نظرات نظرسنجی‌ها
شما بودید چی کار می‌کردید؟

رفته سراغ جاوا. احتمالا از همین رانتی‌ها هست که این توانایی رو داره هر چند ماه یکبار بودجه‌ای رو بگیره، درصد عمده‌ای رو پورسانت خودش مصرف کنه (*)، دوباره سیستم رو از نو بده بنویسن. دوباره این فرآیند تکرار میشه تا روزی که این شخص بره به یک سازمان دیگر. نرم افزار هم بیشتر در این جاها جنبه‌ی تزئینی داره.

(*) این شیوه که سابقا بهش رشوه می‌گفتن در این نوع کارهای رانتی زیاد معمول هست. مثلا پروژه x میلیون تومن هست. همین x میلیون هم دقیقا در قرارداد ذکر میشه اما شما زمانی به این قرار داد می‌رسی که نزدیک به 30 درصد یا بیشتر پول دریافتی رو تقدیم طرف امضاء کننده کنی.

خیلی‌ها درگیر این مسایل هستند متاسفانه.

مطالب دوره‌ها
پیش نیاز ورود به دنیای داده کاوی

علم داده کاوی از علوم مختلفی از جمله علم آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شناسائی الگو و پایگاه داده نشات گرفته است و این علوم ریشه‌های علم داده کاوی هستند. برای مثال الگوریتم هایی که یک مدل را یاد می‌گیرند یا الگویی را شناسائی می‌کنند؛ معمولا وجه مشترک یادگیری ماشین و شناسائی الگو با داده کاوی هستند.

در این قسمت پیش از درگیر شدن با جزئیات هر الگوریتم تمایل دارم خوانندگان محترم را با مطالبی که شاید کمتر در دنیای IT با آن درگیر بوده اند؛ آشنا کنم. این کار به این دلیل انجام می‌شود که برای مثال در کشف قوانین انجمنی یا دسته بند مبتنی بر قانون (مثال متداول آن تحلیل سبد خرید مشتری در هایپر مارکت است) خروجی به شکل مجموعه ای قانون «اگر الف؛ آنگاه ب» و ... بدست می‌آید. بنابراین برای تفسیر صحیح این مدل‌ها علاوه بر آشنائی با کسب وکار مربوطه؛ نیازی نسبی به آشنائی با سایر علوم نیز می‌باشد و بدین ترتیب از اتلاف انرژی و زمان و همچنین از بروز خطا در استدلالمان جلوگیری می‌کنیم. جمله معروفی با این مضمون در سایر فرهنگ‌ها وجود دارد که اعداد دروغ نمی‌گویند؛ ولی فردی دروغگو می‌تواند از اعداد سوء استفاده کند. بنابراین زمان مناسبی است که با بعضی مغالطات آشنا شویم.

اساس کار علمی به بیان ساده عبارت است از: به پرسش گرفتن همه چیز و دنبال کردن مدارک و شواهد به هر کجا که ما را رهنمون سازد؛ اینکار بوسیله آزمودن هر نظر و ایده ای، با انجام آزمایش روی آن‌ها و مشاهده نتایج بدست آمده و سپس توسعه دادن مواردی که از آزمایشات موفق بیرون آمده اند و رد کردن آنهایی که در آزمون شکست خورده اند، انجام می‌گیرد. روش علمی آنچنان قدرتمند است که در طی چهار قرن گذشته (قرن 16 میلادی) ما را از نخستین نگاهی که گالیله از درون تلسکوپ به دنیای دیگر انداخت، به گام گذاشتن بر روی ماه رسانده است و به ما اجازه داده تا به پهنه فضا و زمان بنگریم تا کشف کنیم که در کجا و در چه زمانی از عالم قرار داریم.

اجداد ما ستاره شناسان خانه به دوشی بودند که در گروه‌های کوچک زندگی می‌کردند، آسمان تقویم و راهنمای زندگی آنها بود، بقای شان به این وابسته بود که بدانند چگونه ستاره‌ها را بخوانند و بدین ترتیب بتوانند فرا رسیدن زمستان را پیش بینی کنند و زمان کوچ کردن را بدست آورند. در واقع نعمت تشخیص الگو باعث شانس بیشتر زنده ماندن و تولید مثل آنها بود و بدین ترتیب ژنهای تشخیص الگو را به نسل‌های آینده منتقل می‌کردند. آنها وقتی که ارتباط مستقیمی بین حرکت ستارگان و گردش فصلی حیات روی زمین پیدا کردند، نتیجه گرفتند که اتفاقاتی که آن بالا می‌افتد به ما در پائین مربوط می‌شود و آنرا به خود می‌گرفتند!؟ آنها توضیح منطقی دیگری برای اتفاق پیش آمده نداشتند. کلمه یونانی Dis-aster به معنی "ستاره شوم" حتی برای اقوام مختلف به معنای جنگ، قحطی، مریضی و ... تعبیر می‌شد. (در فرهنگ ما نیز جملاتی با این مضمون کم وجود ندارد، برای مثال:" قمر در عقرب است"، پس اتفاق بدی خواهد افتاد!. البته منظور قرار گرفتن ماه در برج عقرب است و ...).  

می توان گفت استعداد انسان در تشخیص الگو شمشیری دو لبه است، ما انسان‌ها قادریم در تشخیص الگوهائی که اصلاً وجود ندارند نیز خیلی خوب عمل کنیم!، چیزی که به معنای "تشخیص الگوی اشتباه" است. ما عاشق خاص بودن هستیم و با داشتن این هدف همواره در تلاش برای فریب خود و دیگران هستیم. علم در مرز میان دانایی و جهالت گام بر می‌دارد، از نظر یک محقق هیچ شرمساری در ندانستن وجود ندارد، تنها شرمساری در آن است که تظاهر کنیم همه جواب‌ها را می‌دانیم. علم راهی است که انسان را از فریب خود و دیگران باز می‌دارد و امروزه به نیکی می‌دانیم هر چه علم بیشتر در اختیار ابنای بشر قرار گیرد، امکان سوء استفاده از آن کمتر خواهد شد. بدین ترتیب با دانستن ارزش‌های علمی تقاضا برای جهالت و تعصب کم خواهد شد. ارزش‌های علمی مختصراً به شرح زیر هستند: قدرت سوال کردن، وقتی موضوعی را بررسی می‌کنید تنها چیزی که باید از خودتان بپرسید این است که واقعیت‌ها در این موضوع (فلسفه) چه هست و چه حقایقی در آن نهفته است. هیچگاه به خودتان اجازه ندهید که آنچه را دوست دارید، حقیقت داشته باشد (اگر یک ایده دلخواه در یک آزمایش خوب مردود شد، پس اشتباه است و از آن عبور کنید)، همچنین آنچه را که فکر می‌کنید حقیقت بودنش برای بشر سودمند است شما را منحرف نکند (برای خودتان فکر کنید و از خودتان بپرسید)، فقط و تنها به این که واقعیت چه هست بنگرید، در ضمن اگر مدرکی ندارید؛ قضاوت نکنید و مهمترین قانون؛ به یاد داشته باشید که شما انسان هستید و می‌توانید اشتباه کنید، همانطور که مهمترین دانشمندان در مواردی اشتباهاتی داشته اند.

