Предыдущая статья на тему произношения английских слов получила много позитивных откликов, поэтому я решил продолжить эту тему и рассказать про сокращения и имена собственные.

Один из типовых сценариев во всех привычных нам приложениях — поиск данных по определенным критериям и вывод их в удобном для чтения виде. Тут же могут быть дополнительные возможности по сортировке, группировке, постраничному выводу. Задача, по идее, тривиальная, но при ее решении многие разработчики делают ряд ошибок, из-за которых потом страдает производительность. Попробуем рассмотреть различные варианты решений этой задачи и сформулировать рекомендации по выбору наиболее эффективной реализации.

Немало баз данных на сегодняшний день стремятся сделать всё, чтобы обеспечить высокую производительность, масштабируемость и доступность, при этом минимизируя сложность и стоимость поддержки. Azure Cosmos DB — отличный пример СУБД, которая легко может обеспечить эти качества. Данная статья описывает её возможности вместе с ограничениями, которые могут быть неочевидными с первого взгляда и при этом стать серьезной проблемой в будущем, если их не учесть при проектировании системы.

Пока пара новых статей на технические темы еще в процессе написания, я решил опубликовать небольшой лингвистический материал. Достаточно часто замечаю, что коллеги, у которых английский язык — не родной, неправильно произносят некоторые характерные для IT сферы слова. И дело здесь не в том, насколько аутентично произносятся отдельные звуки, а именно в транскрипции. Регулярно встречал ситуации при общении с носителями, когда неправильно произносимое слово приводило к недопониманиям.

Дальше я приведу несколько наборов слов, сгруппированных по типовым ошибкам. К каждому слову будет приложена транскрипция, приблизительная транскрипция на русском и ссылка на более детальную информацию в словаре. Так как большинство IT компаний все-таки работает с Северной Америкой, то транскрипции будут из US English.

Продолжая серию статей о «подводных камнях» не могу обойти стороной System.Net.HttpClient, который очень часто используется на практике, но при этом имеет несколько серьезных проблем, которые могут быть сразу не видны.

Достаточно частая проблема в программировании — то, что разработчики сфокусированы только на функциональных возможностях того или иного компонента, при этом совершенно не учитывают очень важную нефункциональную составляющую, которая может влиять на производительность, масштабируемость, легкость восстановления в случае сбоев, безопасность и т.д. Например, тот же HttpClient — вроде бы и элементарный компонент, но есть несколько вопросов: сколько он создает параллельных соединений к серверу, как долго они живут, как он себя поведет, если DNS имя, к которому обращался ранее, будет переключено на другой IP адрес? Попробуем ответить на эти вопросы в статье.

Про обновление систем «на лету» без их остановки (zero-downtime deployment) написано немало статей и многие аспекты этого подхода является достаточно очевидными. На мой взгляд, наиболее сложная часть деплоймента в этом случае — обновление хранилищ данных, в случае если их контракт (схема) изменился. Именно этот аспект я бы и хотел рассмотреть в этой статье.

Практически все проекты сталкиваются с проблемами, вызванными неправильной обработкой и хранением даты и времени. Даже если проект используется в одном часовом поясе, все равно после перехода на зимнее/летнее время можно получить неприятные неожиданности. При этом мало кто озадачивается реализацией правильного механизма со старта, потому что кажется, что с этим проблем быть не может, так как все тривиально. К сожалению, в последствии реальность показывает, что это не так.

При работе с Entity Framework, как и с любым другими ORM, часто возникают вопросы, связанные с его производительностью. Многие разработчики из-за незнания нюансов делают ошибки, приводящие к плохим результатам. Затем, во время анализа проблем и поиска решений, недостаточно разобравшись в вопросе, приходят к выводу, что улучшить ситуацию можно только переходом на другой ORM или отказом от него вообще. Хоть в некоторых ситуациях такое решение может оказаться разумным, зачастую не все так плохо — просто нужно знать нюансы. В этой статье я попытался собрать те подводные камни, с которыми мне чаще всего приходилось сталкиваться на практике.

В предыдущей статье были рассмотрены критерии выбора между GUID и автоинкрементом в качестве первичного ключа. Основная мысль была в том, что если по каким-то базовым критериям (наличие репликации, требования к уникальности и т.д.) есть необходимость использовать GUID, то нужно учесть нюансы, связанные с его производительностью. Тесты вставки записей показали, что наиболее быстрым вариантом являются последовательные GUID, генерируемые на клиенте, причем вставка в этом случае работает даже быстрее, чем при использовании автоинкремента. Но в статье не был рассмотрен проигрыш в производительности выборки при использовании GUID в качестве ключа. В этой статье я попробую закрыть этот пробел.

Зачастую, когда разработчики сталкиваются с созданием модели данных, тип первичного ключа выбирается «по привычке», и чаще всего это автоинкрементное целочисленное поле. Но в реальности это не всегда является оптимальным решением, так как для некоторых ситуаций более предпочтительным может оказаться GUID. На практике возможны и другие, более редкие, типы ключа, но в данной статье мы их рассматривать не будем.

Каждый, кто достаточно долгое время разрабатывал приложения с использованием WPF, наверное, замечал, что этот фреймворк далеко не так прост в использовании, как может показаться на первый взгляд. В этой статье я попытался собрать некоторые наиболее типовые проблемы и способы их решения.

У многих .NET разработчиков, использовавших в своей практике WPF, Silverlight или Metro UI, так или иначе возникал вопрос «а как можно упростить себе реализацию интерфейса INotifyPropertyChanged и свойств, об изменениях которых нужно сигнализировать?».

Самый простой «классический» вариант описания свойства, поддерживающего оповещение о своем изменении, выглядит так: