Постановка задачи

1. Не все клиенты реализованы на .NET
2. Возможные проблемы сериализации сложных графов объектов
3. Избыточность передаваемых данных

    public class Category : HasIdBase<int>
    {
        public static readonly Expression<Func<Category, bool>> NiceRating = x => x.Rating > 50;

       //...
    }

    var niceCategories = db.Query<Category>.Where(Category.NiceRating);

    public class Product: HasIdBase<int>
    {
        public virtual Category Category { get; set; }

       //...
    }

    var niceProductsCompilationError = db.Query<Product>.Where(Category.NiceRating); // так нельзя!

Репозиторий является посредником между слоем доступа к данным и доменным слоем,
работая как in-memory коллекция доменных обектов. Клиенты создают декларативные
описания запросов и передают их в репозиторий для выполнения.
  — свободный перевод Мартина Фаулера

EntityFraemwork предоставляет нам готовую реализацию паттернов Repository: DbSet<T> и UnitOfWork: DbContext. Но мне часто приходится видеть, как коллеги используют в своих проектах собственную реализацию репозиториев поверх существующих в EntityFraemwork.

Чаще всего используется один из двух подходов:

1. Generic Repository как попытка абстрагироваться от конкретного ORM.
2. Repository как набор запросов к выбранной таблице БД (паттерн DAO).

И каждый из этих подходов содержит недостатки.

Статья посвящена двойному применению API Expression Trees — для разбора выражений и для генерации кода. Разбор выражений помогает построить структуры представления (они же структуры представления проблемно-ориентированного языка Internal DSL), а кодогенерация позволяет динамически создавать эффективные функции — наборы инструкций задаваемые структурами представления.

Демонстрировать буду динамическое создание итераторов свойств: serialize, copy, clone, equals. На примере serialize покажу как можно оптимизировать сериализацию (по сравнению с потоковыми сериализаторами) в классической ситуации, когда "предварительное" знание используется для улучшения производительности. Идея в том, что вызов потокового сериалайзера всегда проиграет "непотоковой" функции точно знающей какие узлы дерева надо обойти. При этом такой сериализатор создается "не руками" а динамически, но по заранее заданным правилам обхода. Предложенный Inernal DSL решает задачу компактного описания правил обхода древовидных структур объектов по их свойствам/properties (а в общем случае: обхода дерева вычислений c проименованием узлов) . Бенчмарк сериализатора скромный, но он важен тем, что добавляет подходу, построенному вокруг применения конкретного Internal DSL Includes (диалект того Include/ThenInclude что из EF Core) и применению Internal DSL в целом, необходимой убедительности.

Тонкости Queryable Provider

Queryable Provider не справляется вот с этим:

 var result = _context.Humans
                      .Select(x => $"Name: {x.Name}  Age: {x.Age}")
                      .Where(x => x != "")
                      .ToList();

Он не справится с любым выражением, которое будет использовать интерполированную строку, но без трудностей разберет такое:

 var result = _context.Humans
                      .Select(x => "Name " +  x.Name + " Age " + x.Age)
                      .Where(x => x != "")
                      .ToList();

Особенно болезненно править баги после включение ClientEvaluation(исключениe при вычислении на клиенте), все профайлы автомаппера должны быть подвергнуты жесткому анализу, на поиск этой самой интерполяции. Давайте разберемся в чем дело и предложим свое решение проблемы

Specifics of QueryProvider

QueryProvider can’t deal with this:

var result = _context.Humans
                      .Select(x => $"Name: {x.Name}  Age: {x.Age}")
                      .Where(x => x != "")
                      .ToList();

It can’t deal with any sentence using an interpolated string, but it’ll easily deal with this:

var result = _context.Humans
                      .Select(x => "Name " +  x.Name + " Age " + x.Age)
                      .Where(x => x != "")
                      .ToList();

The most painful thing is to fix bugs after turning on ClientEvaluation (exception for client-side calculation), since all Automapper profiles should be strictly analyzed for interpolation. Let’s find out what’s what and propose our solution to the problem.

Expression Trees — это, пожалуй, самое удобное средство манипуляции кодом в run-time.

Расширять код метапрограммами в compile-time позволяют Roslyn Source Generators, с ними это стало проще, чем когда-либо.

Пора использовать одно во благо другого, даже если мир к этому еще не совсем готов.

«Сделайте нам фильтры «как в экселе», — довольно популярный запрос на разработку. К сожалению, реализация запроса в общем виде «слегка» длинее, чем его лаконичная постановка. Если вдруг вы никогда не пользовались этими фильтрами, то вот пример. Основная фишка в том, что в строчке с названиям колонок появляются выпадающие списки со значениями из выбранного диапазона. Например в колонках А и B — 4000 строк и 3999 значений (первую строчку занимают названия колонок). Таким образом, в соответсвтующих выпадающих списках будет по 3999 значений. В колонке C — 220 строк и 219 значений в выпадающем списке соответственно.

Вы когда-нибудь работали с Entity Framework или другим ORM и получали NotSupportedException? Многие люди получали:

InvalidOperationException: Error generated for warning 'Microsoft.EntityFrameworkCore.Query.QueryClientEvaluationWarning: The LINQ expression could not be translated and will be evaluated locally.'

Марк Симан твердо убежден, что, за одним исключением, все существующие реализации нарушают LSP. Он даже готов отправить бесплатную копию своей книги первому читателю, который укажет ему на реальную, общедоступную реализацию IQueryable<T>, которая может принять любое выражение и не выбросить исключение. За девять лет книга так и не нашла своего обладателя:)

• Hi Mark,
  I am writing a blog post that refers to your artticle. I am wondering if you have ever sent a free copy of your book to someone. Presumably not:)
• Hi Maxim
  That’s right: I haven’t.
  Regards
  Mark Seemann

В поддержку этой точки зрения можно привести и другие аргументы. Например, ToListAsync вообще отсутствует в наборе методов расширения из коробки. Вместо этого он определен в пакетах конкретных ORM. Значит ли это, что не стоит раскрывать IQueryable<T> в публичных API? Я думаю, что ответ на этот вопрос — «зависит».

Способ создания переиспользуемых Linq фильтров (построителе предикатов для условия Where), которые можно применять для разных типов объектов. Поля объектов для фильтрации указываются с помощью MemberExpression.

Способ подходит для Entity Framework, включая Async операции.

На данный момент уведомления являются одним из основных инструментов маркетинга. Они позволяют бизнесу не только удерживать интерес пользователя к продукту, но и поддерживать лояльность, показывая пользователю важную информацию о продуктах и услугах, нововведениях и прочее. В нашем же проекте сами пользовательские уведомления являются бизнес-продуктом, фичей, благодаря которой пользователи могут фильтровать нужную информацию на основе тех правил, которые они создают для себя сами. В этой статье я собираюсь рассказать о том, как мы делали механизм пользовательских уведомлений и как в итоге был создан компилятор на основе технологии деревьев выражений, решающий эту задачу. 

Вы знали, что AutoMapper и MediatR создал один и тот же человек?

Джимми Богард создал две крайне обсуждаемые и спорные темы в .NET разработке. Если с MediatR уже разобрались, то c AutoMapper также хотелось бы расставить все точки над "ё".

В этой статье хочу поговорить об истории возникновения библиотеки. О том какую задачу она была призвана решать изначально. И уделить внимание её недостаткам.