منطق ابزاری علمی است که بکارگیری آن ذهن انسان را از خطای در تفکر باز می‌دارد، مبارزه با مغالطات و لغزش‌های اندیشه هدف علم منطق است. مغالطه منحصر به استدلال نیست، به بیان دقیق‌تر شکل هایی از استدلال است که نتیجه تابع مقدمه یا مقدمه هایش نیست. مغالطه ای که عمدی یعنی با آگاهی از عدم اعتبار انجام می‌شود اما به ظاهر معتبر و مجاب کننده و در واقع فریب دهنده مخاطب است سفسطه نامیده می‌شود. عدم اعتبار یک استدلال ممکن است به دلایل زیر باشد: ناشی از نادرستی یکی از مقدمات استدلال باشد و یا علی رغم درستی مقدمات؛ نظم و صورت استدلال نادرست باشد. برای آشنایی ذهن خواننده به معرفی نمونه ای از این مغالطات اشاره می‌شود؛ برای مثال این مغالطه بر این پیش فرض استوار است که هر زمان دو حادثه با یکدیگر اتفاق افتاد؛ می‌توان یکی را علت و دیگری را معلول آن به حساب آورد. برای مثال در تحقیقی به ارتباط مستقیم میان وجود داشتن چتر در ماشین به هنگام تصادفات رانندگی پرداخته شده و به این نتیجه رسیده اند زمانی که تصادفی رخ می‌دهد با احتمال بسیار بالاتری چتر در ماشین وجود دارد به نسبت حالتی که چتر در ماشین وجود ندارد؛ به همین دلیل چتر عامل تصادف است! برای اجتناب از این مغالطات باید قادر به تفکیک اصل علیت (Causality) و همبستگی (Correlation) باشیم. (در توضیح مثال فوق لغزندگی جاده عامل تصادف در روزی بارانی است نه چتر!).

همچنین استفاده از آمار و اطلاعات آماری علی رغم فوائد زیاد در اطلاع رسانی، می‌تواند لغزشگاهی باشد که زمینه ارتکاب برخی مغالطات را نیز فراهم کند در ادامه به معرفی تعدادی از این مغالطات آماری (Statistical Fallacies) می‌پردازیم:
مغالطه متوسط که می‌تواند با سوء استفاده از برخی اصطلاحات آماری مطابق با اهداف و اغراضی که موسسات ارائه دهنده اطلاعات آماری دنبال می‌کنند، متوسط یک مجموعه را کم یا زیاد اعلام کنند! به بیان دیگر کلمه متوسط در نوبت‌های مختلف به معانی متداولی استعمال می‌شود که عبارتند از:
    میانگین (Average) یا معدل که برای چند عدد برابر است با مجموع آنها تقسیم بر تعدادشان.
    میانه (Median) که یک مجموعه عددی را به دو نیم تقسیم می‌کند؛ نیمی که هر یک از اعداد آن بیشتر از میانه و نیمی که کمتر از میانه است.
    نما (Mode) که در یک مجموعه؛ عددی است که بیش از دیگر اعداد تکرار شده است.
پس می‌توان نتیجه گرفت وقتی اعلام می‌شود که در یک جامعه آماری فلان عدد یک متوسط است هنوز اطلاع دقیقی داده نشده و باید صراحتا مشخص کنند کدامیک از معانی متوسط مورد نظر است.
باید در نظر داشته باشید این مغالطه زمانی استفاده می‌شود که دامنه تغییرات در میان جامعه آماری بسیار زیاد است، چنانچه دامنه تغییرات حداقل و حداکثر نسبت به تعداد افراد جامعه زیاد نباشد، مقادیر میانگین؛ میانه و نما تقریبا منطبق بر هم خواهند شد (برای مثال در محاسبه متوسط طول قد افراد یک کشور). اما در مواردی که تغییرات مذکور زیاد باشد باید با هوشیاری از وقوع این مغالطه جلوگیری نمود (از مصادیق و زمینه‌های بارز و مهم ارتکاب این مغالطه محاسبه متوسط حقوق و درآمد افراد است).

مغالطه نمودارهای گمراه کننده (Misleading Graph) استفاده از نمودار می‌تواند وسیله ای موثر در بیان مغالطه آمیز بودن اطلاعات آماری باشد. برای مثال نمودار رشد سود خالص شرکتی را در نظر بگیرید که در محور افقی آن بعد زمان و در محور عمودی مقادیر مالی درج شده است. با رسم نمودار مذکور سود خالص هر ماه به صورت واضح و آشکار مثلاْ رشدی ده درصدی را نمایش می‌دهد چنانچه شرکت مذکور اصول اخلاقی را رعایت نکند و برای جذابیت بیشتر و جذب سرمایه‌های بیشتر؛ قسمت هایی از نمودار را به گونه ای حذف کند که حاصل کار این شود که خواننده احساس کند سود خالص شرکت در عرض دوازده ماه به بالای کاغذ رسیده (یعنی به طور ضمنی افزایشی معادل صد در صد) و یا نسبت بین خطوط افقی و عمودی را بگونه ای تغییر دهد تا رشد ده درصدی را بسیار بزرگتر نشان داده شود (می تواند با تقلیل مقیاس واحد مالی به یک دهم به این هدف برسد) بدین ترتیب نمودار حاصل چنان جذاب می‌شود که هر کس با تماشای آن رگه‌های موفقیت و پیشرفت را در شرکت متقلب بوضوح مشاهده می‌کند.

مغالطه تصاویر یک بعدی (One Dimensional Pictures) از روش‌های تقلب دیگر می‌تواند باشد که باید توجه کرد آیا نسبت القا شده بوسیله تصاویر با نسبت اعداد مطابقت دارد یا خیر.

می دانیم آنچه پایه و اساس آمار استنباطی را تشکیل می‌دهد روش‌های نمونه گیری است که اتفاقاْ این روش‌ها منشاء برخی مغالطات و ترفندهای آماری نیز هست در این قسمت به معرفی تعدادی از این موارد می‌پردازیم:

نمونه ناکافی (Deficient Examples) چنانچه در روش نمونه گیری مقدار و نسبت «نمونه» به «جامعه آماری» به اندازه کافی بزرگ باشد و به طرز صحیحی انتخاب شده باشد؛ غالبا می‌تواند معرف خوبی برای جامعه آماری باشد. اما چنانچه نمونه به اندازه کافی بزرگ نباشد؛ گرچه اطلاعاتی را در خصوص جامعه آماری در اختیارمان قرار می‌دهد ولیکن احتمال وقوع خطا در چنین حالتی بسیار زیاد است که این مغالطه دارای این شرایط است؛ البته باید توجه داشت که کافی یا ناکافی بودن تعداد نمونه‌ها نسبت به جامعه آماری امری نسبی است. بنابراین جهت اجتناب از بروز این مغالطه باید همواره در نظر داشت آیا تعداد نمونه‌ها در مقایسه با کل جامعه آماری راضی کننده و کافی است یا خیر.

نمونه غیر تصادفی (Deliberate Examples) برای بدست آوردن اطلاعات آماری در روش نمونه برداری؛ کافی بودن نمونه‌ها شرط لازم است و کافی نیست؛ یکی از مواردی که باید مورد توجه قرار داد تصادفی بودن نمونه‌ها می‌باشد. به بیان دیگر تنها کافی بودن نمونه‌ها یا فراوانی آنها برای تعمیم دادن حکمی به کل آن جامعه آماری کفایت نمی‌کند. تصادفی بودن نمونه‌ها بدین معناست که نمونه‌ها نباید نماینده و بیانگر دسته و گروه خاصی از جامعه آماری باشند. همچنین در روش نمونه برداری افراد جامعه آماری باید از شانس یکسانی برای انتخاب شدن در نمونه برداری برخوردار باشند از راه‌های تحقق این هدف تقسیم افراد جامعه آماری به دسته‌ها و طبقات مختلف و تعیین کردن درصد و نسبت هر یک از آنها به کل مجموعه می‌باشد بدین ترتیب در نمونه برداری نیز سعی می‌شود این نسبت لحاظ گردد؛ این روش اصطلاحا روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای نامیده می‌شود روش‌های دیگری نیز به منظور اینکه کلیه افراد جامعه آماری از شانسی یکسان برای انتخاب شدن در نمونه برخوردار باشند وجود دارد مانند روش‌های نمونه گیری تصادفی ساده؛ نمونه گیری تصادفی خوشه ای و نمونه گیری تصادفی سیستماتیک.

