndex<User>(x=>x.Name);
در اینجا دیگر از رشته‌ها خبری نبوده و حاصل نهایی Refactoring friendly است. به علاوه نام جدول را نیز به صورت خودکار از context استخراج می‌کند.
 
مطالب
پشتیبانی از انقیاد پویا در سی‌شارپ
زبان سی‌شارپ strongly typed و type safe است. کامپایلر بیشتر کد را از نظر صحت نوع (Type) بررسی میکند و در صورت بروز خطا، روند کامپایل متوقف خواهد شد. با این وجود سی‌شارپ اجازه میدهد که کدهای داینامیک نیز داشته باشیم؛ کدهایی که در زمان کامپایل برای کامپایلر ناشناس هستند و اگر خطای نوع در آنها وجود داشته باشد، در زمان اجرا مشخص شده و باعث توقف برنامه میشود. 

Type Safety

ایمنی نوع، قاعده‌ای است در زبانهای برنامه‌نویسی که اجازه نمیدهد متغیرها، مقادیری را دریافت کنند که متفاوت با نوع تعریف شده‌ی آنها باشد. اگر این بررسی وجود نداشت، در زمان اجرا مقادیر خوانده شده از حافظه باعث رفتاری غیر قابل پیش‌بینی میشد؛ مثلا در یک متغیر عددی، مقدار رشته‌ای ذخیره و در زمان اجرا با یک مقدار عددی دیگر جمع بسته و نمایش داده شود. کامپایلر همچنین بررسی اعضای اعلان نشده‌ی متغیرها را نیز انجام میدهد که در قطعه کد زیر آمده‌است:
string text = “String value”;
int textLength = text.Length;
int textMonth = text.Month; // won’t compile
با این حال ایمنی نوع در سی‌شارپ کاملا قابل اعتماد نیست و میشود به روشی آن را دور زد!  
public interface IGeometricShape
{
     double Circumference { get; }
     double Area { get; }
}
public class Square : IGeometricShape
{
     public double Side { get; set; }
     public double Circumference => 4 * Side;
     public double Area => Side * Side;
}
public class Circle : IGeometricShape
{
     public double Radius { get; set; }
     public double Circumference => 2 * Math.PI * Radius;
     public double Area => Math.PI * Radius * Radius;
}

IGeometricShape circle = new Circle { Radius = 1 };
Square square = ((Square)circle); // no compiler error
var side = square.Side;
در خط کدی که با کامنت مشخص شده، هر چند که دیده میشود نوع circle نمیتواند به نوع square تبدیل شود، اما این کد بدون خطا کامپایل و خطای InvalidCastException  در زمان اجرا رخ خواهد داد. به دلیل اینکه هر دو نوع circle و square از نوع پایه IGeometricShape هستند، کامپایلر خطایی نخواهد گرفت؛ اما در زمان اجرا و زمانیکه برنامه میخواهد اجزاء circle را به square تبدیل کند، مشخص میشود که امکان تبدیل کامل circle به square نیست و خطا رخ خواهد داد.

Dynamic Binding

توسط انقیاد پویا در سی‌شارپ، کامپایلر بررسی نوع را در زمان کامپایل انجام نخواهد داد. کامپایلر فرض را بر این میگیرد که کد معتبر است و تمام متغیرها به درستی قابل دسترسی هستند. بررسی‌ها در زمان اجرا خواهند بود و زمانی خطا رخ خواهد داد که مثلا دسترسی به یک عضو از یک متغیر امکانپذیر نباشد؛ به این دلیل که آن عضو برای آن نوع وجود ندارد. 
توسط کلمه کلیدی dynamic میتوان متغیرهایی را تعریف کرد که در زمان کامپایل از نظر نوع بررسی نشوند؛ مانند مثال زیر.
dynamic text = “String value”;
int textLength = text.Length;
int textMonth = text.Month; // throws exception at runtime
واضح است که مثال بالا بی‌فایده است؛  اولا خطا در زمان کامپایل مشخص نمیشود و ثانیا مدیریت خطا در زمان اجرا بر کارآیی برنامه تاثیر خواهد داشت. روش دیگر استفاده از dynamic که کارآیی پایینی دارد در مثال زیر آمده.  
public dynamic GetAnonymousType()
{
  return new
    {
        Name = “John”,
        Surname = “Doe”,
        Age = 42
    };
}

dynamic value = GetAnonymousType();
Console.WriteLine($”{value.Name} {value.Surname}, {value.Age}”);
در مثال بالا نوع بازگشتی متد و متغیری که برای نگهداری نوع بازگشتی تعریف شده از نوع dynamic هستند. هر چند که در زمان کامپایل میشود هر مقداری و نوعی را از متد بازگشت داد، اما مانند مثال قبل، تا زمان اجرا، صحت اینکه آیا واقعا چنین نوعی جهت بازگشت وجود دارد یا نه و همچنین اساسا نوع بازگشت داده شده قابل استفاده و تبدیل هست یا نه، بررسی نخواهد شد. مضاف بر این مشکلات، IntelliSense نخواهیم داشت و اگر بخواهیم از یک اسمبلی دیگر به متد بالا دسترسی پیدا کنیم با خطای RuntimeBinderException مواجه خواهیم شد؛ علت این است که  نوع‌های anonymous به صورت internal اعلان می‌شوند. اما میشود استفاده‌های بهتری از نوع dynamic داشت؛ برای مثال زمان استفاده از کتابخانه‌ی JSON.NET که نمونه‌ای از آن در زیر آمده.
string json = @"
{
     ""name"": ""John"",
     ""surname"": ""Doe"",
     ""age"": 42
}";

dynamic value = JObject.Parse(json);
Console.WriteLine($"{ value.name} { value.surname}, { value.age}");
مانند نوع anonymous در مثال قبل، متد Parse میتواند مقادیر را به صورت پویا برگشت دهد و میتوان از این مقادیر مانند خصوصیات شیء ایجاد شده، از JSON استفاده کرد، بدون آنکه کامپایلر از وجود آنها اطلاعی داشته باشد. به این ترتیب در زمان اجرا میشود اشیاء JSON را به برنامه داد و از مقادیر آن مانند دسترسی به یک property استفاده کرد؛ کاری که نمیشود با نوعهای anonymous که در مثال بالاتر آورده شد انجام داد. برای حل این مسئله میتوان از دو شیء کمکی در کتابخانه NET Framework. استفاده کرد.

ExpandoObject

بین این دو شیء، ExpandoObject ساده‌تر است. به همراه کلمه کلیدی dynamic، این شیء اجازه میدهد که به نوع ساخته شده از آن در زمان اجرا و به صورت پویا، عضوی اضافه یا حذف کنیم؛ این اعضا میتوانند متد هم باشند.
dynamic person = new ExpandoObject();
person.Name = "John";
person.Surname = "Doe";
person.Age = 42;
person.ToString = (Func<string>)(() => $”{person.Name} {person.Surname}, {person. Age}”);

Console.WriteLine($"{ person.Name}{ person.Surname}, { person.Age}");

  برای اینکه ببینیم در زمان اجرا چه اعضایی به این شی اضافه شده، می‌توان نمونه ساخته شده از آن را به نوع <IDictionary<string, object تبدیل و در یک حلقه به آنها دسترسی پیدا کرد. از همین طریق هم میشود عضوی را حذف کرد.

var dictionary = (IDictionary<string, object>)person;
foreach (var member in dictionary)
{
     Console.WriteLine($”{member.Key} = {member.Value}”);
}
dictionary.Remove(“ToString”);

DynamicObject

از آنجایی که ExpandoObject برای سناریو‌های ساده کاربرد دارد و کنترل کمتری بر روی اعضا و نمونه‌های ایجاد شده‌ی توسط آن داریم، می‌توان از شیء DynamicObject استفاده کرد؛ البته نیاز به کدنویسی بیشتری دارد. پیاده‌سازی اعضا برای شیء DynamicObject در یک کلاس صورت میگیرد که در زیر آورده شده‌است:

class MyDynamicObject : DynamicObject
{
       private readonly Dictionary<string, object> members = new Dictionary<string, object>();

       public override bool TryGetMember(GetMemberBinder binder, out object result)
       {
              if (members.ContainsKey(binder.Name))
              {
                  result = members[binder.Name];
                  return true;
              }
              else
              {
                  result = null;
                  return false;
             }
       }

      public override bool TrySetMember(SetMemberBinder binder, object value)
      {
               members[binder.Name] = value;
              return true;
      }

      public bool RemoveMember(string name)
      {
            return members.Remove(name);
      }

}

dynamic person = new MyDynamicObject();
person.Name = “John”;
person.Surname = “Doe”;
person.Age = 42;
person.AsString = (Func<string>)(() => $”{person.Name} {person.Surname}, {person.
Age}”);
یک نکته در قطعه کد بالا وجود دارد. در شیء ExpandoObject، متد ToString را اضافه کردیم، اما برای شیء DynamicObject نام آن را تغییر داده و مثلا AsString گذاشتیم. اگر از نام ToString استفاده میکردیم در زمان فراخوانی، متد پیش‌فرض کلاس DynamicObject فراخوانی میشد. DynamicObject زمانی یک عضو پویا را فراخوانی میکند که آن عضو جدید از قبل وجود نداشته باشد. از آنجا که خود کلاس، متد ToString را دارد متد TryGetMember برای فراخوانی کردن آن اجرا نخواهد شد.
مطالب
استفاده از Fluent Validation در برنامه‌های ASP.NET Core - قسمت اول - معرفی، نصب و تعریف قواعد اعتبارسنجی
روش مرسوم اعتبارسنجی اطلاعات مدل‌های ASP.NET Core، با استفاده از data annotations توکار آن است که در بسیاری از موارد هم به خوبی کار می‌کند. اما اگر به دنبال ویژگی‌های دیگری مانند نوشتن آزمون‌های واحد برای اعتبارسنجی اطلاعات، جداسازی شرط‌های اعتبارسنجی از تعاریف مدل‌ها، نوشتن اعتبارسنجی‌های پیچیده به همراه تزریق وابستگی‌ها هستید، کتابخانه‌ی FluentValidation می‌تواند جایگزین بهتر و بسیار کاملتری باشد.


نصب کتابخانه‌ی FluentValidation در پروژه

فرض کنید پروژه‌ی ما از سه پوشه‌ی FluentValidationSample.Web، FluentValidationSample.Models و FluentValidationSample.Services تشکیل شده‌است که اولی یک پروژه‌ی MVC است و دو مورد دیگر classlib هستند.
در پروژه‌ی FluentValidationSample.Models، بسته‌ی نیوگت کتابخانه‌ی FluentValidation را به صورت زیر نصب می‌کنیم:
dotnet add package FluentValidation.AspNetCore


جایگزین کردن سیستم اعتبارسنجی مبتنی بر DataAnnotations با FluentValidation

اکنون فرض کنید در پروژه‌ی Models، مدل ثبت‌نام زیر را اضافه کرده‌ایم که از همان data annotations توکار و استاندارد ASP.NET Core برای اعتبارسنجی اطلاعات استفاده می‌کند:
using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class RegisterModel
    {
        [Required]
        [Display(Name = "User name")]
        public string UserName { get; set; }

        [Required]
        [StringLength(100, ErrorMessage = "The {0} must be at least {2} characters long.", MinimumLength = 6)]
        [DataType(DataType.Password)]
        [Display(Name = "Password")]
        public string Password { get; set; }

        [DataType(DataType.Password)]
        [Display(Name = "Confirm password")]
        [Compare("Password", ErrorMessage = "The password and confirmation password do not match.")]
        public string ConfirmPassword { get; set; }

        [DataType(DataType.EmailAddress)]
        [Display(Name = "Email")]
        [EmailAddress]
        public string Email { get; set; }

        [Range(18, 60)]
        [Display(Name = "Age")]
        public int Age { get; set; }
    }
}
برای جایگزین کردن data annotations اعتبارسنجی اطلاعات با روش FluentValidation، می‌توان به صورت زیر عمل کرد:
using FluentValidation;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class RegisterModelValidator : AbstractValidator<RegisterModel>
    {
        public RegisterModelValidator()
        {
            RuleFor(x => x.UserName).NotNull();
            RuleFor(x => x.Password).NotNull().Length(6, 100);
            RuleFor(x => x.ConfirmPassword).Equal(x => x.Password);
            RuleFor(x => x.Email).EmailAddress();
            RuleFor(x => x.Age).InclusiveBetween(18, 60);
        }
    }
}
برای این منظور ابتدا یک کلاس Validator را با ارث بری از AbstractValidator از نوع مدلی که می‌خواهیم قواعد اعتبارسنجی آن‌را مشخص کنیم، ایجاد می‌کنیم. سپس در سازنده‌ی آن، می‌توان به متدهای تعریف شده‌ی در این کلاس پایه دسترسی یافت.
در اینجا در ابتدا به ازای هر خاصیت کلاس مدل مدنظر، یک RuleFor تعریف می‌شود که با استفاده از static reflection، امکان تعریف strongly typed آن‌ها وجود دارد. سپس ویژگی Required به متد NotNull تبدیل می‌شود و ویژگی StringLength توسط متد Length قابل تعریف خواهد بود و یا ویژگی Compare توسط متد Equal به صورت strongly typed به خاصیت دیگری متصل می‌شود.

