مطالب
لینک‌های هفته دوم دی

وبلاگ‌ها ، سایت‌ها و مقالات ایرانی (داخل و خارج از ایران)


ASP. Net


طراحی و توسعه وب


PHP


اس‌کیوال سرور


سی شارپ


SharePoint

عمومی دات نت


ویندوز


مسایل اجتماعی و انسانی برنامه نویسی


متفرقه


نظرات مطالب
چگونگی دسترسی به فیلد و خاصیت غیر عمومی
آیا می‌توان به کمک رفلکشن به خصوصیتی که مثلا Set ندارد مقدار دهی کرد. بعنوان مثال
class Program
{
  static void Main(string[] args)
  {
      Book book = new Book();
      var codeprop = book.GetType().GetProperty("Code", BindingFlags.Public | BindingFlags.Instance);
      codeprop.SetValue(book, 20, null);
      var value = codeprop.GetValue(book, null);
  }
}

public class Book
{
  public int code;
  public int Code
  {
      get { return code; }
  }
}
مطالب
خروجی Excel با حجم بالا در برنامه‌های ‌ASP.NET Core با استفاده از MiniExcel

امکان خروجی اکسل از گزارشات سیستم، یکی از بایدهای بیشتر سیستم‌های اطلاعاتی می‌باشد؛ یکی از چالش‌های اصلی در تولید این نوع خروجی، افزایش مصرف حافظه متناسب با افزایش حجم دیتا می‌باشد. از آنجایی‌که بیشتر راهکارهای موجود از جمله ClosedXml یا Epplus کل ساختار را ابتدا تولید کرده و اصطلاحا خروجی مورد نظر را بافر می‌کنند، برای حجم بالای اطلاعات مناسب نخواهند بود. راهکار برای خروجی CSV به عنوان مثال خیلی سرراست می‌باشد و می‌توان با چند خط کد، به نتیجه دلخواه از طریق مکانیزم Streaming رسید؛ ولی ساختار Excel به سادگی فرمت CSV نیست و برای مثال فرمت Excel Workbook با پسوند xlsx یک بسته Zip شده‌ای از فایل‌های XML می‌باشد.

معرفی MiniExcel

MiniExcel یک کتابخانه سورس باز با هدف به حداقل رساندن مصرف حافظه در زمان پردازش فایل‌های Excel در دات نت می‌باشد. در مقایسه با Aspose از منظر امکانات شاید حرفی برای گفتن نداشته باشد، ولی از جهت خواندن اطلاعات فایل‌های Excel با قابلیت پشتیبانی از ‌LINQ و Deferred Execution در کنار مصرف کم حافظه و جلوگیری از مشکل OOM خیلی خوب عمل می‌کند. در تصویر زیر مشخص است که برای عمده عملیات پیاده‌سازی شده، از استریم‌ها بهره برده شده است.

همچنین در زیر مقایسه‌ای روی خروجی ۱ میلیون رکورد با تعداد ۱۰ ستون در هر ردیف انجام شده‌است که قابل توجه می‌باشد:

Logic : create a total of 10,000,000 "HelloWorld" excel
LibraryMethodMax Memory UsageMean
MiniExcel'MiniExcel Create Xlsx'15 MB11.53181 sec
Epplus'Epplus Create Xlsx'1,204 MB22.50971 sec
OpenXmlSdk'OpenXmlSdk Create Xlsx'2,621 MB42.47399 sec
ClosedXml'ClosedXml Create Xlsx'7,141 MB140.93992 sec

به شدت API خوش دستی برای استفاده دارد و شاید مطالعه سورس کد آن از جهت طراحی نیز درس آموزی داشته باشد. در ادامه چند مثال از مستندات آن را می‌توانید ملاحظه کنید:

var path = Path.Combine(Path.GetTempPath(), $"{Guid.NewGuid()}.xlsx");
MiniExcel.SaveAs(path, new[] {
    new { Column1 = "MiniExcel", Column2 = 1 },
    new { Column1 = "Github", Column2 = 2}
});

// DataReader export multiple sheets (recommand by Dapper ExecuteReader)

using (var cnn = Connection)
{
    cnn.Open();
    var sheets = new Dictionary<string,object>();
    sheets.Add("sheet1", cnn.ExecuteReader("select 1 id"));
    sheets.Add("sheet2", cnn.ExecuteReader("select 2 id"));
    MiniExcel.SaveAs("Demo.xlsx", sheets);
}

طراحی یک ActionResult سفارشی برای استفاده از MiniExcel

برای این منظور نیاز است تا Stream مربوط به Response درخواست جاری را در اختیار این کتابخانه قرار دهیم و از سمت دیگر دیتای مورد نیاز را به نحوی که بافر نشود و از طریق مکانیزم Streaming در EF (استفاده از Deferred Execution و Enumerableها) مهیا کنیم. برای امکان تعویض پذیری (این سناریو در پروژه واقعی و باتوجه به جهت وابستگی‌ها می‌تواند ضروری باشد) از دو واسط زیر استفاده خواهیم کرد:

public interface IExcelDocumentFactory
{
    ILargeExcelDocument CreateLargeDocument(IEnumerable<ExcelColumn> headers, Stream stream);
}


public interface ILargeExcelDocument : IAsyncDisposable, IDisposable
{
    Task Write<T>(
        PaginatedEnumerable<T> items,
        int count,
        int sizeLimit,
        CancellationToken cancellationToken = default) where T : notnull;
}

متد CreateLargeDocument یک وهله از ILargeExcelDocument را در اختیار مصرف کننده قرار می‌دهد که قابلیت نوشتن روی آن از طریق متد Write را خواهد داشت. روش واکشی دیتا از طریق Delegate تعریف شده با نام PaginatedEnumerable به مصرف کننده محول شده‌است که در ادامه امضای آن را می‌توانید مشاهده کنید:

public delegate IEnumerable<T> PaginatedEnumerable<out T>(int page, int pageSize);