عدم واقع نمائی نمونه‌ها (Unrealistic Examples ) در نمونه برداری به صورت پرسش‌های شفاهی از جامعه آماری انسانی مسئله عدم واقع نمائی نمونه‌ها رخ می‌دهد بدین ترتیب همواره موجب بروز خطاهای جدی در بدست آوردن اطلاعات آماری دقیق است. این مشکل عملا به روش جمع آوری داده‌ها از طریق مصاحبه بر می‌گردد خواه به صورت نمونه ای یا سرشماری باشد.

مطالب دوره‌ها
طراحی روابط و ارجاعات در RavenDB
در قسمت‌های قبل، با پیش زمینه‌ی ذهنی طراحی مدل‌های RavenDB به همراه اصول مقدماتی کوئری نویسی آن آشنا شدیم. در این قسمت قصد داریم معادل‌های روابط موجود در بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای را در RavenDB و مطابق ذهنیت غیر رابطه‌ای آن، مدلسازی کنیم و مثال‌های بیشتری را بررسی نمائیم.

مدیریت روابط در RavenDB

یکی از اصول طراحی مدل‌ها در RavenDB، مستقل بودن اسناد یا documents است. به این ترتیب کلیه اطلاعاتی که یک سند نیاز دارد، داخل همان سند ذخیره می‌شوند (به این نوع شیء،  Root Aggregate هم گفته می‌شود). اما این اصل سبب نخواهد شد تا نتوان یا نباید ارتباطی را بین اسناد تعریف کرد. بنابراین سؤال مهم اینجا است که چه اطلاعات مرتبطی باید داخل یک سند ذخیره شوند و چه اطلاعاتی باید به سند دیگری ارجاع داده شوند. برای پاسخ به این سؤال سه روش ذیل را باید مدنظر داشت:

الف) Denormalized references
فرض کنید در دنیای رابطه‌ای دو جدول سفارش و مشتری را دارید. در این حالت، جدول سفارش تنها شماره آی دی اطلاعات مشتری را از جدول مشتری یا کاربران سیستم، در خود ذخیره خواهد کرد. به این ترتیب از تکرار اطلاعات مشتری در جدول سفارشات جلوگیری می‌گردد. اما اگر اطلاعات پرکاربرد مشتری را در داخل جدول سفارش قرار دهیم به آن denormalized reference گفته می‌شود.
ایجاد denormalized reference یکی از روش‌های مرسوم در دنیای NoSQL و RavenDB است؛ خصوصا جهت سهولت نمایش اطلاعات. به این ترتیب ارجاع به سندهای دیگر کمتر شده و ترافیک شبکه نیز کاهش می‌یابد. برای مثال در اینجا نام و آدرس مشتری را داخل سند ثبت شده قرار می‌دهیم و از سایر اطلاعات او (که اهمیت نمایشی ندارند) مانند کلمه عبور و امثال آن صرفنظر خواهیم کرد.
اینجا است که یک سری از سؤالات مطرح خواهند شد مانند : «اگر آدرس مشتری تغییر کرد، چطور؟»
بنابراین بهترین حالت استفاده از روش denormalized references محدود خواهد شد به موارد ذیل:
الف) قید اطلاعاتی که به ندرت تغییر می‌کنند. برای مثال نام یک شخص یا نام یک کشور، استان یا شهر.
ب) ثبت اطلاعات تکراری که در طول زمان تغییر می‌کنند، اما باید تاریخچه‌ی آن‌ها حفظ شوند. برای مثال اگر آدرس مشتری تغییر کرده است، واقعا اجناس سندهای قبلی او، صرفنظر از آدرس جدیدی که اعلام کرده است، به آدرس قبلی او ارسال شده‌اند و این تاریخچه باید در سیستم حفظ شوند.
ج) اطلاعاتی که ممکن است بعدها حذف شوند؛ اما نیاز است سابقه اسناد قبلی تخریب نشوند. برای مثال کارخانه‌ای را درنظر بگیرید که امسال یک سری چینی خاص را تولید می‌کند و می‌فروشد. سال بعد خط تولید خود را عوض کرده و سری اجناس دیگری را شروع به تولید و فروش خواهد کرد. در بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای نمی‌توان اجناسی را که در جداول دیگر ارجاع دارند، به این سادگی‌ها حذف کرد. در اینجا باید از روش‌هایی مانند تعریف فیلد بیتی IsDeleted برای مخفی کردن ظاهری رکوردهای موجود کمک گرفت. اما در دنیای رابطه‌ای، اطلاعات مهم محصول را در سند اصلی ثبت کنید. بعد هر زمانیکه نیازی به محصول نبود، کلا تعریف آن‌را حذف نمائید.


ب) Includes
Includes در RavenDB برای پوشش مشکلات denormalization ارائه شده است. در اینجا بجای اینکه یک شیء کپی اطلاعات پرکاربرد شیء‌ایی دیگر را در خود ذخیره کند، تنها ارجاعی (یک Id رشته‌ای) از آن شیء را در سند مرتبط ذخیره خواهد کرد.
public class Order
{
    public string CustomerId { get; set; }
    public LineItem[] LineItems { get; set; }
    public double TotalPrice { get; set; }
}
 
public class Customer
{
    public string Name { get; set; }
    public string Address { get; set; }
    public short Age { get; set; }
    public string HashedPassword { get; set; }
}
برای نمونه در کلاس Order شاهد یک Id رشته‌ای ارجاع دهنده به کلاس Customer هستیم. هرگاه که نیاز به بارگذاری اطلاعات شیء Order به همراه کل اطلاعات مشتری او تنها در یک رفت و برگشت به بانک اطلاعاتی باشد، می‌توان از متد الحاقی Include مختص RavenDB استفاده کرد:
var order = session.Include<Order>(x => x.CustomerId)
                   .Load("orders/1234");
 
// این کوئری از کش سشن خوانده می‌شود و کاری به سرور ندارد
var cust = session.Load<Customer>(order.CustomerId);
همانطور که مشاهده می‌کنید، با ذکر متد Include، اعلام کرده‌ایم که مایل هستیم تا اطلاعات سند مشتری متناظر را نیز داشته باشیم. در این حالت در Load بعدی که بر اساس Id مشتری انجام شده، دیگر رفت و برگشتی به سرور انجام نشده و اطلاعات مشتری از کش سشن جاری که پیشتر با فراخوانی Include مقدار دهی شده است، دریافت می‌گردد.
حتی می‌توان چند سند مرتبط را با هم بارگذاری کرد؛ با حداقل رفت و برگشت به سرور:
var orders = session.Include<Order>(x => x.CustomerId)
    .Load("orders/1234", "orders/4321");
 
foreach (var order in orders)
{
    // این کوئری‌ها سمت کلاینت هستند و به سرور ارسال نمی‌شوند
    var cust = session.Load<Customer>(order.CustomerId);
}
همچنین امکان استفاده از متد Include در LINQ API نیز پیش بینی شده است. برای این منظور باید از متد Customize استفاده کرد:
var orders = session.Query<Order>()
    .Customize(x => x.Include<Order>(o => o.CustomerId))
    .Where(x => x.TotalPrice > 100)
    .ToList();
 
foreach (var order in orders)
{
    // این کوئری‌ها سمت کلاینت اجرا می‌شوند
    var cust = session.Load<Customer>(order.CustomerId);
}


Includeهای یک به چند

اکنون فرض کنید به کلاس سفارش، آرایه تامین کننده‌ها نیز افزوده شده است (رابطه یک به چند):
public class Order
{
    public string CustomerId { get; set; }
    public string[] SupplierIds { get; set; }
    public LineItem[] LineItems { get; set; }
    public double TotalPrice { get; set; }
}
بارگذاری یکباره روابط یک به چند نیز با Include میسر است:
var orders = session.Include<Order>(x => x.SupplierIds)
    .Load("orders/1234", "orders/4321");
 
foreach (var order in orders)
{
    foreach (var supplierId in order.SupplierIds)
    {
        // از کش سشن خوانده می‌شود
        var supp = session.Load<Supplier>(supplierId);
    }
}