پس از این تعاریف، می‌توان ویژگی‌های اعتبارسنجی اطلاعات را از مدل ثبت نام حذف کرد و تنها ویژگی‌های خاص Viewهای MVC را در صورت نیاز باقی گذاشت:
using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class RegisterModel
    {
        [Display(Name = "User name")]
        public string UserName { get; set; }

        [DataType(DataType.Password)]
        [Display(Name = "Password")]
        public string Password { get; set; }

        [DataType(DataType.Password)]
        [Display(Name = "Confirm password")]
        public string ConfirmPassword { get; set; }

        [DataType(DataType.EmailAddress)]
        [Display(Name = "Email")]
        public string Email { get; set; }

        [Display(Name = "Age")]
        public int Age { get; set; }
    }
}


تعریف پیام‌های سفارشی اعتبارسنجی

روش تعریف پیام‌های سفارشی شکست اعتبارسنجی اطلاعات را توسط متد WithMessage در ادامه مشاهده می‌کنید:
using FluentValidation;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class RegisterModelValidator : AbstractValidator<RegisterModel>
    {
        public RegisterModelValidator()
        {
            RuleFor(x => x.UserName)
                .NotNull()
                    .WithMessage("Your first name is required.")
                .MaximumLength(20)
                    .WithMessage("Your first name is too long!")
                .MinimumLength(3)
                    .WithMessage(registerModel => $"Your first name `{registerModel.UserName}` is too short!");

            RuleFor(x => x.Password)
                .NotNull()
                    .WithMessage("Your password is required.")
                .Length(6, 100);

            RuleFor(x => x.ConfirmPassword)
                .NotNull()
                    .WithMessage("Your confirmation password is required.")
                .Equal(x => x.Password)
                    .WithMessage("The password and confirmation password do not match.");

            RuleFor(x => x.Email).EmailAddress();
            RuleFor(x => x.Age).InclusiveBetween(18, 60);
        }
    }
}
به ازای هر متد تعریف یک قاعده‌ی اعتبارسنجی جدید، بلافاصله می‌توان از متد WithMessage نیز استفاده کرد. همچنین این متد می‌تواند به اطلاعات اصل model دریافتی نیز همانند پیام سفارشی مرتبط با MinimumLength نام کاربری، دسترسی پیدا کند.


روش تعریف اعتبارسنجی‌های سفارشی خواص مدل

فرض کنید می‌خواهیم یک کلمه‌ی عبور وارد شده‌ی معتبر، حتما از جمع حروف کوچک، بزرگ، اعداد و symbols تشکیل شده باشد. برای این منظور می‌توان از متد Must استفاده کرد:
using System.Text.RegularExpressions;
using FluentValidation;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class RegisterModelValidator : AbstractValidator<RegisterModel>
    {
        public RegisterModelValidator()
        {
            RuleFor(x => x.Password)
                .NotNull()
                    .WithMessage("Your password is required.")
                .Length(6, 100)
                .Must(password => hasValidPassword(password));
            //...

        }

        private static bool hasValidPassword(string password)
        {
            var lowercase = new Regex("[a-z]+");
            var uppercase = new Regex("[A-Z]+");
            var digit = new Regex("(\\d)+");
            var symbol = new Regex("(\\W)+");
            return lowercase.IsMatch(password) &&
                    uppercase.IsMatch(password) &&
                    digit.IsMatch(password) &&
                    symbol.IsMatch(password);
        }
    }
}
متد Must، می‌تواند مقدار خاصیت متناظر را نیز در اختیار ما قرار دهد و بر اساس آن مقدار می‌توان خروجی true/false ای را بازگشت داد تا نشان شکست و یا موفقیت آمیز بودن اعتبارسنجی اطلاعات باشد.

البته lambda expression نوشته شده را می‌توان توسط method groups، به صورت زیر نیز خلاصه نوشت:
RuleFor(x => x.Password)
    .NotNull()
        .WithMessage("Your password is required.")
    .Length(6, 100)
    .Must(hasValidPassword);


انتقال تعاریف اعتبارسنج‌های سفارشی خواص به کلاس‌های مجزا

اگر نیاز به استفاده‌ی از متد hasValidPassword در کلاس‌های دیگری نیز وجود دارد، می‌توان اینگونه اعتبارسنجی‌های سفارشی را به کلاس‌های مجزایی نیز تبدیل کرد. برای مثال فرض کنید که می‌خواهیم ایمیل دریافت شده، فقط از یک دومین خاص قابل قبول باشد.
using System;
using FluentValidation;
using FluentValidation.Validators;

namespace FluentValidationSample.Models
{
    public class EmailFromDomainValidator : PropertyValidator
    {
        private readonly string _domain;

        public EmailFromDomainValidator(string domain)
            : base("Email address {PropertyValue} is not from domain {domain}")
        {
            _domain = domain;
        }

        protected override bool IsValid(PropertyValidatorContext context)
        {
            if (context.PropertyValue == null) return false;
            var split = context.PropertyValue.ToString().Split('@');
            return split.Length == 2 && split[1].Equals(_domain, StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
        }
    }
}
برای این منظور یک کلاس جدید را با ارث‌بری از PropertyValidator تعریف شده‌ی در فضای نام FluentValidation.Validators، ایجاد می‌کنیم. سپس متد IsValid آن‌را بازنویسی می‌کنیم تا برای مثال ایمیل‌ها را صرفا از دومین خاصی بپذیرد.
PropertyValidatorContext امکان دسترسی به نام و مقدار خاصیت در حال اعتبارسنجی را میسر می‌کند. همچنین مقدار کل model جاری را نیز به صورت یک object در اختیار ما قرار می‌دهد.