در ادامه پیاده‌سازی واسط ILargeExcelDocument برای MiniExcel به شکل زیر خواهد بود:

internal sealed class MiniExcelDocument(Stream stream, IEnumerable<ExcelColumn> columns) : ILargeExcelDocument
{
    private const int SheetLimit = 1_048_576;
    private bool _disposedValue;

    public async Task Write<T>(
        PaginatedEnumerable<T> items,
        int count,
        int sizeLimit,
        CancellationToken cancellationToken = default)
        where T : notnull
    {
        ThrowIfDisposed();
        
        // TODO: apply sizeLimit
        var properties = FastReflection.Instance.GetProperties(typeof(T))
            .ToDictionary(p => p.Name, StringComparer.OrdinalIgnoreCase);

        var sheets = new Dictionary<string, object>();
        var index = 1;
        while (count > 0)
        {
            cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();

            IEnumerable<Dictionary<string, object>> reader = items(index, SheetLimit)
                .Select(item =>
                {
                    cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();
                    return columns.ToDictionary(h => h.Title, h => ValueOf(item, h.Name, properties));
                });

            sheets.Add($"sheet_{index}", reader);
            count -= SheetLimit;
            index++;
        }

        // This part is forward-only, and we are pretty sure that streaming will happen without buffering.
        await stream.SaveAsAsync(sheets, cancellationToken: cancellationToken);
    }

    private void Dispose(bool disposing)
    {
        if (!_disposedValue)
        {
            if (disposing)
            {
                // TODO: dispose managed state (managed objects)
            }

            // TODO: free unmanaged resources (unmanaged objects) and override finalizer
            // TODO: set large fields to null
            _disposedValue = true;
        }
    }

    ~MiniExcelDocument()
    {
        Dispose(disposing: false);
    }

    public void Dispose()
    {
        // Do not change this code. Put cleanup code in 'Dispose(bool disposing)' method
        Dispose(disposing: true);
        GC.SuppressFinalize(this);
    }

    public async ValueTask DisposeAsync()
    {
        Dispose();
        await ValueTask.CompletedTask;
    }

    private void ThrowIfDisposed()
    {
        if (!_disposedValue) return;
        
        throw new ObjectDisposedException(nameof(MiniExcelDocument));
    }
    private static object ValueOf<T>(T record, string prop, IDictionary<string, FastPropertyInfo> properties)
        where T : notnull
    {
        var property = properties[prop] ??
                       throw new InvalidOperationException($"There is no property with given name [{prop}]");

        return NormalizeValue(property.GetValue?.Invoke(record));
    }

    private static object NormalizeValue(object? value)
    {
        if (value == null) return null!;

        return value switch
        {
            DateTime dateTime => dateTime.ToShortPersianDateTimeString(),
            TimeSpan time => time.ToString(@"hh\:mm\:ss"),
            DateOnly dateTime => dateTime.ToShortPersianDateString(false),
            TimeOnly time => time.ToString(@"hh\:mm\:ss"),
            bool boolean => boolean ? "بلی" : "خیر",
            IEnumerable<object> values => string.Join(',', values.Select(NormalizeValue).ToList()),
            Enum enumField => enumField.GetEnumStringValue(),
            _ => value
        };
    }
}

در بدنه متد Write باتوجه به تعداد کل رکوردها، یک کوئری برای هر شیت از طریق فراخوانی متد منتسب به پارامتر items اجرا خواهد شد؛ توجه کنید که اجرای این کوئری مشخصا به تعویق افتاده و تا زمان اولین MoveNext، اجرایی صورت نخواهد گرفت (مفهوم Deferred Execution). به این ترتیب باقی کارها از جمله فرمت کردن مقادیر در سمت برنامه و از طریق Linq To Object انجام خواهد شد. همچنین پیاده‌سازی Factory مرتبط با آن به شکل زیر خواهد بود:

internal sealed class ExcelDocumentFactory : IExcelDocumentFactory
{
    public ILargeExcelDocument CreateLargeDocument(IEnumerable<ExcelColumn> columns, Stream stream)
    {
        return new MiniExcelDocument(stream, columns);
    }
}

در ادامه ActionResult سفارشی برای گرفتن خروجی اکسل را به شکل زیر می توان پیاده‌سازی کرد:

public class ExcelExportResult<T>(PaginatedEnumerable<T> items, int count, ExportMetadata metadata) : ActionResult
    where T : notnull
{
    private const string ContentType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet";
    private const string Extension = ".xlsx";
    private const int SizeLimit = int.MaxValue;

    private readonly IReadOnlyList<FastPropertyInfo> _properties = FastReflection.Instance.GetProperties(typeof(T));

    public override async Task ExecuteResultAsync(ActionContext context)
    {
        var sp = context.HttpContext.RequestServices;
        var factory = sp.GetRequiredService<IExcelDocumentFactory>();

        var disposition = new ContentDispositionHeaderValue(DispositionTypeNames.Attachment);
        disposition.SetHttpFileName(MakeFilename());

        context.HttpContext.Response.Headers[HeaderNames.ContentDisposition] = disposition.ToString();
        context.HttpContext.Response.Headers.Append(HeaderNames.ContentType, ContentType);
        context.HttpContext.Response.StatusCode = StatusCodes.Status200OK;

        //TODO: deal with exception, because our global exception handling cannot take into account while the response is started.

        await using var bodyStream = context.HttpContext.Response.BodyWriter.AsStream();
        await context.HttpContext.Response.StartAsync(context.HttpContext.RequestAborted);
        await using (var document = factory.CreateLargeDocument(MakeColumns(), bodyStream))
        {
            await document.Write(items, count, SizeLimit, context.HttpContext.RequestAborted);
        }

        await context.HttpContext.Response.CompleteAsync();
    }

    private string MakeFilename()
    {
        return
            $"{metadata.Title} - {DateTime.UtcNow.ToEpochSeconds()}{Extension}";
    }

    private IEnumerable<ExcelColumn> MakeColumns()
    {
        var types = _properties.ToDictionary(p => p.Name, p => p.PropertyType, StringComparer.OrdinalIgnoreCase);
        return metadata.Fields.Select(f =>
        {
            var type = types[f.Name];

            type = Nullable.GetUnderlyingType(type) ?? type;

            if (type.IsEnum ||
                type == typeof(DateOnly) ||
                type == typeof(TimeOnly) ||
                type == typeof(bool) ||
                type == typeof(TimeSpan) ||
                type == typeof(DateTime))
            {
                type = typeof(string);
            }

            return new ExcelColumn(f.Name, f.Title, type);
        });
    }
}

در اینجا از طریق ExportMetadata که از سمت کاربر تعیین می‌شود، مشخص خواهد شد که کدام فیلدها در فایل نهایی حضور داشته باشند. در بدنه متد ExecuteResultAsync یکسری هدر مرتبط با کار با فایل‌ها تنظیم شده‌است و سپس از طریق BodyWriter و متد AsStream به استریم مورد نظر دست یافته و در اختیار متد Write مربوط به document ایجاد شده، قرار داده‌ایم. یک نمونه استفاده از آن برای موجودیت فرضی مشتری می تواند به شکل زیر باشد:

[ApiController, Route("api/customers")]
public class CustomersController(IDbContext dbContext) : ControllerBase
{
    [HttpGet("export")]
    public async Task<ActionResult> ExportCustomers([FromQuery] ExportMetadata metadata,
        CancellationToken cancellationToken)
    {
        var count = await dbContext.Set<Customer>().CountAsync(cancellationToken);
        return this.Export(
            (page, pageSize) => dbContext.Set<Customer>()
                .OrderBy(c => c.Id)
                .Skip((page - 1) * pageSize)
                .Take(pageSize)
                .AsNoTracking()
                .AsEnumerable(), // Enable streaming instead of buffering through deferred execution
            count,
            metadata);
    }
}

در اینجا از طریق Extension Method مهیا شده روش کوئری کردن برای هر شیت را مشخص کرده‌ایم؛ نکته مهم در ایجاد استفاده از ‌متد AsEnumerable می باشد که در عمل یک Type Casting انجام می دهد که باقی متدهای استفاده شده روی خروجی، از طریق Linq To Object اعمال شود و همچنین نیاز به استفاده از ToList و یا موارد مشابه را نخواهیم داشت. نمونه درخواست GET برای این API می تواند به شکل زیر باشد:

http://localhost:5118/api/customers/export?Title=Test&Fields[0].Name=FirstName&Fields[0].Title=First name&Fields[1].Name=LastName&Fields[1].Title=Last name&Fields[2].Name=BirthDate&Fields[2].Title=BirthDate

سورس کد مثال قابل اجرا از طریق مخزن زیر قابل دسترس می باشد:

https://github.com/rabbal/large-excel-streaming

در این مثال در زمان آغاز برنامه، ۱۰ میلیون رکورد در جدول Customer ثبت خواهد شد که در ادامه می توان از آن خروجی Excel تهیه کرد.

نکته مهم: توجه داشته باشید که استفاده از این روش قابلیت از سرگیری مجدد برای دانلود را نخواهد داشت و شاید بهتر است این فرآیند را از طریق یک Job انجام داده و با استفاده از قابلیت‌های Multipart Upload مربوط به یک BlobStroage مانند Minio، خروجی مورد نظر از قبل ذخیره کرده و لینک دانلودی را در اختیار کاربر قرار دهید.

مطالب
آشنایی با Should Library
 نوشتن Assert در کد‌های تست، وابستگی مستقیم به انتخاب کتابخانه تست دارد. برای مثال:
NUnit:
using NUnit.Framework;
using NUnit.Framework.SyntaxHelpers;
 
namespace TestLibrary
{
   [TestFixture]
   public class MyTest
   {
       [Test]
       public void Test1()
       {
           var expectedValue = 2;
           Assert.That(expectedValue , Is.EqualTo(2));
       }
   }
}

Microsoft UnitTesting :

using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting ;
 
namespace TestLibrary
{
   [TesClass]
   public class MyTest
   {
       [TestMethod]
       public void Test1()
       {
           var expectedValue = 2;
           Assert.AreEqual (expectedValue , 2);
       }
   }
}
کد‌های Assert نوشته شده در مثال بالا با توجه به فریم ورک مورد استفاده متفاوت است. در حالی که کتابخانه Should، مجموعه ای از Extension Method هاست برای قسمت Assert در UnitTest‌های نوشته شده. با استفاده از این کتابخانه دیگر نیازی به نوشتن Assert به سبک و سیاق فعلی نیست. کدهای Assert بسیار خواناتر و قابل درک خواهند بود و از طرفی وابستگی به سایر کتابخانه‌های تست از بین خواهد رفت.
نکته: مورد استفاده این کتابخانه فقط در قسمت Assert کد‌های تست است و استفاده از سایر کتابخانه‌های جانبی الزامی است.
این کتابخانه به دو صورت مورد استفاده قرار می‌گیرد:
»Standard  که باید از Should.dll استفاده نمایید؛
»Fluent که باید از Should.Fluent.dll استفاده نمایید؛(پیاده سازی همان فریم ورک Should به صورت Static Reflection)