Includeهای چند سطحی

در اینجا کلاس سفارشی را در نظر بگیرید که دارای خاصیت ارجاع دهنده نیز هست. این خاصیت به شکل یک کلاس تعریف شده است و نه به شکل  یک آی دی رشته‌ای:
public class Order
{
    public string CustomerId { get; set; }
    public string[] SupplierIds { get; set; }
    public Referral Refferal { get; set; }
    public LineItem[] LineItems { get; set; }
    public double TotalPrice { get; set; }
}

public class Referral
{
    public string CustomerId { get; set; }
    public double CommissionPercentage { get; set; }
}
متد Include امکان ارجاع به خواص تو در تو را نیز دارد:
var order = session.Include<Order>(x => x.Refferal.CustomerId)
    .Load("orders/1234");
 
// از کش سشن خوانده می‌شود
var referrer = session.Load<Customer>(order.Refferal.CustomerId);
همچنین این متد با مجموعه‌ها نیز کار می‌کند. برای مثال اگر تعریف متد LineItem به صورت زیر باشد:
public class LineItem
{
    public string ProductId { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public int Quantity { get; set; }
    public double Price { get; set; }
}
برای بارگذاری یکباره اسناد مرتبط می‌توان به روش ذیل عمل کرد:
var order = session.Include<Order>(x => x.LineItems.Select(li => li.ProductId))
    .Load("orders/1234");
 
foreach (var lineItem in order.LineItems)
{
    // از کش سمت کلاینت خوانده می‌شود
    var product = session.Load<Product>(lineItem.ProductId);
}

و به صورت خلاصه برای باگذاری اسناد مرتبط، دیگر از دو کوئری پشت سر هم ذیل استفاده نکنید:
var order = session.Load<Order>("orders/1");
var customer = session.Load<Customer>(order.CustomerId);
این دو کوئری یعنی دوبار رفت و برگشت به سرور. با استفاده از Include می‌توان تعداد رفت و برگشت‌ها و همچنین ترافیک شبکه را کاهش داد. به علاوه سرعت کار نیز افزایش خواهد یافت.


ج) تفاوت بین Reference و Relationship

برای درک اینکه آیا اطلاعات یک شیء مرتبط را بهتر است داخل شیء اصلی (Aggregate rooe) ذخیره کرد یا خیر، باید مفاهیم ارجاع و ارتباط را بررسی کنیم.
اگر به مثال سفارش و مشتری دقت کنیم، یک سفارش را بدون مشتری نیز می‌توان تکمیل کرد. برای مثال بسیاری از فروشگاه‌ها به همین نحو عمل می‌کنند و اگر شماره Id مشتری را به سندی اضافه می‌کنیم، صرفا جهت این است که بدانیم این سند متعلق به شخص دیگری نیست. بنابراین «ارجاعی» به کاربر در جدول سفارش می‌تواند وجود داشته باشد.
اکنون اقلام سفارش را درنظر بگیرید. هر آیتم سفارش تنها با بودن آن سفارش خاص است که معنا پیدا می‌کنند و نه بدون آن. این آیتم می‌تواند ارجاعی به محصول مرتبط داشته باشد. اینجا است که می‌گوییم اقلام سند با سفارش «در ارتباط» هستند؛ اما یک سند ارجاعی دارد به مشتری.
از این دو مفهوم برای تشخیص تشکیل Root Aggregate استفاده می‌شود. به این ترتیب تشخیص داده‌ایم اقلام سند، Root Aggregate را تشکیل می‌دهند؛ بنابراین ذخیره سازی تمام آن‌ها داخل یک سند RavenDB معنا پیدا می‌کند.


چند مثال برای درک بهتر نحوه طراحی اسناد در RavenDB

الف) Stackoverflow
صفحه نمایش یک سؤال و پاسخ‌های آن و همچنین رای‌های هر آیتم را درنظر بگیرید. در اینجا کاربران همزمانی ممکن است به یک سؤال رای بدهند، پاسخ‌هایی را ارائه دهند و یا کاربر اصلی، سؤال خویش را ویرایش کند. به این ترتیب با قرار دادن کلیه آیتم‌های این سند داخل آن، به مشکلات همزمانی برخواهیم خورد. برای مثال واقعا نمی‌خواهیم که به علت افزوده شدن یک پاسخ، کل سند قفل شود.
بنابراین ذخیره سازی سؤال در یک سند و ذخیره سازی لیست پاسخ‌ها در سندی دیگر، طراحی بهتری خواهد بود.

ب) سبد خرید و آیتم‌های آن
زمانیکه کاربری مشغول به خرید آنلاین از سایتی می‌شود، لیست اقلام انتخابی او یک سفارش را تشکیل داده و به تنهایی معنا پیدا نمی‌کنند. به همین جهت ذخیره سازی اقلام سفارش به صورت یک Root aggregate در اینجا مفهوم داشته و متداول است.

ج) یک بلاگ و کامنت‌های آن
در اینجا نیز کاربران، مجزای از مطلب اصلی ارسال شده ممکن است نظرات خود را ویرایش کنند یا اینکه بخواهیم نظرات را جداگانه لیست کنیم. بنابراین این دو (مطالب و نظرات) موضوعاتی جداگانه بوده و نیازی نیست به صورت یک Root aggregate تعریف شوند.

بنابراین در حین طراحی اسناد NoSQL باید به اعمال و «محدوده‌های تراکنشی» انجام شده دقت داشت تا اینکه صرفا عنوان شود این یک رابطه یک به چند یا چند به چند است.
مطالب
آموزش Cache در ASP.NET Core - (قسمت اول : مفاهیم اولیه)
امروزه در وب‌سایت‌های شخصی و تجاری، یکی از مهم‌ترین پارامتر‌ها، سرعت پاسخگویی درخواست‌ها به وب‌سایت است. طبق آمار، کاربران آنلاین کنونی که ما با آن‌ها طرفیم، سطح تحملشان به سه ثانیه در یک صفحه میرسد؛ پس ما باید بتوانیم سرعت وب‌سایت‌های خودمان را تا حد ممکن بهبود بخشیم. از طرفی پارامتر سرعت، روی سئو گوگل هم تاثیر بسزایی دارد و Ranking وب‌سایت شمارا تا حد زیادی افزایش می‌دهد. قطعا همه می‌دانید که سرعت وبسایت و برنامه چقدر مهم هست؛ پس زیاده گویی نمی‌کنیم و می‌رویم سراغ اصل مطلب.
یکی از کارهایی که میتوانیم برای افزایش سرعت برنامه انجام دهیم، استفاده از Cache هست. بطور خیلی ساده، Cache یعنی قرار دادن دیتای پرکاربرد، در یک حافظه‌ی نزدیک‌تر از دیتابیس که هروقت به آن نیاز داشتیم، به آن دسترسی سریعی داشته باشیم و سرعت واکشی اطلاعات، از سرعتی که دیتابیس به ما می‌دهد، بیشتر باشد تا درخواست‌های ما با پاسخ سریع‌تری همراه شوند.
این حافظه، Ram هست و عمل Caching به اینصورت خواهد بود که هر وقت دیتای مورد نظر یکبار از دیتابیس واکشی شود، از دفعات بعد، آن دیتا را در Ram ذخیره میکند و برای درخواست‌های بعدی به دیتابیس Query نمیزند و دیتای مورد نیازش را از Ram میگیرد.
این امر در کنار مزایایی که دارد ، حساسیت بالایی هم بهمراه خواهد داشت؛ چرا که حافظه مورد استفاده Ram، یک حافظه محدود هست همچنین میتواند برای هر سخت افزاری متفاوت باشد. پس پیاده سازی این سیستم نیاز به دو دو تا چهارتا و ساختار درست دارد؛ در غیر اینصورت Cache کردن دیتای غلط میتواند به تنهایی وب‌سایتتان را Down کند؛ پس خیلی باید به این موضوع دقت داشت.

