DATA_ACCESS
1.0.0
В этом репозитории я создал свои примеры тем доступа к данным. У меня есть примеры и проекты по таким темам, как инфраструктура сущностей, сначала данные, сначала код, Orm, создание базы данных.
Это инструмент, который действует как мост между реляционной базой данных и объектно-ориентированным программированием (ООП). Этот мост представляет собой структуру, в которой мы используем наши объектные модели для управления информацией в реляционной базе данных. Короче говоря, это структура, разработанная Microsoft, которая подключает наши объекты к базе данных и обменивается с нами данными.
Используя запросы LINQ (Language Integrated Query) с платформой Entity, мы получаем мощный запрос к объектам. Службы, предоставляемые платформой Entity, в основном включают отслеживание изменений, разрешение идентификационных данных и преобразование запросов. Основная цель платформы Entity — дать разработчику приложения возможность сосредоточиться на стороне приложения, не слишком отвлекаясь на операции с данными. В качестве очень простого примера: мы, разработчики, несем полную ответственность за открытие и закрытие соединения в классических приложениях ADO.NET. Однако, когда вы используете инфраструктуру сущности, вы не вмешиваетесь в такие операции. Вы готовите свой запрос и отправляете его в базу данных через структуру сущности.
Entity Framework для этого использует 3 различных метода разработки проектов.
Model First = этот метод позволяет спроектировать базу данных на основе этой модели, добавив пустой файл модели (.edmx) в Visual Studio. Файл сценария, указанный на этапе компиляции, создает базу данных.
Database First = В этом направлении необходимые нам классы создаются Entity Framework путем подключения ранее созданной базы данных к проекту в качестве модели.
В этой папке я сначала показал свои примеры базы данных. Страницы GitHub.
Code First = Этот метод представляет собой метод, который мы выполняем, начиная создавать наши классы в среде Visual Studio. Наша база данных получена из этих классов. Здесь операции сопоставления могут выполняться разработчиком благодаря атрибутам при создании классов. Кстати, процесс сопоставления — это событие, когда мы определяем ограничения в наших таблицах. Помимо атрибутов, мы можем выполнять эти операции разными способами. Например, для операций сопоставления широко используются такие инструменты, как Fluent Api или Fluent Validation.
Используя библиотеку Entity Framework, мы можем фильтровать данные, делая запросы к таблице в нашей базе данных. Почти все запросы, которые вы можете выполнять в T-SQL, можно выполнить с помощью Entity Framework.
Здесь я показал основные операции выбора. Страницы GitHub.
Вы также можете использовать интегрированные функции запросов T-SQL и отчетов с библиотекой Entity Framework.
Здесь я показал наши основные агрегатные функции. Страницы GitHub.
В структуре Code First структуры «классов» на языке программирования соответствуют структурам «таблиц» в базе данных, а структуры «свойств» соответствуют структурам «столбцов» в базе данных. Кроме того, благодаря атрибутам, Проверки могут применяться к структурам базы данных, а определенные условия или ограничения могут быть помещены в столбцы. Самое главное, это позволяет вам почувствовать автоматическое управление моделью в вашем проекте и использовать ее по своему усмотрению с полным контролем.
Вы можете увидеть мой пример по этой теме здесь. Страницы GitHub.
Я создал базу данных вирусов, которую вы можете использовать здесь.
Вы можете проверить это здесь. Страницы GitHub.
Это структура, которая делает наши проекты многоуровневой архитектуры более организованными, повышает читаемость кода, улучшает командную работу и упрощает управление ошибками. Фактически, благодаря этой структуре мы сделали написание проектов стандартом. Поскольку эта структура состоит из трех основных слоев, сегодня ее можно назвать структурой многоуровневой архитектуры. Но на самом деле он опирается на 3 основных слоя. Эти слои;
-- Уровень данных -- Бизнес-уровень -- Уровень представления
Здесь я создал свои сущности, соответствующие моей базе данных. Страницы GitHub.
Здесь я создал свой уровень инфраструктуры. Страницы GitHub.
Я создал свой пользовательский интерфейс здесь. Страницы GitHub.
Dapper — это микро-инструмент ORM, разработанный Stackoverflow, который поддерживает множество баз данных. Поскольку инструменты orm многое делают сами, это приводит к тому, что они работают немного медленнее. Это не является предпочтительным, особенно в портах с интенсивным движением транспорта. В таких случаях предпочтение может быть отдано Dapper. Это одна «dll». Так что же такое интерфейс для картографии? Он также не требует каких-либо файлов конфигурации. Короче говоря, это просто и быстро. Выпущен с открытым исходным кодом на Github и продолжает развиваться.
--Самой важной особенностью Dapper является его очень хорошая производительность. В большинстве случаев именно из-за этого преимущества он предпочтителен.
--Вы можете легко выполнять запросы и легко привязывать возвращаемый результат к объекту.
--Самым важным недостатком является то, что, поскольку запросы написаны встроенными, они весьма подвержены ошибкам. На это следует обратить внимание. Хуже того, эти ошибки возникают во время выполнения, а не во время сборки.
--В Dapper мы делаем большую часть вещей. Разработчик должен заниматься базой данных, нашими запросами, нашими активами на стороне программы и статусом объектов. Это значительно увеличивает затраты на разработку и обслуживание на этапах разработки крупных проектов.
Я попытался использовать 2 метода в этом репозитории. Я работал со своими процедурами на Sql в одном репозитории и в другом репозитории, записывая запросы непосредственно в программе.
-- Сначала я создал базу данных на SQL.
-- После этого я сделал свои процедуры подходящими для методов, которые буду использовать в своей программе. Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
--В своей программе я также создал свои слои и ресурсы, свои репозитории, которые я буду использовать со своими процедурами. Здесь важно правильно указать мои процедуры и параметры, которые я буду в них использовать. В противном случае мы получим много ошибок. Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
-- Я создал соединение с базой данных с помощью «соединения». Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
-- Я создал свой последний пользовательский интерфейс и выполнил желаемые действия. Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
Здесь я написал свои запросы, которые будут выполнять нужную мне операцию непосредственно в Sql. Здесь действительно нужно быть очень внимательным при написании запросов. Ошибка может привести к потере много времени. Что касается параметров, то и соответствующие значения параметров в запросе должны быть корректными. Но для меня исключения в Dapper говорят сами за себя. Очень полезно легко находить ошибки.
Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
Здесь я показал свои действия в пользовательском интерфейсе.
Вы можете посмотреть отсюда. Страницы GitHub