نصب  کتابخانه Should با استفاده از nuget (آخرین نسخه آن در حال حاضر 1.1.20 است ) :
Install-Package Should
  نصب کتابخانه Should.Fluent با استفاده از nuget(آخرین نسخه آن در حال حاضر 1.1.19 است):
Install-Package ShouldFluent

در ابتدا همان مثال قبلی را با این کتابخانه بررسی خواهیم کرد:
using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;
 
namespace TestLibrary
{
   [TesClass]
   public class MyTest
   {
       [TestMethod]
       public void Test1()
       {          
           var expectedValue = 2;
           expectedValue.Should().Equal( 2 );
       }
   }
}
در نگاه اول چیز خاصی به چشم نمی‌خورد، اما اگر از این پس قصد داشته باشیم کد‌های تست خود را تحت فریم ورک NUnit پیاده سازی کنیم در قسمت Assert کد‌های خود هیچ گونه خطایی را مشاهده نخواهیم کرد.

مثال:
[TestMethod]        
public void AccountConstructorTest()        
{
     const int expectedBalance = 1000;    
     Account bankAccount = new Account();       
         
     // Assert.IsNotNull(bankAccount, "Account was null.");         
    // Assert.AreEqual(expectedBalance, bankAccount.AccountBalance, "Account balance not mathcing");         
bankAccount.ShouldNotBeNull("Account was null"); bankAccount.AccountBalance.ShouldEqual(expectedBalance, "Account balance not matching"); } 
در مثال بالا ابتدا با استفاده از Ms UnitTesting دو Assert نوشته شده است سپس در خطوط بعدی همان دو شرط با استفاده از کتابخانه Should نوشتم. در ذیل چند مثال از استفاده این کتابخانه (البته نوع Fluent آن) در هنگام کار با رشته ها، آبجکت ها، boolean و Collection‌ها را بررسی خواهیم کرد:

#Should.Fluent
public void Should_fluent_assertions()
{
    object obj = null;
    obj.Should().Be.Null();

    obj = new object();
    obj.Should().Be.OfType(typeof(object));
    obj.Should().Equal(obj);
    obj.Should().Not.Be.Null();
    obj.Should().Not.Be.SameAs(new object());
    obj.Should().Not.Be.OfType<string>();
    obj.Should().Not.Equal("foo");

    obj = "x";
    obj.Should().Not.Be.InRange("y", "z");
    obj.Should().Be.InRange("a", "z");
    obj.Should().Be.SameAs("x");

    "This String".Should().Contain("This");
    "This String".Should().Not.Be.Empty();
    "This String".Should().Not.Contain("foobar");

    false.Should().Be.False();
    true.Should().Be.True();

    var list = new List<object>();
    list.Should().Count.Zero();
    list.Should().Not.Contain.Item(new object());

    var item = new object();
    list.Add(item);
    list.Should().Not.Be.Empty();
    list.Should().Contain.Item(item);
};

#مثال‌های استفاده از متغیر‌های DateTime و Guid
public void Should_fluent_assertions()
{   
    var id = new Guid();
    id.Should().Be.Empty();

    id = Guid.NewGuid();
    id.Should().Not.Be.Empty();

    var date = DateTime.Now;
    date1.Should().Be.Today();

    var str = "";
    str.Should().Be.NullOrEmpty();                

    var one = "1";
    one.Should().Be.ConvertableTo<int>();

    var idString = Guid.NewGuid().ToString();
    idString.Should().Be.ConvertableTo<Guid>();
}


پاسخ به پرسش‌ها
آیا امکان استفاده از Extension Method در زمان Select وجود دارد؟

البته یک نمونه در اینترنت پیدا کردم (البته پاسخ Copilot بوده) که متد را بصورت Generic تعریف کرده بود که برای انجام Dynamic Select روش زیر را بکاربرده بود:

IQueryable<TResult> results = query.SelectMany(x => selectProperties.Select(prop => prop.Compile()(x)));

تا اینجا هیچ مشکلی وجود ندارد ولی به محض آنکه در خط بعدی متد ToList اجرا میشه با پیغام خطا مواجه میشم:

An exception was thrown while attempting to evaluate a LINQ query parameter expression. See the inner exception for more information. To show additional information call 'DbContextOptionsBuilder.EnableSensitiveDataLogging'.

کد کامل Copilot:

public async Task<List<LineJoint2>> GetAsync2(
    Expression<Func<LineJoint, bool>> filter,
    List<Expression<Func<LineJoint, object>>> includes,
    List<Func<IIncludableQueryable<LineJoint, object>, IIncludableQueryable<LineJoint, object>>> thenIncludes,
    Expression<Func<IQueryable<LineJoint>, IOrderedQueryable<LineJoint>>> orderBy,
    int pageSize,
    int pageNumber,
    bool trackChanges = true,
    CancellationToken cancellationToken = default)
{
    var query = context.LineJoints.AsQueryable();

    // Apply filter
    if (filter != null)
        query = query.Where(filter);

    // Include related entities
    foreach (var include in includes)
        query = query.Include(include);

    // Apply thenIncludes
    foreach (var thenInclude in thenIncludes)
        query = thenInclude(query);

    // Project properties dynamically
    var projectedQuery = query.Select(x => new LineJoint2
    {
        Id = x.Id,
        JointNo = x.JointNo
        // Add other properties from LineJoint as needed
    });

    // Apply ordering
    if (orderBy != null)
        projectedQuery = orderBy.Compile()(projectedQuery);

    // Apply pagination
    var pagedQuery = projectedQuery.Skip((pageNumber - 1) * pageSize).Take(pageSize);