چه زمانی بهتر است از کش استفاده کنیم؟
  • وقتی دیتایی داریم که به تکرار از آن در برنامه استفاده میکنیم.
  • وقتی بعد از گرفتن دیتایی از دیتابیس، محاسباتی بر روی آن انجام میدهیم و پاسخ نهایی محاسبه را به کاربر نمایش میدهیم، میتوانیم یکبار پاسخ را کش کنیم تا از محاسبه‌ی هر باره‌ی آن جلوگیری شود.

آیا تمام اطلاعات را میتوان کش کرد؟
خیر.
  • سخت افزاری که برای کش استفاده میکنیم یعنی Ram، بسیار گران‌تر از دیتابیس برای ما تمام میشود؛ چرا که محدود است.
  • اگر همه دیتاهارا کش کنید، عمل سرچ میان آن زمان بیشتری خواهد برد.
پس اکنون میدانید که میتوانیم داده‌های بی نهایتی را در دیتابیس ذخیره کنیم و فقط با ارزش‌ترین‌ها و پر مصرف‌ترین هارا در حافظه کش، ذخیره میکنیم.

عملیات Cache در Asp.Net Core توسط اینترفیس‌های IMemoryCache و IDistributedCache مدیریت میشود و میتوانید با تزریق این اینترفیس‌ها براحتی از متدهایشان استفاده کنید؛ اما قبل از استفاده لازم است با عملکرد هر یک از آن‌ها آشنا شویم.

روش اول : In-memory Caching (Local Caching)
معمول‌ترین و ابتدایی‌ترین روش برای کش کردن اطلاعات، روش Local Caching و بصورت In-Memory است که اطلاعات را در حافظه Ram همان سروری که برنامه در آن اجرا میشود، کش میکند.

این روش تا زمانیکه برنامه‌ی ما برای اجرا شدن، تنها از یک سرور استفاده کند، بهترین انتخاب خواهد بود؛ چرا که به دلیل نزدیک بودن، سریع‌ترین بازخورد را نیز به درخواست‌ها ارائه میدهد.


اما شرایطی را فرض کنید که برنامه از چندین سرور برای اجرا شدن استفاده میکند و به طبع هر سرور درخواست‌های خودش را داراست که ما باید برای هر یک بصورت جداگانه‌ای یک کش In-Memory را در حافظه Ram هرکدام ایجاد کنیم. 

فرض کنید دیتای ما 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 باشد. بخشی از دیتا در Server 1 کش میشود (1 , 3 , 5 , 9) و بخشی دیگر در Server 2 کش خواهد شد (2 , 4 , 6 ,7 , 8 , 10).


در اینجا مشکلات و ضعف هایی به وجود خواهد آمد :


  • برای مثال اگر Server 1 به هر دلیلی از بین برود یا Down شود، اطلاعات کش درون آن نیز پاک خواهد شد و بعد از راه اندازی باید همه آن را دوباره از دیتابیس بخواند.
  • هر کدام از سرور‌ها کش‌های جدایی دارند و باهم Sync نیستند و امکان وجود یک داده‌ی حیاتی در یکی و عدم وجود آن در دیگری، بالاست. فرض کنید برنامه برای هر درخواست، نیاز به اطلاعات دسترسی کاربری را دارد. دسترسی‌های کاربر، در Server 1 کش شده، اما در Server 2 موجود نیست. در Server 2 به دلیل عدم وجود این کش، برنامه برای درخواست‌های معمول خود و چک کردن دسترسی کاربر یا باید هربار به دیتابیس درخواستی را ارسال کند که این برخلاف خواسته ماست و یا باید دیتای مربوط به دسترسی‌های کاربر را بعد از یکبار درخواست، از دیتابیس در خودش کش کند که این‌هم دوباره کاری به حساب میاید و دوبار کش کردن یک دیتا، امر مطلوبی نخواهد بود.

روش هایی وجود دارد که بتوان از سیستم Local Caching در حالت چند سروری هم استفاده کرد و این مشکلات را از بین برد، اما روش استاندارد در حالت چند سروری، استفاده از Distributed Cache‌ها است.


روش دوم : Distributed Caching

در این روش برنامه‌ی ما برای اجرا شدن از چندین سرور شبکه شده به هم، در حال استفاده هست و Cache برنامه، توسط سرورها به اشتراک گذاشته شده. 

در این حالت سرور‌های ما از یک کش عمومی استفاده میکنند که مزایای آن شامل :

■ درخواست‌ها به چندین سرور مختلف از هم ارسال شده، اما دیتای کش بصورت منسجم در هریک وجود خواهد داشت.

■ با خراب شدن یا Down شدن یک سرور، کش موجود در سرور‌های دیگر پاک نمیشود و کماکان قابل استفاده است.

■ به حافظه Ram یک سرور محدود نیست و مشکلات زیادی همچون کمبود سخت افزاری و محدودیت‌های حافظه‌ی Ram را تا حد معقولی کاهش میدهد.


طریقه استفاده از Cache در Asp.Net Core :

  • بر خلاف ASP.NET web forms و ASP.NET MVC در نسخه‌های Core به بعد، Cache بصورت از پیش ثبت شده، وجود ندارد. کش در Asp.Net Core با فراخوانی سرویس‌های مربوطه‌ی آن قابل استفاده است و نیاز است قبل از استفاده، سرویس آن را در کلاس Startup برنامه فراخوانی کنید. 
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMvc();
    services.AddMemoryCache();
}

  • اینترفیس IMemoryCache از سیستم تزریق وابستگی‌ها در Core استفاده میکند و برای استفاده از اینترفیس آن، پس از اضافه کردن MemoryCache به Startup ، باید در کنترلر، عمل تزریق وابستگی (DI) را انجام دهید؛ سپس متد‌های مورد نیاز برای کش، در دسترس خواهد بود. 
public class HomeController : Controller
{
    private readonly IMemoryCache  _cache;
    public HomeController(IMemoryCache  cache)
    {
        _cache = cache;
    }
    ....
}

  • برای ذخیره‌ی کش میتوانید از متد Set موجود در این اینترفیس استفاده کنید. 
public IActionResult Set()
{
  _cache.Set("CacheKey", data , TimeSpan.FromDays(1));
  return View();
}

در پارامتر اول این متد (CacheKey)، یک کلید، برای اطلاعاتی که میخواهیم کش کنیم قرار میدهیم. دقت کنید که این کلید، شناسه‌ی دیتای شماست و باید طوری آن را در نظر گرفت که با صدا زدن این کلید از سرویس کش، همان دیتای مورد نظر را برگشت دهد (هر Object دیتا، باید کلید Unique خود را داشته باشد).


در پارامتر دوم، دیتای مورد نظر را که میخواهیم کش کنیم، به متد میدهیم و در پارامتر سوم نیز زمان اعتبار و تاریخ انقضای دیتای کش شده را وارد میکنیم؛ به این معنا که دیتای کش شده، بعد از مدت زمان گفته شده، از حافظه کش(Ram) حذف شود و برای دسترسی دوباره و کش کردن دوباره اطلاعات، نیاز به خواندن مجدد از دیتابیس باشد.


  • برای دسترسی به اطلاعات کش شده میتوانید از متد Get استفاده کنید. 
public IActionResult Get()
{
  string data = _cache.Get("CacheKey");
  return View(data);
}

تنها پارامتر ورودی این متد، کلید از قبل نسبت داده شده به اطلاعات کش هست که با استفاده از یکسان بودن کلید در ورودی این متد و کلید Set شده از قبل در حافظه Ram، دیتا مربوط به آن را برگشت میدهد.