اکنون برای استفاده‌ی از آن می‌توان از متد SetValidator استفاده کرد:
RuleFor(x => x.Email)
    .SetValidator(new EmailFromDomainValidator("gmail.com"));
و یا حتی می‌توان یک متد الحاقی fluent را نیز برای آن طراحی کرد تا SetValidator را به صورت خودکار فراخوانی کند:
    public static class CustomValidatorExtensions
    {
        public static IRuleBuilderOptions<T, string> EmailAddressFromDomain<T>(
            this IRuleBuilder<T, string> ruleBuilder, string domain)
        {
            return ruleBuilder.SetValidator(new EmailFromDomainValidator(domain));
        }
    }
سپس تعریف قاعده‌ی اعتبارسنجی ایمیل‌ها به صورت زیر تغییر می‌کند:
RuleFor(x => x.Email).EmailAddressFromDomain("gmail.com");


تعریف قواعد اعتبارسنجی خواص تو در تو و لیستی

فرض کنید به RegisterModel این قسمت، دو خاصیت آدرس و شماره تلفن‌ها نیز اضافه شده‌است که یکی به شیء آدرس و دیگری به مجموعه‌ای از آدرس‌ها اشاره می‌کند:
    public class RegisterModel
    {
        // ...

        public Address Address { get; set; }

        public ICollection<Phone> Phones { get; set; }
    }

    public class Phone
    {
        public string Number { get; set; }
        public string Description { get; set; }
    }

    public class Address
    {
        public string Location { get; set; }
        public string PostalCode { get; set; }
    }
در یک چنین حالتی، ابتدا به صورت متداول، قواعد اعتبارسنجی Phone و Address را جداگانه تعریف می‌کنیم:
    public class PhoneValidator : AbstractValidator<Phone>
    {
        public PhoneValidator()
        {
            RuleFor(x => x.Number).NotNull();
        }
    }

    public class AddressValidator : AbstractValidator<Address>
    {
        public AddressValidator()
        {
            RuleFor(x => x.PostalCode).NotNull();
            RuleFor(x => x.Location).NotNull();
        }
    }
سپس برای تعریف اعتبارسنجی دو خاصیت پیچیده‌ی اضافه شده، می‌توان از همان متد SetValidator استفاده کرد که اینبار پارامتر ورودی آن، نمونه‌ای از AbstractValidator‌های هرکدام است. البته برای خاصیت مجموعه‌ای اینبار باید با متد RuleForEach شروع کرد:
    public class RegisterModelValidator : AbstractValidator<RegisterModel>
    {
        public RegisterModelValidator()
        {
            // ...

            RuleFor(x => x.Address).SetValidator(new AddressValidator());

            RuleForEach(x => x.Phones).SetValidator(new PhoneValidator());
        }


در قسمت بعد، روش‌های مختلف استفاده‌ی از قواعد اعتبارسنجی تعریف شده را در یک برنامه‌ی ASP.NET Core بررسی می‌کنیم.



برای مطالعه‌ی بیشتر
- «FluentValidation #1»
مطالب
روش استفاده از لوسین 4.8 در دات‌نت

مطالب پیشین مرتبط با لوسین را در اینجا می‌توانید پیگیری کنید. آخرین نگارش آن که تا این تاریخ، 4.8 بتا است، با ‌دات‌نت(Core) سازگار است و روش برپایی آغازین آن ... تغییرات قابل توجهی داشته‌است که خلاصه‌ی آن‌ها را در این مطلب بررسی خواهیم کرد.

1) بسته‌های جدید مورد نیاز

برای کار با لوسین جدید، نیاز است حداقل سه‌بسته‌ی زیر را نصب کنیم تا به امکانات پایه‌ای و کوئری گیری‌های پیشرفته‌ی آن دسترسی داشته باشیم:

<PackageReference Include="Lucene.Net" Version="4.8.0-beta00016"/>
<PackageReference Include="Lucene.Net.Analysis.Common" Version="4.8.0-beta00016"/>
<PackageReference Include="Lucene.Net.QueryParser" Version="4.8.0-beta00016"/>

2) تهیه نگاشت‌های لازم

فرض کنید شیء اصلی ما چنین ساختاری را دارد:

public class WhatsNewItemModel
{
    public required int Id { set; get; }

    public required string OriginalTitle { set; get; }
}

مرحله‌ی بعد کار با لوسین، تبدیل اشیاء سفارشی خود به شیء Document لوسین و برعکس است. به همین جهت به دو مپر برای این کارها نیاز است:

الف) نگاشت‌گر یک شیء سفارشی، به شیء Document

public static class LuceneDocumentMapper
{
    public static Document MapToLuceneDocument(this WhatsNewItemModel post)
    {
        ArgumentNullException.ThrowIfNull(post);

        return
        [
            new TextField(nameof(WhatsNewItemModel.OriginalTitle), post.OriginalTitle, Field.Store.YES),

            // Document StringField instances are sort of keywords, they are not analyzed, they indexed as is (in its original case).
            new StringField(nameof(WhatsNewItemModel.Id), post.Id.ToString(CultureInfo.InvariantCulture),
                Field.Store.YES),
        ];
    }
}

در اینجا یک متدالحاقی را تهیه کرده‌ایم تا شیءای از نوع WhatsNewItemModel ما را به یک شیء Document لوسین، تبدیل کند.

چند نکته در اینجا حائز اهمیت هستند:

- در نگارش جدید لوسین، با اشیاء TextField و StringField جدید سروکار داریم و شیء قدیمی Field نگارش‌های قبلی لوسین، منسوخ شده درنظر گرفته می‌شود.

- زمانی از شیء TextField استفاده می‌کنیم که قرار است توسط لوسین، تحلیل شده و در جستجوهای پیچیده استفاده شود.

- اگر فقط قرار است، مقداری را در این ایندکس ذخیره کنیم و قصد تحلیل آن‌ها را نداریم و حداکثر یک کوئری ساده‌ی یافتن اصل آن‌ها، مدنظر ما است، باید از اشیاء StringField برای معرفی و نگاشت آن‌ها استفاده کنیم (شبیه به کار با واژه‌های کلیدی).

- پرچم Field.Store.YES به این معنا است که اصل محتوای تحلیل شده نیز در ایندکس لوسین، درج شود. اگر این پرچم را به NO تنظیم کنیم، فقط تحلیل آن صورت گرفته و نتیجه‌ی آن ذخیره می‌شود، که برای جستجوها مفید است؛ اما مقدار این فیلد دیگر قابل بازیابی نخواهد بود.