    // Execute the query
    return await (trackChanges ? pagedQuery : pagedQuery.AsNoTracking()).ToListAsync(cancellationToken);
}
مطالب دوره‌ها
ایندکس‌ها در RavenDB
RavenDB یک Document database است و در این نوع بانک‌های اطلاعاتی، اسکیما و ساختار مشخصی وجود ندارد. شاید اینطور به نظر برسد، زمانیکه با دات نت کلاینت RavenDB کار می‌کنیم، یک سری کلاس مشخص دات نتی داشته و این‌ها ساختار اصلی کار را مشخص می‌کنند. اما در عمل RavenDB چیزی از این کلاس‌ها و خواص نمی‌داند و این کلاس‌های دات نتی صرفا کمکی هستند جهت سهولت اعمال Serialization و Deserialization اطلاعات. زمانیکه اطلاعاتی را در RavenDB ذخیره می‌کنیم، هیچ نوع قیدی در مورد ساختار نوع سندی که در حال ذخیره است، اعمال نمی‌شود.
خوب؛ اکنون این سؤال مطرح می‌شود که RavenDB چگونه اطلاعاتی را در این اسناد بدون اسکیما جستجو می‌کند؟ اینجا است که مفهوم و کاربرد ایندکس‌ها مطرح می‌شوند. ما در قسمت قبل که کوئری نویسی مقدماتی را بررسی کردیم، عملا ایندکس خاصی را به صورت دستی جهت انجام جستجو‌ها ایجاد نکردیم؛ از این جهت که خود RavenDB به کمک امکانات dynamic indexing آن، پیشتر اینکار را انجام داده است. برای نمونه به سطر ارسال کوئری به سرور، که در قسمت قبل ارائه شد، دقت کنید. در اینجا ارسال کوئری به indexes/dynamic کاملا مشخص است:
Request #   2: GET     - 3,818 ms - <system>   - 200 - /indexes/dynamic/Questions?&query=Title%3ARaven*&pageSize=128

Dynamic Indexes یا ایندکس‌های پویا

ایندکس‌های پویا زمانی ایجاد خواهند شد که ایندکس صریحی توسط برنامه نویس تعریف نگردد. برای مثال زمانیکه یک کوئری LINQ را صادر می‌کنیم، RavenDB بر این اساس و برای مثال فیلدهای قسمت Where آن، ایندکس پویایی را تولید خواهد کرد. ایجاد ایندکس‌ها در RavenDB از اصل عاقبت یک دست شدن پیروی می‌کنند. یعنی مدتی طول خواهد کشید تا کل اطلاعات بر اساس ایندکس جدیدی که در حال تهیه است، ایندکس شوند. بنابراین تولید ایندکس‌های پویا در زمان اولین بار اجرای کوئری، کوئری اول را اندکی کند جلوه خواهند داد؛ اما کوئری‌های بعدی که بر روی یک ایندکس آماده اجرا می‌شوند، بسیار سریع خواهند بود.


Static indexes یا ایندکس‌های ایستا

ایندکس‌های پویا به دلیل وقفه ابتدایی که برای تولید آن‌ها وجود خواهد داشت، شاید آنچنان مطلوب به نظر نرسند. اینجا است که مفهوم ایندکس‌های ایستا مطرح می‌شوند. در این حالت ما به RavenDB خواهیم گفت که چه چیزی را ایندکس کند. برای تولید ایندکس‌های ایستا، از مفاهیم Map/Reduce که در پیشنیازهای دوره جاری در مورد آن بحث شد، استفاده می‌گردد. خوشبختانه تهیه Map/Reduceها در RavenDB پیچیده نبوده و کل عملیات آن توسط کوئری‌های LINQ قابل پیاده سازی است.
تهیه ایندکس‌های پویا نیز در تردهای پس‌زمینه انجام می‌شوند. از آنجائیکه RavenDB برای اعمال Read، بهینه سازی شده است، با ارسال یک کوئری به آن، این بانک اطلاعاتی، کلیه اطلاعات آماده را در اختیار شما قرار خواهد داد؛ صرفنظر از اینکه کار تهیه ایندکس تمام شده است یا خیر.


چگونه یک ایندکس ایستا را ایجاد کنیم؟

اگر به کنسول مدیریتی سیلورلایت RavenDB مراجعه کنیم، حاصل کوئری‌های LINQ قسمت قبل را در برگه‌ی ایندکس‌های آن می‌توان مشاهده کرد:


در اینجا بر روی دکمه Edit کلیک نمائید، تا با نحوه تهیه این ایندکس پویا آشنا شویم:


این ایندکس، یک نام داشته به همراه قسمت Map از پروسه Map/Reduce که توسط یک کوئری LINQ تهیه شده است. کاری که در اینجا انجام شده، ایندکس کردن کلیه سؤالات، بر اساس خاصیت عنوان آن‌ها است.
اکنون اگر بخواهیم همین کار را با کدنویسی انجام دهیم، به صورت زیر می‌توان عمل کرد:
using System;
using System.Linq;
using Raven.Client.Document;
using RavenDBSample01.Models;
using Raven.Client;
using Raven.Client.Linq;
using Raven.Client.Indexes;

namespace RavenDBSample01
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            using (var store = new DocumentStore
            {
                Url = "http://localhost:8080"
            }.Initialize())
            {
                store.DatabaseCommands.PutIndex(
                name: "Questions/ByTitle",
                indexDef: new IndexDefinitionBuilder<Question>
                {
                    Map = questions => questions.Select(question => new { Title = question.Title } )
                });
            }
        }
    }
}
کار با شیء DatabaseCommands یک DocumentStore شروع می‌شود. سپس توسط متد PutIndex آن می‌توان یک ایندکس جدید را تعریف کرد. این متد نیاز به نام ایندکس ایجاد شده و همچنین حداقل، متد Map آن‌را دارد. برای این منظور از شیء IndexDefinitionBuilder برای تعریف نحوه جمع آوری اطلاعات ایندکس کمک خواهیم گرفت. در اینجا خاصیت Map آن‌را باید توسط یک کوئری LINQ که فیلدهای مدنظر را بازگشت می‌دهد، مقدار دهی کنیم.
برنامه را اجرا کرده و سپس به کنسول مدیریتی تحت وب RavenDB، قسمت ایندکس‌های آن مراجعه کنید. در اینجا می‌توان ایندکس جدید ایجاد شده را مشاهده کرد:


هرچند همین اعمال را در کنسول مدیریتی نیز می‌توان انجام داد، اما مزیت آن در سمت کدها، دسترسی به intellisense و نوشتن کوئری‌های strongly typed است.