  • متد TryGetValue برای بررسی وجود یا عدم وجود یک کلید در حافظه کش هست و یک Boolean را خروجی میدهد. 
public IActionResult Set()
  {
        DateTime data;
       // Look for cache key.
       if (!_cache.TryGetValue( "CacheKey" , out data))
       {
              // Key not in cache, so get data.
              data= DateTime.Now;

            // Save data in cache and set the relative expiration time to one day
             _cache.Set( "CacheKey" , data, TimeSpan.FromDays(1));
        }
        return View(data);
  }

این متد ابتدا بررسی میکند که کلیدی با نام "CacheKey" وجود دارد یا خیر؟ در صورت عدم وجود، آن را میسازد و دیتای مورد نظر را به آن نسبت میدهد.


  • با استفاده از متد GetOrCreate میتوانید کار متد‌های Get و Set را باهم انجام دهید و در یک متد، وجود یا عدم وجود کش را بررسی و در صورت وجود، مقداری را return و در صورت عدم وجود، ابتدا ایجاد کش و بعد return مقدار کش شده را انجام دهید. 
 public IActionResult GetOrCreate()
{
         var data = _cache.GetOrCreate( "CacheKey" , entry =>
         entry.SlidingExpiration = TimeSpan.FromSeconds(3);
         return View(data);
});
    return View(data);
}

  • برای مدیریت حافظه‌ی Ram شما باید یک Expiration Time را برای کش‌های خود مشخص کنید؛ تا هم حافظه Ram را حجیم نکنید و هم در هر بازه‌ی زمانی، دیتای بروز را از دیتابیس بخوانید. برای این کار option‌های متفاوتی از جمله absolute expiration و sliding expiration وجود دارند.

در اینجا absolute expiration به این معنا است که یک زمان قطعی را برای منقضی شدن کش‌ها مشخص میکند؛ به عبارتی میگوییم کش با کلید فلان، در تاریخ و ساعت فلان حذف شود. اما در sliding expiration یک بازه زمانی برای منقضی شدن کش‌ها مشخص میکنیم؛ یعنی میگوییم بعد از گذشت فلان دقیقه از ایجاد کش، آن را حذف کن و اگر در طی این مدت مجددا خوانده شد، طول مدت زمان آن تمدید خواهد شد.

این تنظیمات را میتوانید در قالب یک option زمان Set کردن یک کش، به آن بدهید. 

MemoryCacheEntryOptions options = new MemoryCacheEntryOptions();
options.AbsoluteExpiration = DateTime.Now.AddMinutes(1);
options.SlidingExpiration = TimeSpan.FromMinutes(1);
_cache.Set("CacheKey", data, options );

در مثال بالا هردو option اضافه شده یک کار را انجام میدهند؛ با این تفاوت که absolute expiration تاریخ now را گرفته و یک دقیقه بعد را به آن اضافه کرده و تاریخ انقضای کش را با آن تاریخ set میکند. اما sliding expiration از حالا بمدت یک دقیقه اعتبار دارد.


  • یکی از روش‌های مدیریت حافظه Ram در کش‌ها این است که برای حذف شدن کش‌ها از حافظه، اولویت بندی‌هایی را تعریف کنید. اولویت‌ها در چهار سطح قابل دسترسی است: 

  1.  NeverRemove = 3
  2.  High = 2
  3. Normal = 1
  4.  Low = 0 

این اولویت بندی‌ها زمانی کاربرد خواهند داشت که حافظه اختصاصی Ram، برای کش‌ها پر شده باشد و در این حالت سیستم کشینگ بصورت خودمختار، کش‌های با الویت پایین را از حافظه حذف میکند و کش‌های با الویت بیشتر، در حافظه باقی میمانند. این با شماست که الویت را برای دیتا‌های خود تعیین کنید؛ پس باید با دقت و فکر شده این کار را انجام دهید. 

MemoryCacheEntryOptions options = new MemoryCacheEntryOptions();
// Low / Normal / High / NeverRemove
options.Priority = CacheItemPriority.High;
cache.Set("CacheKey", data, options);

به این صورت میتوانید الویت‌های متفاوت را در قالب option به کش‌های خود اختصاص دهید. 

در این مقاله سعی شد مفاهیم اولیه Cache، طوری گفته شود، تا برای افرادی که میخواهند به تازگی این سیستم را بیاموزند و در پروژه‌های خود استفاده کنند، کاربردی باشد و درک نسبی را نسبت به مزایا و محدودیت‌های این سیستم بدست آورند.


در قسمت دوم همین مقاله بطور تخصصی‌تر به این مبحث میپردازیم و یک پکیج آماده را معرفی میکنیم که خیلی راحت‌تر و اصولی‌تر کش را برای ما پیاده سازی میکند.

مطالب
WebStorage: قسمت دوم
در این مقاله قصد داریم نحوه‌ی کدنویسی webstorage را با کتابخانه‌هایی که در مقاله قبل معرفی کردیم بررسی کنیم.
ابتدا روش ذخیره سازی و بازیابی متداول آن را بررسی میکنیم که تنها توسط دو تابع صورت می‌گیرد. مطلب زیر برگرفته از w3Schools است:
دسترسی به شیء webstorage به صورت زیر امکان پذیر است:
window.localStorage
window.sessionStorage
ولی بهتر است قبل از ذخیره و بازیابی، از پشتیبانی مرورگر از webstorage اطمینان حاصل نمایید:
if(typeof(Storage) !== "undefined") {
    // Code for localStorage/sessionStorage.
} else {
    // Sorry! No Web Storage support..
}
برای ذخیره سازی و سپس خواندن به شکل زیر عمل می‌کنیم:
localStorage.setItem("lastname", "Smith");

//========================
localStorage.getItem("lastname");
خواندن می‌تواند حتی به شکل زیر هم صورت بگیرد:
var a=localStorage.lastname;
استفاده از store.js برای مرورگرهایی که از webstorage پشتیبانی نمی‌کنند به شکل زیر است:
//ذخیره مقدار
store.set('username', 'marcus')

//بازیابی مقدار
store.get('username')

//حذف مقدار
store.remove('username')

//حذف تمامی مقادیر ذخیره شده
store.clear()

//ذخیره ساختار
store.set('user', { name: 'marcus', likes: 'javascript' })

//بازیابی ساختار به شکل قبلی
var user = store.get('user')
alert(user.name + ' likes ' + user.likes)

//تغییر مستقیم مقدار قبلی
store.getAll().user.name == 'marcus'

//بازخوانی تمام مقادیر ذخیر شده توسط یک حلقه
store.forEach(function(key, val) {
    console.log(key, '==', val)
})
همچنین بهتر هست از یک فلگ برای بررسی فعال بودن storage استفاده نمایید. به این دلیل که گاهی کاربرها از پنجره‌های private استفاده می‌کنند که ردگیری اطلاعات آن ممکن نیست و موجب خطا می‌شود.
<script src="store.min.js"></script>
<script>
    init()
    function init() {
        if (!store.enabled) {
            alert('Local storage is not supported by your browser. Please disable "Private Mode", or upgrade to a modern browser.')
            return
        }
        var user = store.get('user')
        // ... and so on ...
    }
</script>
در صورتیکه بخشی از داده‌ها را توسط localstorage ذخیره نمایید و بخواهید از طریق storage به آن دسترسی داشته باشید، خروجی string خواهد بود؛ صرف نظر از اینکه شما عدد، شیء یا آرایه‌ای را ذخیره کرده‌اید.
در صورتیکه ساختار JSON را ذخیره کرده باشید، می‌توانید رشته برگردانده شده را با json.stringify و json.parse بازیابی و به روز رسانی کنید.
در حالت cross browser تهیه‌ی یک sessionStorage امکان پذیر نیست. ولی می‌توان به روش ذیل و تعیین یک زمان انقضاء آن را محدود کرد:
var storeWithExpiration = {
// دریافت کلید و مقدار و زمان انقضا به میلی ثانیه
    set: function(key, val, exp) {
//ایجاد زمان فعلی جهت ثبت تاریخ ایجاد
        store.set(key, { val:val, exp:exp, time:new Date().getTime() })
    },
    get: function(key) {
        var info = store.get(key)
//در صورتی که کلید داده شده مقداری نداشته باشد نال را بر میگردانیم
        if (!info) { return null }
//تاریخ فعلی را منهای تاریخ ثبت شده کرده و در صورتی که
//از مقدار میلی ثاینه بیشتر باشد یعنی منقضی شده و نال بر میگرداند
        if (new Date().getTime() - info.time > info.exp) { return null }
        return info.val
    }
}

