Книга: Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри

Как обычно используют ORM

Как обычно используют ORM

На софтостроительных презентациях часто рисуют красивые схемы по разделению слоёв представления, бизнес-логики и хранимых данных. Голубая мечта начинающего программиста – использовать только одну среду и язык для разработки всех слоёв и забыть про необходимость знаний реляционных СУБД, сведя их назначение к некоей «интеллектуальной файловой системе». Аббревиатура SQL вызывает негативные ассоциации, связанные с чем-то древним, не говоря уже про триггеры или хранимые процедуры. На горизонте появляются добрые люди, с книгами признанных гуру о домен-ориентированной разработке[54] под мышкой, заявляющие новичкам примерно следующее: «Ребята, реляционные СУБД – пережиток затянувшейся эпохи 30-летней давности. Сейчас всё строится на ООП. И есть чудесная штука – ORM. Начните использовать её и забудьте про тяжёлое наследие прошлого!»

Ребята принимают предложение. Дальше эволюция разработки системы примерно следующая:

• Вначале происходит выбор ORM-фреймворка для отображения. Уже на этом этапе выясняется, что с теорией и стандартами дело обстоит плохо. Впору насторожиться бы, но презентация, показывающая, как за 10 минут создать основу приложения типа записной книжки контактов, очаровывает. Решено!

• Начинаем реализовывать модель предметной области. Добавляем классы, свойства, связи. Генерируем структуру базы данных или подключаемся к существующей. Строим интерфейс управления объектами типа CRUD[55]. Все достаточно просто и на первый взгляд кажется вполне сравнимым с манипуляциями над DataSet[56] – тем, кто о них знает, конечно – ведь не все подозревают о существовании табличных форм жизни данных в приложении за пределами сеток отображения DBGrid.

Как только разработчики реализовали CRUD-логику, начинается основное действо. Использовать сиквел напрямую теперь затруднительно. Если не касаться стратегий отображения и проблем переносимости приложения между СУБД, по сути каждый SQL-запрос с соединениями, поднявшись в домен, сопровождается специфической проекцией табличного результата на созданный по этому случаю класс. По этой причине приходится использовать собственный язык запросов ORM. Нестандартный, без средств отладки и профилирования. Если он, язык, вообще имеется в данном ORM. Для поддерживающих соответствующую интеграцию среда. NET предоставляет возможность использовать LINQ[57], позволяющий отловить некоторые ошибки на стадии компиляции.

Сравните выразительность языка на простом примере, который я оставлю без комментариев:

SQL

SELECT *

FROM task_queue

WHERE

id_task IN (2, 3, 15)

AND id_task_origin = 10

NHibernate HQL

IList<TaskQueue> queues = session

CreateQuery("from TaskQueue where Task.Id in (2, 3, 15) and TaskOrigin.Id = 10")

List<TaskQueue>();

NHibernate без HQL с критериями

IList<TaskQueue> queues = session.CreateCriteria()

Add(Expression.In("Task.Id", someTasks.ToArray()))

Add(Expression.Eq("TaskOrigin.Id", 10))

List<TaskQueue>();

LINQ (NHibernate)

IList<TaskQueue> queues = session

Query<TaskQueue>()

Where(q => someTasks.Contains(q.Task.Id) &&

q. TaskOrigin.Id == 10).ToList();

Внезапно оказывается, что собственный язык запросов генерирует далеко не самый оптимальный SQL. Когда БД относительно небольшая, сотня тысяч записей в наиболее длинных таблицах, а запросы не слишком сложны, то даже неоптимальный сиквел во многих случаях не вызовет явных проблем. Пользователь немного подождёт.

Однако запросы типа «выбрать сотрудников, зарплата которых в течение последнего года не превышала среднюю за предыдущий год» уже вызывают проблемы на уровне встроенного языка. Тогда разработчики идут единственно возможным путём: выбираем коллекцию объектов и в циклах фильтруем и обсчитываем, вызывая методы связанных объектов. Или используем тот же LINQ над выбранным массивом. Количество промежуточных коротких SQL-запросов к СУБД при такой обработке коллекций может исчисляться десятками тысяч.

Оглавление книги