روش استفاده از store.DatabaseCommands.PutIndex اولین روش تولید Index در RavenDB با کدنویسی است. روش دوم، بر اساس ارث بری از کلاس AbstractIndexCreationTask شروع می‌شود و مناسب است برای حالتیکه نمی‌خواهید کدهای تولید ایندکس، با کدهای سایر قسمت‌های برنامه مخلوط شوند:
    public class QuestionsByTitle : AbstractIndexCreationTask<Question>
    {
        public QuestionsByTitle()
        {
            Map = questions => questions.Select(question => new { Title = question.Title });
        }
    }
در اینجا با ایجاد یک کلاس جدید و ارث بری از کلاس AbstractIndexCreationTask کار شروع می‌شود. سپس در سازنده این کلاس، خاصیت Map را مقدار دهی می‌کنیم. مقدار آن نیز یک کوئری LINQ است که کار Select فیلدهای شرکت دهنده در کار تهیه ایندکس را انجام می‌دهد.
اکنون برای معرفی آن به برنامه باید از متد IndexCreation.CreateIndexes استفاده کرد. این متد، نیاز به دریافت اسمبلی محل تعریف کلاس‌های تولید ایندکس را دارد. به این ترتیب تمام کلاس‌های مشتق شده از AbstractIndexCreationTask را یافته و ایندکس‌های متناظری را تولید می‌کند.
            using (var store = new DocumentStore
            {
                Url = "http://localhost:8080"
            }.Initialize())
            {
                IndexCreation.CreateIndexes(typeof(QuestionsByTitle).Assembly, store);
            }
این روش، قابلیت نگهداری و نظم بهتری دارد.


استفاده از ایندکس‌های ایستای ایجاد شده

تا اینجا موفق شدیم ایندکس‌های ایستای خود را با کد نویسی ایجاد کنیم. در ادامه قصد داریم از این ایندکس‌ها در کوئری‌های خود استفاده نمائیم.
            using (var store = new DocumentStore
            {
                Url = "http://localhost:8080"
            }.Initialize())
            {
                using (var session = store.OpenSession())
                {
                    var questions = session.Query<Question>(indexName: "QuestionsByTitle")
                                           .Where(x => x.Title.StartsWith("Raven")).Take(128);
                    foreach (var question in questions)
                    {
                        Console.WriteLine(question.Title);
                    }
                }
            }
استفاده از ایندکس تعریف شده نیز بسیار ساده می‌باشد. تنها کافی است نام آن‌را به متد Query ارسال نمائیم. اینبار اگر به خروجی کنسول سرور RavenDB دقت کنیم، از ایندکس indexes/QuestionsByTitle بجای ایندکس‌های پویا استفاده کرده است:
Request # 147: GET     -    58 ms - <system>   - 200 - /indexes/QuestionsByTitle?&query=Title%3ARaven*&pageSize=128
        Query: Title:Raven*
        Time: 7 ms
        Index: QuestionsByTitle
        Results: 2 returned out of 2 total.
روش مشخص سازی نام ایندکس با استفاده از رشته‌ها، با هر دو روش store.DatabaseCommands.PutIndex و استفاده از AbstractIndexCreationTask سازگار است. اما اگر ایندکس‌های خود را با ارث بری از AbstractIndexCreationTask ایجاد کرده‌ایم، می‌توان نام کلاس مشتق شده را به صورت یک آرگومان جنریک دوم به متد Query به شکل زیر ارسال کرد تا از مزایای تعریف strongly typed آن نیز بهره‌مند شویم:
                    var questions = session.Query<Question, QuestionsByTitle>()
                                           .Where(x => x.Title.StartsWith("Raven")).Take(128);

ایجاد ایندکس‌های پیشرفته با پیاده سازی Map/Reduce

حالتی را در نظر بگیرید که در آن قصد داریم تعداد عنوان‌های سؤالات مانند هم را بیابیم (یا تعداد مطالب گروه‌های مختلف یک وبلاگ را محاسبه کنیم). برای انجام اینکار با سرعت بسیار بالا، می‌توانیم از ایندکس‌هایی با قابلیت محاسباتی در RavenDB استفاده کنیم. کار با ارث بری از کلاس AbstractIndexCreationTask شروع می‌شود. آرگومان جنریک اول آن، نام کلاسی است که در تهیه ایندکس شرکت خواهد داشت و آرگومان دوم (و اختیاری) ذکر شده، نتیجه عملیات Reduce است:
    public class QuestionsCountByTitleReduceResult
    {
        public string Title { set; get; }
        public int Count { set; get; }
    }