ب) نگاشت‌گر یک شیء Document لوسین، به یک شیء سفارشی

در زمان کوئری گرفتن از لوسین، خروجی نهایی یک شیء Document آن است که باید به شیء سفارشی مدنظر ما نگاشت شود:

public static class LuceneDocumentMapper
{
    public static LuceneSearchResult MapToLuceneSearchResult(this Document document)
    {
        ArgumentNullException.ThrowIfNull(document);

        return new LuceneSearchResult
        {
            Id = document.Get(nameof(WhatsNewItemModel.Id), CultureInfo.InvariantCulture).ToInt(),
            OriginalTitle = document.Get(nameof(WhatsNewItemModel.OriginalTitle), CultureInfo.InvariantCulture)
        };
    }
}

نمونه‌ای از این نگاشت را در متد الحاقی فوق مشاهده می‌کنید که توسط متد Get شیء Document قابل انجام است. بدیهی است خروجی این متد، یک رشته‌است و در صورت نیاز باید توسط ما کار تبدیلات ثانویه آن‌ها انجام شود.

3) نیاز به یک تحلیل‌گر مناسب

لوسین برای تولید ایندکس‌های جستجوی تمام متنی خود، از یک سری Analyzer استفاده می‌کنید که اگر سری پیشین مطالب مرتبط را مطالعه کنید، به نمونه‌ی StandardAnalyzer آن خواهید رسید که هنوز هم معتبر و قابل استفاده‌است و یا می‌توان همانند سایت جاری، از یک LowerCaseHtmlStripAnalyzer استفاده کرد که این کارها را همزمان انجام می‌دهد:

الف) از یک لیست PersianStopwords.List برای حذف واژه‌های کم اهمیت زبان فارسی استفاده می‌کند. برای مثال ما نمی‌خواهیم که واژه‌ی «ما» را با اهمیت شمرده و ایندکس کند و امثال آن.

ب) LowerCaseFilter را به متون دریافتی اعمال می‌کند. این کار در پشت صحنه‌ی StandardAnalyzer توکار لوسین هم اعمال می‌شود. اگر با این موضوع آشنا نباشید، ممکن است در حین کوئری گرفتن، به نتیجه‌ای نرسید! چون متن ارسالی به لوسین را ابتدا باید lower-case کنید و سپس آن‌را کوئری بگیرید.

ج) HTMLStripCharFilter توکار لوسین هم به آن اعمال شده‌است. از این جهت که متن مقالات ما به همراه تگ‌های HTML ای هم هستند. این فیلتر کار حذف کردن آن‌ها را در حین تحلیل، انجام می‌دهد و دیگر نیازی نیست تا ما خودمان متن ارسالی به لوسین را تمیز کنیم.

نکته‌ی مهم: این تحلیل‌گر ویژه، فقط باید به فیلدهایی از نوع TextField اعمال شود. اگر آن‌را به StringField ها اعمال کنیم، دیگر قادر به کوئری گرفتن از آن‌ها نخواهیم بود! چون تحلیل‌گر StringFieldها باید از نوع توکار KeywordAnalyzer ثبت و معرفی شود. این نوع فیلدها، حالت واژه‌های کلیدی را دارند (به همان صورتی که هست ثبت می‌شوند) و قرارنیست که توسط لوسین تحلیل ویژه‌ای شوند. به همین جهت برای رسیدن به یک تحلیل‌گر ترکیبی که بتواند این دو نوع فیلد را با هم پوشش دهد و کار معرفی چندین نوع تحلیل‌گر را یکجا انجام دهد، نیاز به یک PerFieldAnalyzerWrapper جدید داریم:

_keywordAnalyzer = new KeywordAnalyzer();

        _lowerCaseHtmlStripAnalyzer = new LowerCaseHtmlStripAnalyzer(LuceneVersion);

        _analyzer = new PerFieldAnalyzerWrapper(_lowerCaseHtmlStripAnalyzer, new Dictionary<string, Analyzer>
        {
            {
                nameof(WhatsNewItemModel.Id), _keywordAnalyzer
            }
        });

PerFieldAnalyzerWrapper در حقیقت برای تمام فیلدهایی که در قسمت دیکشنری فوق، ذکر نشده‌اند، از LowerCaseHtmlStripAnalyzer استفاده می‌کند. برای مابقی موارد از KeywordAnalyzer کمک خواهد گرفت.

4) روش صحیح راه اندازی reader و writer های ایندکس لوسین جدید

کار با لوسین به حدی سریع است که از کیفیت آن شگفت زده خواهید شد! اما ... به‌شرطی که بدانید دقیقا به چه صورتی باید نویسنده و خواننده‌ی ایندکس‌های آن‌را مدیریت کنید. اکثر مثال‌هایی را که بر روی اینترنت پیدا می‌کنید، به همراه متدهایی هستند که مدام در حال گشودن و dispose این نویسنده‌ها و خواننده‌های ایندکس هستند که ... این مثال‌ها، روش کار صحیح با لوسین نیستند! و به شدت آن‌‌را کند می‌کنند.

نکته‌ی مهمی که این مثال‌ها به آن توجهی نکرده‌اند، «thread-safe» بودن نویسنده و خواننده‌ی ایندکس لوسین است. یعنی می‌توان یک نمونه از این‌ها را در ابتدای کار برنامه ایجاد کرد و تا آخر کار برنامه، بدون نیاز به نمونه سازی مجدد و باز و بسته کردن آن‌ها، بارها مورد استفاده‌ی مجدد قرار داد و هیچ تداخلی هم ندارند و از قسمت‌های مختلف برنامه هم قابل دسترسی هستند.

به همین جهت باید یک سرویس مرکزی را برای اینکار تدارک دید که طول عمر آن، حتما Singleton باشد تا بتواند نویسنده و خواننده‌ی ایندکس لوسین را فقط یکبار نمونه سازی و ایجاد کرده و تا پایان کار برنامه، زنده نگه دارد (کدهای کامل این کلاس را در اینجا می‌توانید مطالعه کنید):

public class FullTextSearchService : IFullTextSearchService
{
    private const LuceneVersion LuceneVersion = Lucene.Net.Util.LuceneVersion.LUCENE_48;
    private readonly Analyzer _analyzer;

    private readonly IAppFoldersService _appFoldersService;
    private readonly FSDirectory _fsDirectory;

    //  IndexWriter instances are completely thread safe, meaning multiple threads can call any of its methods, concurrently.
    private readonly IndexWriter _indexWriter;

    private readonly KeywordAnalyzer _keywordAnalyzer;
    private readonly ILogger<FullTextSearchService> _logger;
    private readonly LowerCaseHtmlStripAnalyzer _lowerCaseHtmlStripAnalyzer;