// استفاده عملی از کد بالا
// استفاده از تایمر جهت نمایش واکشی داده‌ها قبل از نقضا و بعد از انقضا
storeWithExpiration.set('foo', 'bar', 1000)
setTimeout(function() { console.log(storeWithExpiration.get('foo')) }, 500) // -> "bar"
setTimeout(function() { console.log(storeWithExpiration.get('foo')) }, 1500) // -> null

مورد بعدی استفاده از سورس  cross-storage  است. اگر به یاد داشته باشید گفتیم یکی از احتمالاتی که برای ما ایجاد مشکل می‌کند، ساب دومین هاست که ممکن است دسترسی ما به یک webstorage را از ساب دومین دیگر از ما بگیرد.
این کتابخانه به دو جز تقسیم شده است یکی هاب Hub و دیگری Client .
ابتدا نیاز است که هاب را آماده سازی و با ارائه یک الگو از آدرس وب، مجوز عملیات را دریافت کنیم. در صورتیکه این مرحله به فراموشی سپرده شود، انجام هر نوع عمل روی دیتاها در نظر گرفته نخواهد شد.
CrossStorageHub.init([
  {origin: /\.example.com$/,            allow: ['get']},
  {origin: /:\/\/(www\.)?example.com$/, allow: ['get', 'set', 'del']}
]);
حرف $ در انتهای عبارت باعث مشود که دامنه‌ها با دقت بیشتری در Regex بررسی شوند و دامنه زیر را معتبر اعلام کند:
valid.example.com
ولی دامنه زیر را نامعتبر اعلام می‌کند:
invalid.example.com.malicious.com
همچنین می‌توانید تنظیماتی را جهت هدر‌های CSP و CORS، نیز اعمال نمایید:
{
  'Access-Control-Allow-Origin':  '*',
  'Access-Control-Allow-Methods': 'GET,PUT,POST,DELETE',
  'Access-Control-Allow-Headers': 'X-Requested-With',
  'Content-Security-Policy':      "default-src 'unsafe-inline' *",
  'X-Content-Security-Policy':    "default-src 'unsafe-inline' *",
  'X-WebKit-CSP':                 "default-src 'unsafe-inline' *",
}
پس کار را بدین صورت آغاز می‌کنیم، یک فایل به نام hub.htm درست کنید و هاب را آماده سازید:
hub.htm
<script type="text/javascript" src="~/Scripts/cross-storage/hub.js"></script>
<script>
 CrossStorageHub.init([
      {origin: /.*localhost:300\d$/, allow: ['get', 'set', 'del']}
    ]);
  </script>
کد بالا فقط درخواست‌های هاست لوکال را از پورتی که ابتدای آن با 300 آغاز می‌شود، پاسخ می‌دهد و مابقی درخواست‌ها را رد می‌کند. متدهای ایجاد، ویرایش و حذف برای این آدرس معتبر اعلام شده است. 
در فایل دیگر که کلاینت شناخته می‌شود باید فایل hub معرفی شود تا تنظیمات هاب خوانده شود:
var storage = new CrossStorageClient('http://localhost:3000/example/hub.html');

var setKeys = function () {
      
return storage.set('key1', 'foo').then(function() {
return storage.set('key2', 'bar');
      });
};
در خط اول، فایل هاب معرفی شده و تنظیمات روی این صفحه اعمال می‌شود. سپس در خطوط بعدی داده‌ها ذخیره می‌شوند. از آنجا که با هر یکبار ذخیره، return صورت می‌گیرد و تنها اجازه‌ی ورود یک داده را داریم، برای حل این مشکل متد then پیاده سازی شده است. متغیر setKeys شامل یک آرایه از کلیدها خواهد بود.
نحوه‌ی ذخیره سازی بدین شکل هم طبق مستندات صحیح است:
storage.onConnect().then(function() {

  return storage.set('key', {foo: 'bar'});

}).then(function() {

  return storage.set('expiringKey', 'foobar', 10000);

});
در کد بالا ابتدا یک داده دائم ذخیره شده است و در کد بعد یک داده موقت که بعد از 10 ثانیه اعتبار خود را از دست می‌دهد.
برای خواندن داده‌های ذخیره شده به نحوه زیر عمل می‌کنیم:
storage.onConnect().then(function() {
  return storage.get('key1');
}).then(function(res) {
  return storage.get('key1', 'key2', 'key3');
}).then(function(res) {
  // ...
});
کد بالا نحوه‌ی خواندن مقادیر را به شکل‌های مختلفی نشان میدهد و مقدار بازگشتی آن‌ها یک آرایه از مقادیر است؛ مگر اینکه تنها یک مقدار برگشت داده شود. مقدار بازگشتی در تابع بعدی به عنوان یک آرگومان در دسترس است. در صورتی که خطایی رخ دهد، قابلیت هندل آن نیز وجود دارد:
storage.onConnect()
    .then(function() {
      return storage.get('key1', 'key2');
    })

.then(function(res) {
      console.log(res); // ['foo', 'bar']
    })['catch'](function(err) {
      console.log(err);
    });
برای باقی مسائل چون به دست آوردن لیست کلیدهای ذخیره شده، حذف کلید‌های مشخص شده، پاکسازی کامل داده‌ها و ... به مستندات رجوع کنید.
در اینجا جهت سازگاری با مرورگرهای قدیمی خط زیر را به صفحه اضافه کنید:
<script src="https://s3.amazonaws.com/es6-promises/promise-1.0.0.min.js"></script>
ذخیره‌ی اطلاعات به شکل یونیکد، فضایی دو برابر کدهای اسکی میبرد و با توجه به محدود بودن حجم webstorage به 5 مگابایت ممکن است با کمبود فضا مواجه شوید. در صورتیکه قصد فشرده سازی اطلاعات را دارید می‌توانید از کتابخانه lz-string استفاده کنید. ولی توجه به این نکته ضروری است که در صورت نیاز، عمل فشرده سازی را انجام دهید و همینطوری از آن استفاده نکنید.

IndexedDB API
آخرین موردی که بررسی می‌شود استفاده از IndexedDB API است که با استفاده از آن میتوان با webstorage همانند یک دیتابیس رفتار کرد و به سمت آن کوئری ارسال کرد. 
var request = indexedDB.open("library");

request.onupgradeneeded = function() {
  // The database did not previously exist, so create object stores and indexes.
  var db = request.result;
  var store = db.createObjectStore("books", {keyPath: "isbn"});
  var titleIndex = store.createIndex("by_title", "title", {unique: true});
  var authorIndex = store.createIndex("by_author", "author");