    public class QuestionsCountByTitle : AbstractIndexCreationTask<Question, QuestionsCountByTitleReduceResult>
    {
        public QuestionsCountByTitle()
        {
            Map = questions => questions.Select(question =>
                                                    new
                                                    {
                                                        Title = question.Title,
                                                        Count = 1
                                                    });
            Reduce = results => results.GroupBy(x => x.Title)
                                       .Select(g =>
                                                   new
                                                   {
                                                       Title = g.Key,
                                                       Count = g.Sum(x => x.Count)
                                                   });
        }
    }
در اینجا یک ایندکس پیشرفته را تعریف کرده‌ایم که در آن در قسمت Map، کار ایندکس کردن تک تک عنوان‌ها انجام خواهد شد. به همین جهت مقدار Count در این حالت، عدد یک است. در قسمت Reduce، بر روی نتیجه قسمت Map کوئری LINQ دیگری نوشته شده و تعداد عنوان‌های همانند، با گروه بندی اطلاعات، شمارش گردیده است.
اکنون برای استفاده از این ایندکس، ابتدا توسط متد IndexCreation.CreateIndexes، کار معرفی آن به RavenDB صورت گرفته و سپس متد Query سشن باز شده، دو آرگومان جنریگ را خواهد پذیرفت. اولین آرگومان، همان نتیجه Map/Reduce است و دومین آرگومان نام کلاس ایندکس جدید تعریف شده می‌باشد:
            using (var store = new DocumentStore
            {
                Url = "http://localhost:8080"
            }.Initialize())
            {
                IndexCreation.CreateIndexes(typeof(QuestionsCountByTitle).Assembly, store);

                using (var session = store.OpenSession())
                {
                    var result = session.Query<QuestionsCountByTitleReduceResult, QuestionsCountByTitle>()
                                         .FirstOrDefault(x => x.Title == "Raven") ?? new QuestionsCountByTitleReduceResult();
                    Console.WriteLine(result.Count);
                }
            }
در کوئری فوق چون عملیات بر روی نتیجه نهایی باید صورت گیرد از FirstOrDefault استفاده شده است. این کوئری در حقیقت بر روی قسمت Reduce پیشتر محاسبه شده، اجرا می‌شود.
مطالب
آشنایی با M.A.F - قسمت اول

در طی چند مقاله قصد بررسی نحوه‌ی تولید برنامه‌های توسعه پذیر (extensible) را با استفاده از plug-ins و یا add-ins داریم.

افزونه‌ها عموما در سه گروه قرار می‌گیرند:
الف) افزونه، سرویسی را به هاست ارائه می‌دهد. برای مثال یک میل سرور نیاز به افزونه‌هایی برای ویروس یابی یا فیلتر کردن هرزنامه‌ها دارد؛ یا یک برنامه پردازش متنی نیاز به افزونه‌ای جهت بررسی غلط‌های املایی می‌تواند داشته باشد و یا یک مرورگر وب می‌تواند با کمک افزونه‌ها قابلیت‌های پیش فرض خود را به شدت توسعه و افزایش دهد (نمونه‌ی بارز آن فایرکس است که عمده‌ترین دلیل اقبال عمومی به آن سهولت توسعه پذیری آن می‌باشد).
ب) در گروه دوم، هاست، رفتار مشخصی را ارائه داده و سپس افزونه بر اساس آن، نحوه‌ی عملکرد هاست را مشخص می‌کند. در این حالت هاست است که سرویسی را به افزونه ارائه می‌دهد. نمونه‌ی بازر آن افزونه‌های آفیس هستند که امکان اتوماسیون فرآیندهای مختلف آن‌را میسر می‌سازند. به این صورت امکان توسعه‌ی یک برنامه به شکلی که در طراحی اولیه آن اصلا انتظار آن نمی‌رفته وجود خواهد داشت. همچنین در اینجا نیازی به داشتن سورس کد برنامه‌ی اصلی نیز نمی‌باشد.
ج) گروه سوم افزونه‌ها تنها از هاست جهت نمایش خود استفاده کرده و عملا استفاده‌ی خاصی از هاست ندارد. برای مثال نوار ابزاری که خود را به windows explorer متصل می‌کند و تنها از آن جهت نمایش خود بهره می‌جوید.


در حال حاضر حداقل دو فریم ورک عمده جهت انجام این‌کار و تولید افزونه‌ها برای دات نت فریم ورک مهیا است:
الف) managed addin framework یا MAF
ب) managed extensibility framework یا MEF

فضای نام جدیدی به دات نت فریم ورک سه و نیم به نام System.AddIn اضافه شده است که به آن Managed AddIn Framework یا MAF نیز اطلاق می‌شود. از این فریم ورک در VSTO (تولید افزونه برای مجموعه‌ی آفیس) توسط خود مایکروسافت استفاده شده است.

فریم ورک توسعه‌ی افزونه‌های مدیریت شده در دات نت فریم ورک سه و نیم، مزایای زیر را در اختیار ما خواهد گذاشت:
- امکانات load و unload افزونه‌های تولید شده
- امکان تغییر افزونه‌ها در زمان اجرای برنامه اصلی بدون نیاز به بستن آن
- ارائه‌ی محیطی ایزوله با ترسیم مرزی بین افزونه و برنامه اصلی
- مدیریت طول عمر افزونه
- مدیریت سازگاری با نگارش‌های قبلی و یا بعدی یک افزونه
- امکانات به اشتراک گذاری افزونه‌ها با برنامه‌های دیگر
- تنظیمات امنیتی و مشخص سازی سطح دسترسی افزونه‌ها
و ...

یک راه حل مبتنی بر MAF می‌تواند شامل 7 پروژه باشد (که به روابط تعریف شده در آن pipeline هم گفته می‌شود):

Host : همان برنامه‌ی اصلی است که توسط یک سری افزونه، توسعه یافته است.
Host View : بیانگر انتظارات هاست از افزونه‌ها است. به عبارت دیگر افزونه‌ها باید موارد لیست شده در این پروژه را پیاده سازی کنند.
Host Side Adapter : پل ارتباطی Host View و پروژه‌ی Contract است.
Contract: اینترفیسی است که کار برقراری ارتباط بین Host و افزونه‌ها را برعهده دارد.
Add-In Side Adapter : پل ارتباطی بین Add-In View و Contract است.
Add-In View :‌ حاوی متدها و اشیایی است که جهت برقراری ارتباط با هاست از آن‌ها استفاده می‌شود.
Add-In : اسمبلی است که توسط هاست جهت توسعه‌ی قابلیت‌های خود بارگذاری می‌شود (به آن Add-On ، Extension ، Plug-In و Snap-In هم گفته می‌شود).