    // Safely shares IndexSearcher instances across multiple threads, while periodically reopening.
    private readonly SearcherManager _searcherManager;

    private bool _isDisposed;

    public FullTextSearchService(IAppFoldersService appFoldersService, ILogger<FullTextSearchService> logger)
    {
        _appFoldersService = appFoldersService ?? throw new ArgumentNullException(nameof(appFoldersService));
        _logger = logger;

        _keywordAnalyzer = new KeywordAnalyzer();

        _lowerCaseHtmlStripAnalyzer = new LowerCaseHtmlStripAnalyzer(LuceneVersion);

        _analyzer = new PerFieldAnalyzerWrapper(_lowerCaseHtmlStripAnalyzer, new Dictionary<string, Analyzer>
        {
            // Document StringField instances are sort of keywords, they are not analyzed, they indexed as is (in its original case).
            // But StandardAnalyzer applies lower case filter to a query.
            // We can fix this by using KeywordAnalyzer with our query parser.
            {
                nameof(WhatsNewItemModel.Id), _keywordAnalyzer
            },
            {
                nameof(WhatsNewItemModel.DocumentTypeIdHash), _keywordAnalyzer
            },
            {
                nameof(WhatsNewItemModel.DocumentContentHash), _keywordAnalyzer
            }
        });

        _fsDirectory = FSDirectory.Open(_appFoldersService.LuceneIndexFolderPath);

        _indexWriter = new IndexWriter(_fsDirectory, new IndexWriterConfig(LuceneVersion, _analyzer));
        _searcherManager = new SearcherManager(_indexWriter, applyAllDeletes: true, searcherFactory: null);
    }

این سرویس، یک سرویس Singleton است که نحوه‌ی آغاز و شروع به کار با اشیاء لوسین را در سازنده‌ی آن مشاهده می‌کنید.

توضیحات:

الف) در اینجا، روش نمونه سازی PerFieldAnalyzerWrapper را که پیشتر در مورد آن بحث شد، مشاهده می‌کنید.

ب) سپس یک IndexWriter، نمونه سازی می‌شود که از تحلیل‌گر ترکیبی ما استفاده می‌کند.

ج) در ادامه یک SearcherManager جدید را مشاهده می‌کنید که با IndexWriter برنامه هماهنگ است و هر زمانیکه سندی به لوسین اضافه می‌شود، قادر به کوئری گرفتن از آن هم خواهیم بود.

نکته‌ی مهم: طول عمر تمام این موارد، با طول عمر کلاس سرویس جاری، یکی است. یعنی تنها یکبار در طول عمر برنامه نمونه سازی شده و تا پایان کار آن، زنده نگه داشته می‌شوند.

5) روش افزودن یک سند به ایندکس لوسین و سپس به روز رسانی آن

اکنون با استفاده از نگاشت‌گرهایی که در ابتدای بحث تهیه کردیم و همچنین شیء IndexWriter فوق، به صورت زیر می‌توان یک شیء سفارشی خود را به ایندکس لوسین اضافه کنیم:

_indexWriter.AddDocument(post.MapToLuceneDocument());
_indexWriter.Flush(triggerMerge: true, applyAllDeletes: true);
_indexWriter.Commit();

و یا اگر خواستیم سند موجودی را به روز کنیم، روش کار به شکل زیر است:

_indexWriter.UpdateDocument(new Term(nameof(WhatsNewItemModel.Id), post.Id.ToString()),
                post.MapToLuceneDocument());

new Term، در حقیقت یک کوئری جدید را سبب می‌شود که توسط آن سندی یافت شده، در پشت صحنه حذف می‌شود و سپس سند جدیدی بجای آن درج خواهد شد. در اینجا باید دقت داشت که چون Id ثبت شده از نوع StringField است، نباید حالت lower-case آن‌را جستجو کرد و باید دقیقا به همان نحوی که ثبت شده، جستجو شود.

6) روش کار با searcherManager جدید لوسین

همانطور که عنوان شد، لوسین جدید به همراه یک searcherManager هم هست که کار آن، ارائه‌ی thread-safe دسترسی به خواننده‌ی ایندکس‌ لوسین است. نحوه‌ی عمومی کار با آن را در ادامه مشاهده می‌کنید:

private TResult DoSearch<TResult>(Func<IndexSearcher, TResult> action, TResult defaultValue)
    {
        _searcherManager.MaybeRefreshBlocking();
        var indexSearcher = _searcherManager.Acquire();

        try
        {
            return action(indexSearcher);
        }
        catch (FileNotFoundException)
        {
            // It's not indexed yet.
            return defaultValue;
        }
        finally
        {
            _searcherManager.Release(indexSearcher);
        }
    }

با استفاده از searcherManager، در طول مدت زمان کوتاهی، بر روی ایندکس قفل‌گذاری شده و یک indexSearcher امن، در اختیار متدهای استفاده کننده‌ی از آن قرار می‌گیرند و در پایان کار، این قفل رها می‌شود.

برای مثال یک نمونه روش استفاده از این indexSearcher امن، به صورت زیر است:

public int GetNumberOfDocuments() => DoSearch(indexSearcher => indexSearcher.IndexReader.NumDocs, defaultValue: 0);

مابقی مثال‌های آن‌را می‌توانید در کلاس FullTextSearchService مشاهده کنید که به همراه یافتن «مطالب مشابه»، جستجوهای صفحه بندی شده، جستجوهای مرتب شده‌ی بر اساس یک فیلد، امکان دسترسی به تمام اسناد ذخیره شده‌ی در ایندکس لوسین و امثال آن است که کلیات آن با قبل تفاوتی نکرده‌است و مطالب و نکات آن‌را پیشتر در مقالات سری لوسین بررسی کرده‌ایم. تنها تفاوت مهمی که در اینجا وجود دارد، نحوه‌ی برپایی و راه اندازی تحلیل‌گر، خواننده و نویسنده‌ی ایندکس آن است که در این مطلب بررسی شدند؛ وگرنه کلیات جستجوی پیشرفته‌ی آن، مانند قبل است و تفاوت خاصی نکرده‌است.