  // Populate with initial data.
  store.put({title: "Quarry Memories", author: "Fred", isbn: 123456});
  store.put({title: "Water Buffaloes", author: "Fred", isbn: 234567});
  store.put({title: "Bedrock Nights", author: "Barney", isbn: 345678});
};

request.onsuccess = function() {
  db = request.result;
};
کد بالا ابتدا به دیتابیس library متصل می‌شود و اگر وجود نداشته باشد، آن را می‌سازد. رویداد onupgradeneeded برای اولین بار اجرا شده و در آن می‌توانید به ایجاد جداول و اضافه کردن داده‌های اولیه بپردازید؛ یا اینکه از آن جهت به ارتقاء ورژن دیتابیس استفاده کنید. خصوصیت result، دیتابیس باز شده یا ایجاد شده را باز می‌گرداند. در خط بعدی جدولی با کلید کد ISBN کتاب تعریف شده است. در ادامه هم دو ستون اندیس شده برای عنوان کتاب و نویسنده معرفی شده است که عنوان کتاب را یکتا و بدون تکرار در نظر گرفته است. سپس در جدولی که متغیر store به آن اشاره می‌کند، با استفاده از متد put، رکوردها داخل آن درج می‌شوند. در صورتیکه کار با موفقیت انجام شود رویداد onSuccess فراخوانی می‌گردد.
برای انجام عملیات خواندن و نوشتن باید از تراکنش‌ها استفاده کرد:
var tx = db.transaction("books", "readwrite");
var store = tx.objectStore("books");

store.put({title: "Quarry Memories", author: "Fred", isbn: 123456});
store.put({title: "Water Buffaloes", author: "Fred", isbn: 234567});
store.put({title: "Bedrock Nights", author: "Barney", isbn: 345678});

tx.oncomplete = function() {
  // All requests have succeeded and the transaction has committed.
};
در خط  اول ابتدا یک خط تراکنشی بین ما و جدول books با مجوز خواندن و نوشتن باز می‌شود و در خط بعدی جدول books را در اختیار می‌گیریم و همانند کد قبلی به درج داده‌ها می‌پردازیم. در صورتیکه عملیات با موفقیت به اتمام برسد، متغیر تراکنش رویدادی به نام oncomplete فراخوانی می‌گردد. در صورتیکه قصد دارید تنها مجوز خواندن داشته باشید، عبارت readonly را به کار ببرید.
var tx = db.transaction("books", "readonly");
var store = tx.objectStore("books");
var index = store.index("by_author");

var request = index.openCursor(IDBKeyRange.only("Fred"));
request.onsuccess = function() {
  var cursor = request.result;
  if (cursor) {
    // Called for each matching record.
    report(cursor.value.isbn, cursor.value.title, cursor.value.author);
    cursor.continue();
  } else {
    // No more matching records.
    report(null);
  }
};
در دو خط اول مثل قبل، تراکنش را دریافت می‌کنیم و از آنجا که می‌خواهیم داده را بر اساس نام نویسنده واکشی کنیم، ستون اندیس شده نام نویسنده را دریافت کرده و با استفاده از متد opencursor درخواست خود را مبنی بر واکشی رکوردهایی که نام نویسنده fred است، ارسال میداریم. در صورتیکه عملیات با موفقیت انجام گردد و خطایی دریافت نکنیم رویداد onsuccess فراخوانی می‌گردد. در این رویداد با دو حالت برخورد خواهیم داشت؛ یا داده‌ها یافت می‌شوند و رکوردها برگشت داده می‌شوند یا هیچ رکوردی یافت نشده و مقدار نال برگشت خواهد خورد. با استفاده از cursor.continue می‌توان داده‌ها را به ترتیب واکشی کرده و مقادیر رکورد را با استفاده خصوصیت value  به سمت تابع report ارسال کرد.
کدهای بالا همه در مستندات معرفی شده وجود دارند و ما پیشتر توضیح ابتدایی در مورد آن دادیم و برای کسب اطلاعات بیشتر می‌توانید به همان مستندات معرفی شده رجوع کنید. برای idexedDB هم می‌توانید از این منابع +  +  +  استفاده کنید که خود w3c منبع فوق العاده‌تری است.

بازخوردهای دوره
تامین مقادیر پارامترها در حین نگاشت‌های AutoMapper
نکته تکمیلی
در صورتیکه به زمانِ الان، برای پارامتر هاتون نیاز داشتید اونو از طریق سرویس پاس بدید و متغیر رو داخل Profile به این صورت تعریف نکنید:
public class MappingProfile : Profile
{
    var now = DateTime.Now;
}
چون همون بار اول که پروژه اجرا میشه، مقدار دهی میشه و زمانش تغییر پیدا نمیکنه، DateTime.Now باید هربار از طریق سرویس از نو مقداردهی بشه.
public class MappingProfile : Profile
{
    DateTime now = default;
}
return _products
            .AsNoTracking()
            .ProjectTo<ProductInfoViewModel>(
                configuration: _mapper.ConfigurationProvider,
                parameters: new { now = DateTime.Now }
            ).SingleOrDefaultAsync(x => x.Id == id);

بازخوردهای دوره
پیاده سازی دکمه «بیشتر» یا «اسکرول نامحدود» به کمک jQuery در ASP.NET MVC
- شاید خطایی وجود دارد که باید بررسی کنید: نحوه استفاده از افزونه Firebug برای دیباگ برنامه‌های ASP.NET مبتنی بر jQuery 
- در اینجا محدودیتی در مورد تعداد پارامترها ندارید. برای مثال لینک قسمت مطالب سایت جاری به این صورت است:
https://www.dntips.ir/postsarchive#/page/1/date/asc
در اینجا پارامترهای شماره صفحه، فیلد و صعودی و نزولی بودن آن ذکر شدند. پارامترهای دیگری را هم اگر علاقمند بودید (مانند زبان یا هر مورد دیگری) اضافه کنید. فایل jquery.InfiniteScroll.js پیوست شده یک مثال در این مورد است (نحوه تنظیم و دریافت پارامترها و نحوه‌ی واکنش به پارامترهای دریافتی). مستندات رسمی آن‌را هم فراموش نکنید.
بازخوردهای دوره
تزریق خودکار وابستگی‌ها در برنامه‌های ASP.NET MVC
یک نکته‌ی تکمیلی در مورد Web API
Mark Seemann توصیه کرده‌است که از IDependencyResolver استفاده نکنید. روش دیگری برای کار با Web API مورد تائید ایشان است:
Dependency Injection and Lifetime Management with ASP.NET Web API
Dependency Injection in ASP.NET Web API with Castle Windsor
پیاده سازی این نکته با StructureMap در اینجا:
Better way to configure StructureMap in ASP.NET WebAPI
نظرات اشتراک‌ها
تبدیلگر ایران سیستم به یونیکد
این کار رو هم انجام داده بودم ولی باز هم از فایل ایراد میگیره.
مشکل این هست که نرم افزار تامین اجتماعی طبق دستورلعمل خودش کار نکرده. مثلا در راهنما گفته در تاریخ از / استفاده نکنید و در متن عدد ننویسید اما در فایلی که برنامه خودشون میسازه تاریخ‌ها به صورت 94/04/04 هست و در برنامه هم اجازه نوشتن عدد در متن رو میده و در فایل هم در متن‌ها عدد هست.
شاید در تبدیل یونیکد به ایران سیستم جایی اشتباه هست. عددها رو که نیاز هست که به ایران سیستم تبدیل کنم؟ من فقط متن‌ها رو تبدیل کردم و عددها رو مستقیم در dbf نوشتم.
اشتراک‌ها
حل مشکلات Json در یک استاندارد جدید به نام Hjson

همانطور که می‌دانید در چند سال اخیر استفاده از فرمت json برای فایل‌های کانفیگ بسیار رایج شده است. در این مورد یک توییت جالب همه را به چالش کشید: «خواهش می‌کنم از json برای کانفیگ فایل‌ها استفاده نکنید، تو json نمی‌شه کامنت نوشت و بدون کامنت مدیریت کانفیگ‌ها خیلی سخته». این نکته برای من خیلی جالب بود. به نظر می‌رسد فرمت json برای فایل‌هال کانفیگ چالش‌هایی دارد.

لینک زیر یک فرمت جدید رو که اسمش Human Json یا Hjson هست را معرفی کرده که نه تنها مشکل کامنت را ندارد، بلکه خیلی مشکلات دیگر که هنوز به آن فکر نشده بود را هم ندارد! جالبه که کتابخانه‌هایی هم برای این استاندارد نوشته شده که استفاده از اون رو در بیشتر زبان‌های محبوب مانند Java, C#, JavaScript, Mono, Ruby, Python, Noder.js, PHP, Go و زبانهای دیگر ساده می‌کند. 

حل مشکلات Json در یک استاندارد جدید به نام Hjson