هدف از این جدا سازی‌ها ارائه‌ی راه حل loosely-coupledایی است که امکان ایزوله سازی، اعمال شرایط امنیتی ویژه و همچنین کنترل نگارش‌های مختلف را تسهیل می‌بخشد و این امر با استفاده از interface های معرفی شده میسر گردیده است. این pipeline از قسمت‌های ذیل تشکیل می‌شود:



قرار داد یا Contract
برای تولید یک افزونه نیاز است تا بین هاست و افزونه قراردادی بسته شود. با توجه به استفاده از MAF ، روش تعریف این قرار داد برای مثال در یک افزونه‌ی مترجم به صورت زیر باید باشد:

[AddInContract]
public interface ITranslator : IContract
{
string Translate(string input);
}

استفاده از ویژگی AddInContract و پیاده سازی اینترفیس IContract جزو مراحل کاری استفاده از MAF است. MAF هنگام تولید پویای pipeline ذکر شده به دنبال ویژگی AddInContract می‌گردد. این موارد در فضای نام System.AddIn.Pipeline تعریف شده‌اند.

دیدگاه‌ها یا Views
دیدگاه‌ها کدهایی هستند که کار تعامل مستقیم بین افزونه و هاست را بر عهده دارند. هاست یا افزونه هر کدام می‌توانند دیدگاه خود را نسبت به قرار داد بسته شده داشته باشند. این موارد نیز همانند قرار داد در اسمبلی‌های مجزایی نگهداری می‌شوند.

دیدگاه هاست نسبت به قرار داد:
public abstract class TranslatorHostView
{
public abstract string Translate(string input);
}
دیدگاه افزونه نسبت به قرار داد:
[AddInBase]
public abstract class TranslatorHostView
{
public abstract string Translate(string input);
}

هر دو کلاس فوق بر اساس قرار موجود بنا می‌شوند اما وابسته به آن نیستند. به همین جهت به صورت کلاس‌هایی abstract تعریف شده‌اند. در سمت افزونه، کلاس تعریف شده دیدگاه آن با کلاس دیدگاه سمت هاست تقریبا یکسان می‌باشد؛ اما با ویژگی AddInBase تعریف شده در فضای نام System.AddIn.Pipeline مزین گردیده است.


وفق دهنده‌ها یا Adapters
آخرین قسمت pipeline ، وفق دهنده‌ها هستند که کار آن‌ها اتصال قرار داد به دیدگاه‌ها است و توسط آن مدیریت طول عمر افزونه و همچنین تبدیل اطلاعات بین قسمت‌های مختلف انجام می‌شود. شاید در نگاه اول وجود آن‌ها زائد به نظر برسد اما این جدا سازی کدها سبب تولید افزونه‌هایی خواهد شد که به نگارش هاست و برنامه اصلی وابسته نبوده و بر عکس (version tolerance). به دو کلاس زیر دقت نمائید:

کلاس زیر با ویژگی [HostAdapter] تعریف شده در فضای نام System.AddIn.Pipeline، مزین شده است و کار آن اتصال HostView به Contract می‌باشد. برای این منظور TranslatorHostView ایی را که پیشتر معرفی کردیم باید پیاده سازی نماید. علاوه بر این با ایجاد وهله‌ای از کلاس ContractHandle ، کار مدیریت طول عمر افزونه را نیز می‌توان انجام داد.

[HostAdapter]
public class TranslatorHostViewToContract : TranslatorHostView
{
ITranslator _contract;
ContractHandle _lifetime;

public TranslatorHostViewToContract(ITranslator contract)
{
_contract = contract;
_lifetime = new ContractHandle(contract);
}

public override string Translate (string inp)
{
return _contract.Translate(inp);
}
}
کلاس سمت افزونه نیز بسیار شبیه قسمت قبل است و کار آن اتصال AddInView به Contract می‌باشد که با پیاده سازی ContractBase و Itranslator صورت خواهد گرفت. همچنین این کلاس به ویژگی AddInAdapter مزین گردیده است.

[AddInAdapter]
public class TranslatorAddInViewToContract : ContractBase, ITranslator
{
TranslatorAddInView _view;

public TranslatorAddInViewToContract(TranslatorView view)
{
_view = view;
}

public string Translate(string inp)
{
return _view.Translate(inp);
}
}

قسمت عمده‌ای از این کدها تکراری است. جهت سهولت تولید این کلاس‌ها و پروژه‌های مرتبط، تیم مربوطه برنامه‌ای را به نام pipeline builder ارائه داده است که از آدرس زیر قابل دریافت است:


این برنامه با دریافت اسمبلی مربوط بهcontract ، کار ساخت خودکار کلاس‌های adapters و views را انجام خواهد داد.

ایجاد افزونه
پس از ساخت قسمت‌های مختلف pipeline ، اکنون می‌توان افزونه را ایجاد نمود. هر افزونه باید add-in view را پیاده سازی کرده و با ویژگی AddIn مزین شود. برای مثال:

[AddIn("GoogleTranslator", Description="Universal translator",
Version="1.0.0.0", Publisher="YourName")]
public class GoogleAddIn : TranslatorAddInView
{
public string Translate(string input)
{
...
}
}

ادامه دارد ....