مطالب
دات نت 4 و کلاس Lazy

یکی از الگوهای برنامه نویسی شیء گرا، Lazy Initialization Pattern نام دارد که دات نت 4 پیاده سازی آن‌را سهولت بخشیده است.
در دات نت 4 کلاس جدیدی به فضای نام System اضافه شده است به نام Lazy و هدف از آن lazy initialization است؛ من ترجمه‌اش می‌کنم وهله سازی با تاخیر یا به آن on demand construction هم گفته‌اند (زمانی که به آن نیاز هست ساخته خواهد شد).
فرض کنید در برنامه‌ی خود نیاز به شیءایی دارید و ساخت این شیء بسیار پرهزینه است. نیازی نیست تا بلافاصله پس از تعریف، این شیء ساخته شود و تنها زمانیکه به آن نیاز است باید در دسترس باشد. کلاس Lazy جهت مدیریت اینگونه موارد ایجاد شده است. تنها کاری که در اینجا باید صورت گیرد، محصور کردن آن شیء هزینه‌بر توسط کلاس Lazy است:

Lazy<ExpensiveResource> ownedResource = new Lazy<ExpensiveResource>();

در این حالت برای دسترسی به شیء ساخته شده از ExpensiveResource ، می‌توان از خاصیت Value استفاده نمود (ownedResource.Value). تنها در حین اولین دسترسی به ownedResource.Value ، شیء ExpensiveResource ساخته خواهد شد و نه پیش از آن و نه در اولین جایی که تعریف شده است. پس از آن این حاصل cache شده و دیگر وهله سازی نخواهد شد.
ownedResource دارای خاصیت IsValueCreated نیز می‌باشد و جهت بررسی ایجاد آن شیء می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال قصد داریم اطلاعات ExpensiveResource را ذخیره کنیم اما تنها در حالتیکه یکبار مورد استفاده قرار گرفته باشد.
کلاس Lazy دارای دو متد سازنده‌ی دیگر نیز می‌باشد:
public Lazy(bool isThreadSafe);
public Lazy(Func<T> valueFactory, bool isThreadSafe);

و هدف از آن استفاده‌ی صحیح از این متد در محیط‌های چند ریسمانی است. بدیهی است در این نوع محیط‌ ها علاقه‌ای نداریم که در یک لحظه توسط چندین ترد مختلف، سبب ایجاد وهله‌های ناخواسته‌ا‌ی از ExpensiveResource شویم و تنها یک مورد از آن کافی است یا به قولی thread safe, lazy initialization of expensive objects
بدیهی است اگر برنامه‌ی شما چند ریسمانی نیست می‌توانید این مکانیزم را کنسل کرده و اندکی کارآیی برنامه را با حذف قفل‌های همزمانی این کلاس بالا ببرید.

مثال اول:

using System;
using System.Threading;

namespace LazyExample
{
class Program
{
static void Main()
{
Console.WriteLine("Before assignment");
var slow = new Lazy<Slow>();
Console.WriteLine("After assignment");

Thread.Sleep(1000);

Console.WriteLine(slow);
Console.WriteLine(slow.Value);

Console.WriteLine("Press a key...");
Console.Read();
}
}


class Slow
{
public Slow()
{
Console.WriteLine("Start creation");
Thread.Sleep(2000);
Console.WriteLine("End creation");
}
}
}
خروجی این برنامه به شرح زیر است:

Before assignment
After assignment
Value is not created.
Start creation
End creation
LazyExample.Slow
Press a key...

همانطور که ملاحظه می‌کنید تنها در حالت دسترسی به مقدار Value شیء slow ، عملا وهله‌ای از آن ساخته خواهد شد.

مثال دوم:
شاید نیاز به مقدار دهی خواص کلاس پرهزینه‌ وجود داشته باشد. برای مثال علاقمندیم خاصیت SomeProperty کلاس ExpensiveClass را مقدار دهی کنیم. برای این منظور می‌توان به شکل ذیل عمل کرد (یک Func<t>را می‌توان به سازنده‌ی آن ارسال نمود):

using System;

namespace LazySample
{
class Program
{
static void Main()
{
var expensiveClass =
new Lazy<ExpensiveClass>
(
() =>
{
var fobj = new ExpensiveClass
{
SomeProperty = 100
};
return fobj;
}
);

Console.WriteLine("expensiveClass has value yet {0}",
expensiveClass.IsValueCreated);

Console.WriteLine("expensiveClass.SomeProperty value {0}",
(expensiveClass.Value).SomeProperty);

Console.WriteLine("expensiveClass has value yet {0}",
expensiveClass.IsValueCreated);

Console.WriteLine("Press a key...");
Console.Read();
}
}

class ExpensiveClass
{
public int SomeProperty { get; set; }

public ExpensiveClass()
{
Console.WriteLine("ExpensiveClass constructed");
}
}
}

کاربردها:
- علاقمندیم تا ایجاد یک شیء هزینه‌بر تنها پس از انجام یک سری امور هزینه‌بر دیگر صورت گیرد. برای مثال آیا تابحال شده است که با یک سیستم ماتریسی کار کنید و نیاز به چند گیگ حافظه برای پردازش آن داشته باشید؟! زمانیکه از کلاس Lazy استفاده نمائید، تمام اشیاء مورد استفاده به یکباره تخصیص حافظه پیدا نکرده و تنها در زمان استفاده از آن‌ها کار تخصیص منابع صورت خواهد گرفت.
- ایجاد یک شیء بسیار پر هزینه بوده و ممکن است در بسیاری از موارد اصلا نیازی به ایجاد و یا حتی استفاده از آن نباشد. برای مثال یک شیء کارمند را درنظر بگیرید که یکی از خواص این شیء، لیستی از مکان‌هایی است که این شخص قبلا در آنجاها کار کرده است. این اطلاعات نیز به طور کامل از بانک اطلاعاتی دریافت می‌شود. اگر در متدی، استفاده کننده از شیء کارمند هیچگاه اطلاعات مکان‌های کاری قبلی او را مورد استفاده قرار ندهد، آیا واقعا نیاز است که این اطلاعات به ازای هر بار ساخت وهله‌ای از شیء کارمند از دیتابیس دریافت شده و همچنین در حافظه ذخیره شود؟

اشتراک‌ها
آزمون Regex
در طی 13 سؤال با حدس زدن Regex درست هر مرحله.
آزمون Regex
مطالب
5 دلیل برای استفاده از یک ابزار ORM

