Эффективная работа с данными в корпоративных приложениях на .NET: DAL, ORM, Bulk-операции

Выступление Владислава Иофе, нашего архитектора приложений, на CUSTIS Meetup (Москва, 1 ноября 2018).

Transcript

1. Эффективная работа с данными в корпоративных приложениях на .NET: DAL, ORM, Bulk-операции Владислав Иофе Архитектор приложений
2. Аннотация В спорах о необходимости выделения Data Access Layer и использования ORM сломано немало копий. Доклад будет посвящен нашим подходам к работе с данными. Вы узнаете, какие возможности работы с множеством данных предоставляют различные провайдеры ADO.NET, зачем вам Batch- и Bulk-операции, как шутя обрабатывать десятки и сотни миллионов записей, что такое гибридные DAL и зачем мы используем три ORM в одном продукте. 2
3. План  Некоторые паттерны  LINQ  DAL  А как у нас?  Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Обсуждение 3
4. Query Object 4  Абстрагирует от SQL  Интерпретирует один «язык» в другой Например, из Criteria API в SQL  EF: ObjectQuery<T>  NH: QueryOver
5. Query Object: пример 5
6. Active Record  Объединяет доменный объект и доступ к данным  Может содержать доменную логику  Инкапсулирует CRUD-логику  Не решает задачу массовых CRUD-операций 6
7. Data Mapper  Доменный объект и доступ к данным разделены → однонаправленная зависимость  Соблюдается SOLID  Лучше подходит для нетривиальных соответствий (например, объекты с коллекциями)  Не решает задачу массовых CRUD-операций 7
8. Repository  Коллекция доменных объектов в памяти  Инкапсулирует массовые CRUD-операции  На вход принимает условие отбора объектов коллекции  Доменный объект и доступ к данным разделены → однонаправленная зависимость 8
9. Repository (2) Repository «вытягивает» еще ряд паттернов-возможностей  Identity Map  Caching  Data  Query  Lazy Load  Unit of Work  Change-Tracking 9
10. План  Некоторые паттерны  LINQ  DAL  А как у нас?  Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Обсуждение 10
11. А что с LINQ(-to-Database)?  Основа – IQueryable  IQueryable реализует паттерн Query Object  Реализация в ORM – часто симбиоз Repository и Query Object 11
12. Использование IQueryable  Подходит для ориентированных на данные протоколов (OData), в том числе интеграций и пользовательских интерфейсов  UI  Открытые данные https://apidata.mos.ru/  Интеграция с 1С и SAP  Если нужен IQueryable, то описания сущностей, DML и Queryable будут (широким) контрактом DAL и (или) бизнес-логики. Даже в этом случае маппинги, преобразования – в отдельной сборке. Следует контролировать зависимости (их отсутствие) от сборок ORM  Другой подход: репозитории с тематическими методами (например, GetByOriginSupply) 12
13. План  Некоторые паттерны  LINQ  DAL  А как у нас?  Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Обсуждение 13
14. ORM разных сортов  Full ORM  Entity Framework  NHibernate  Micro ORM  Dapper  PetaPoco  Insight.Database  Скорость выборки первой записи  Full ORM: 150–250 мс  Micro ORM: 80 мс 14
15. Классы ORM и паттерны  EF: DbContext – Unit of Work, DbSet – Repository с LINQ  NH: ISession – все в одном флаконе  NH: IStatelessSession – «стать Micro ORM» 15
16. Место DAL в пироге приложения 16
17. DAL: за и против 17 За Против  Разделение ответственности (SoC)  Более «чистый» код бизнес-логики  Разделение разработчиков по компетенциям  Data-centric приложение (ETL и др.)  Интероперабельность, замена реализации DAL  Лишний слой абстракции добавляет сложности  Нельзя не думать о том, какие запросы породит бизнес-логика
18. DAL: объективно  Смотреть на требования (Performance vs Maintainability)  Характер самих данных различается  Full-Stack vs Specialist  Тип и особенности хранения часто «протекают» на потребителя 18
19. DAL: гибриды Разные домены имеют ограниченные связи  Могут быть разделены в продукте или приложении  Могут быть реализованы в разных архитектурах  Не говоря уже о разных DAL Так почему бы не комбинировать? 19
20. DAL: тематические репозитории  Репозитории могут предоставлять понятный и довольно узкий контракт для бизнес-логики приложения  Муторно, но несложно  Код бизнес-логики читается реально легко  Далеко не все возможные поисковые методы будут нужны  Но если потребитель приложения сам строит запрос (например, OData), прокинуть IQueryable насквозь – здравое решение 20
21. План  Некоторые паттерны  LINQ  DAL  А как у нас?  Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Обсуждение 21
22. А как у нас?  По-разному. Нет обязательной и узаконенной «DAL-религии»  Архитектор продукта решает  В последних продуктах преобладают собственные репозитории поверх ORM с «тематическими» методами и иногда с IQueryable  В текущем продукте используем несколько ORM (NHibernate, Dapper), а еще один достался в наследство  Code-First 22
23. План  Некоторые паттерны  LINQ  DAL  А как у нас?  Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Обсуждение 23
24. Retrieving and Modifying Data in ADO.NET  Работа с БД  IDbConnection  IDbCommand  IDataReader  Хранение в памяти и обработка*  (Db)DataAdapter  DataSet * Работа с этими классами скорее характерна для Table Module, Transaction Script и DAL 24
25. Пакетная обработка в провайдерах  С извлечением данных все хорошо!  Но сохранять поштучно?!  Ответ: int DbDataAdapter.UpdateBatchSize  Batch [bæʧ] – 1) группа; серия; партия; пакет 2) формировать, накапливать  Пакетная обработка повышает производительность за счет уменьшения roundtrip  Поддерживается, если автор провайдера пожелает  UpdateBatchSize должен быть разумного размера. Большое значение снижает производительность.  А если не использовать DbDataAdapter? 25
26. Пакетная обработка в провайдерах. Под капотом  System.Data.SqlClient.SqlCommand Текст команды – множество запросов  Через точку с запятой  DML оборачивается в вызовы sp_executesql  int Oracle.DataAccess.Client.OracleCommand.ArrayBindCount Array Binding – один текст команды, параметры – массивы. СУБД организует цикл на своей стороне  Производительность Row-by-row и Batch может отличаться на два порядка 26
27. А где обещанные миллионы?  Требуется импортировать миллионы записей  Особенности СУБД существенно различаются  Как следствие в ADO.NET не стандартизовано, но выглядит похоже во многих провайдерах  Bulk [bʌlk] – большое количество, большой массив данных, груда, масса  Утилиты, в SQL Server – bcp, в Oracle Database – SQL*Loader 27
28. Bulk Copy 28 Параметр/Вариант IDataReader DataTable Время (с.) 120 30 RAM, MB 90 5100
29. Спасибо за внимание! Владислав Иофе viofe@custis.ru 29
30. Вопросы для обсуждения  Когда (не) надо выделять слой доступа к данным?  Покрывает ли ORM все потребности в DAL?  Почему разработчики .NET оказались в привилегированном положении?  Что DAL может предоставить для миграции баз данных? 30