چرا باید از ابزارهای Object relational Mapper یا به اختصار ORM استفاده کرد؟ در اینجا سخن در مورد ORM خاصی نیست. هدف تبلیغ یک محصول ویژه هم نمی‌باشد و یک بحث کلی مد نظر است.
کار ابزارهای ORM خواندن ساختار دیتابیس شما بوده و سپس ایجاد کلاس‌هایی بر اساس این ساختار ، برقراری ارتباط بین اشیاء ایجاد شده و جداول، ویووها، رویه‌های ذخیره شده و غیره می‌باشد. همچنین این ابزارها امکان تعریف روابط one-to-one, one-to-many, many-to-one, و many-to-many بین اشیاء را نیز بر اساس ساختار دیتابیس شما فراهم می‌کنند.
در ادامه به فواید استفاده از ORM ها خواهیم پرداخت:

الف) یک ابزار ORM زمان تحویل پروژه را کاهش می‌دهد

اولین و مهم‌ترین دلیلی که بر اساس آن در یک پروژه، استفاده از ORM حائز اهمیت می‌شود، بحث بالا بردن سرعت برنامه نویسی و کاهش زمان تحویل پروژه به مشتری است. این کاهش زمان بسته به نوع پروژه بین 20 تا 50 درصد می‌تواند خود را بروز دهد.
بدیهی است ابزارهای ORM کار شگفت انگیزی را قرار نیست انجام دهند و شما می‌توانید تمام آن عملیات ‌را دستی هم به پایان رسانید؛ اما اجازه دهید یک مثال کوتاه را با هم مرور کنیم.
برای پیاده سازی یک برنامه متداول با حدود 15 تا 20 جدول، حدودا به 30 شیء برای مدل سازی سیستم نیاز خواهد بود و برنامه نویسی این مجموعه بین 5000 تا 10000 سطر کد را به خود اختصاص خواهد داد. بدیهی است برنامه نویسی و آزمایش این سیستم چندین هفته یا ماه به طول خواهد انجامید.
اما با استفاده از یک ORM ، عمده وقت شما به طراحی سیستم و ایجاد ارتباطات بین اشیاء و دیتابیس در طی یک تا دو روز صرف خواهد شد. ایجاد کد بر اساس این مجموعه و با کمک ابزارهای ORM ، آنی است و با چند کلیک صورت می‌گیرد.


ب) یک ابزار ORM کدی با طراحی بهتر را تولید می‌کند

ممکن است شما بگوئید که کد نویسی من بی‌نظیر است و از من بهتر کسی را نمی‌توانید پیدا کنید! به تمامی زوایای کار خود مسلطم و نیازی هم به این‌گونه ابزارها ندارم!
عده‌ای از شما به طور قطع این‌گونه‌اید؛ اما نه همه. در یک تیم متوسط، همه نوع برنامه نویس با سطوح مختلفی را می‌توانید پیدا کنید و تمامی ‌‌آن‌ها برنامه نویس‌ها و یا طراح‌های آنچنان قابلی هم نیستند. بنابراین امکان رسیدن به کدهایی که مطابق اصول دقیق برنامه نویسی شیء گرا نیستند و در آن‌ها الگوهای طراحی به خوبی رعایت نشده، بسیار محتمل است. همچنین در یک تیم زمانیکه از یک الگوی یکسان پیروی نمی‌شود، نتایج نهایی بسیار ناهماهنگ خواهند بود.
در مقابل استفاده از ORM های طراحی شده توسط برنامه نویس‌های قابل (senior (architect level) engineers) ، کدهایی را بر اساس الگوهای استاندارد و پذیرفته شده‌ی شیء‌گرا تولید می‌کنند و همواره یک روند کاری مشخص و هماهنگ را در یک مجموعه به ارمغان خواهند آورد.

ج) نیازی نیست تا حتما یک متخصص دات نت فریم ورک باشید تا از یک ORM استفاده کنید

قسمت دسترسی به داده‌ها یکی از اجزای کلیدی کارآیی برنامه شما است. اگر طراحی و پیاده سازی آن ضعیف باشد، کل برنامه را زیر سؤال خواهد برد. برای طراحی و پیاده سازی دستی این قسمت از کار باید به قسمت‌های بسیاری از مجموعه‌ی دات نت فریم ورک مسلط بود. اما هنگام استفاده از یک ORM مهمترین موردی را که باید به آن تمرکز نمائید بحث طراحی منطقی کار است و ایجاد روابط بین اشیاء و دیتابیس و امثال آن. مابقی موارد توسط ORM انجام خواهد شد و همچنین می‌توان مطمئن بود که پیاده سازی خودکار انجام شده این قسمت‌ها، بر اساس الگوهای طراحی شیء‌گرا است.


د) هنگام استفاده از یک ابزار ORM ، مدت زمان آزمایش برنامه نیز کاهش می‌یابد

بدیهی است اگر قسمت دسترسی به داده‌ها را خودتان طراحی و پیاده سازی کرده باشید، زمان قابل توجهی را نیز باید به بررسی و آزمایش صحت عملکرد آن بپردازید و الزامی هم ندارد که این پیاده سازی مطابق بهترین تجربیات کاری موجود بوده باشد. اما هنگام استفاده از کدهای تولید شده توسط یک ابزار ORM می‌توان مطمئن بود که کدهای تولیدی آن که بر اساس یک سری الگوی ویژه تولید می‌شوند، کاملا آزمایش شده هستند و همچنین صدها و یا هزارها نفر در دنیا هم اکنون دارند از این پایه در پروژه‌های موفق خود استفاده می‌کنند و همچنین بازخوردهای خود را نیز به تیم برنامه نویسی آن ابزار ORM ارائه می‌دهند و این مجموعه مرتبا در حال بهبود و به روز شدن است.

ه) استفاده از یک ابزار ORM ، کار برنامه نویسی شما را ساده‌تر می‌کند

توضیح این قسمت نیاز به ذکر یک مثال دارد. لطفا به مثال زیر دقت بفرمائید:

try {
Employees objInfo = new Employees();
EmployeesFactory objFactory = new EmployeesFactory();

objInfo.EmployeeID = EmployeeID;
objFactory.Load(objInfo);

// code here to use the "objInfo" object
}
catch(Exception ex) {
// code here to handle the exception
}

به نظر شما کار کردن با یک یا چند شیء تولید شده که نمایانگر ساختار دیتابیس شما هستند و با استفاده از اینترفیس عمومی آن‌ها می‌توان تمامی اعمال بارگذاری، درج و حذف و غیره را انجام داد، ساده‌تر است یا کار کردن با کوهی از دستورات ADO.Net ؟


برداشتی آزاد از Five Reasons for using an ORM Tool