OData(01) - 使用OData高效构建后台服务

使用OData高效构建后台服务

如题本文是要说OData的,无论了解还是不了解都可以看下,本文的前半段无论是做NET还是JAVA或者其他的朋友都同样适用,不过还是以NET为样例说明,后半段就有点晦涩看大家心情了。

开发后台的问题

这里要先称述下后台服务的发展历程,从WebService的出现后到现在出现了很多后台服务相关的概念及框架概念有服务化、Restful、微服务等等,NET中的框架例如WCF、WCF数据服务、WCF Rest、MVC最后到WebAPI。

到目前为止,无论出现了多少概念还是框架,大家都还是做着查询及更新这两件事(对于基于数据库的系统而言)例如:

  • 请求数据 -> 后台服务 -> 查询数据库 -> 返回结果
  • 提交数据 -> 后台服务 -> 提交数据库 -> 返回结果

各种各样的服务归根结底都在处理若干这样的请求,然而问题来了,同样的事情必然导致了很多重复性劳动,这里我们拿一个销售系统为例来说明,比如系统中有一组客户数据前端有如下需求:

  • 维护客户界面,用户可以浏览并编辑自己创建的客户。
  • 编辑客户界面,用户可以看到当前选中的客户所有信息。
  • 选择客户界面,用户可以看到系统中所有客户
  • 在订单界面,用户可以从当前客户的收货地址中选择一个地址
  • 以上所有列表界面都需要分页数据
  • 以上所有查询客户都需要可以按名称、代码、地址等等10来个属性来过滤
  • 可能你的系统比较大还需要外部系统同步数据

这么多需求对于后台服务而言实际只是为了查询和提交客户这张数据表而已,但是这确实是每一个系统都普遍存在的需求非常之多,当然你会因为系统的需求增长,对于类似像客户这样的数据查询及提交需求会层出不穷。

这里我们NET的WebApi为框架列举下常规的做法:

  1. 每种查询都定义一个API方法,这样做有点机械不过也是最为简单实用而且不会影响到以前的代码。
  2. 有点架构思想的方法就是会定义一个公共的API方法传入一个字典表示查询的参数,这样可以在服务端动态拼SQL或Lambda表达式
  3. 之前我有想过将LINQ序列化,然后再到服务端反序列化用于生成查询,确实是有几种LINQ序列化的类库。

以上是我能想的比较常规的做法,当然可能还会有更好的做法大家可以一起讨论。当然随着项目的越来越大,各种方法或者拼接SQL的相关代码会变的多起来,多到会让人觉的很枯燥,这种代码如果放在一起会有非常高度的相似性。当然解决这个问题就是本文要说的OData。

简化的数据服务OData

上面说了这么多,其实只是为了想表达在普通业务系统中我们会有很多重复性的拼SQL或者是Lambda表达式的工作,如果我们归纳一下会发现,大多数情况服务端只需要约束用户可操作的数据范围即可,对于数据的操作放在前端做更为贴切一点。还是以上面这个例子来说:

  • 查询数据,无论我们是用A条件去查还是用B条件去查客户,这都是为了前端呈现所需要的,对于服务端其实我们只要限制用户查询客户的最大范围就可以了,如果能在前端构建查询条件然后服务端自动执行这样开发就很高效
  • 提交数据,也是同样的道理只要在一个地方限制用户可提交的范围,客户端自行组装提交的内容即可。

如果能按上面两条去构建服务端,这样会大大简化服务端。纵观各种各样的概念还有框架,最后我在Odata身上找到了结果,就像官网说的 OData - the Best Way to REST(最好的REST服务实现方式),目前最新协议版本4.0.1。

OData可以直接使用URL构建过滤、分页、分组、展开相关数据等数据操作,例如下面这个官方例子:

  1. all products with the Name ‘Milk‘ that also have a Price less than 2.55:

    http://host/service/Products?$filter=Name eq ‘Milk‘ and Price lt 2.55
  2. all categories and for each category the references of all related premier products with a current promotion equal to null
    http://host/service/Categories?
       $expand=Products/Sales.PremierProduct/$ref($filter=CurrentPromotion eq null)

有兴趣的朋友可以去官网看下URL协议全文。

OData Net 实现

上面说的只是OData协议,不过各个语言都有了对OData的实现,这里我们只讨论NET,在NET的实现有若干种,对于服务端实现其实只有一种就是ASP.NET Web API OData,这也是目前实现最好的,如果你再结合Entity Framework真正做到上文所说的客户端通过URL可以直接构建查询,服务端不用做任何多余代码。开发起来非常高效、快捷,当然代码越少出Bug的几率也越少。

万恶的 EDM

看标题就知道我是想吐槽它了,本来 EDM 是从Entity Framework发展出来的,这个设计的初衷是非常好的,大家想下做为一个ORM必然需要一个数据模型来记录与数据库对象结构的映射关系,然而 EDM 很好的在这里发挥了作用。做为一个良性的开发需要明确模型,项目越大明确数据模型就越重要。不过凡事都不能决对化,然而EF与WebApi OData都是依赖EDM,它们都不会接受EDM中不存在的数据结构、方法,而且EDM模型一旦被构建就不能再修改。这里举个例子来说明下:

上面说所有OData协议再强大也还是有些应用场景需要自定义方法来解决,在WebApi OData中是可以构建自定义方法,如果你想传入一个复杂的变量,就必须要在EDM中注册这个类型,返回结果也是一样,这样也就表明你不可能返回多种类型的数据,也不可能返回匿名数据,还有提交数据你也不可能用DTO对象来提交了,本来WebAPI是一个很灵活的框架,但是一旦应用到WebApi OData中就变的不灵活了。

Web API OData 的缺点

使用OData也有很长时间了,发现了下面几个缺点分享给大家:

  1. 上面提到的EDM问题。
  2. 在这个框架中你一定要用EF或者EFCore(理论上,目前我还没实验过,因为目前在NET Core下的版本才刚刚算稳定)才能实现URL自动转SQL的工作,否则还是要自己手写,而且解析这个结构也是非常难度的工作。
  3. 我们可以在服务端过滤用户不能查询的数据行,不过数据列就没办法过滤。
  4. 有时不想某些客户端排序或过滤数据也是不可行的,在Web API OData中这些定义必须写死在代码中。
  5. 对于数据提交而言Web API OData中一次只能提交一条数据,如果有上万条就杯具了
  6. 在Web API OData中是可以批量提交请求的,不过你不能批量查询数据(我很好奇为什么)。
  7. 在Web API OData中批量提交最多只能提交大约2000多个子请求(每个子请求也只能提交一条数据),这里的事务提交是要自己实现的,框架中没有提供,实现这个功能还是相当复杂的(新手不适合)。

后记

原来看过一遍文章写开源是为了避免重复造轮子,现在看来这样看情况了,不是每个开源的框架都是那么完美,其实不完美也不重要,重要是能快速发展。相信有不少人都有这样的体会,之前的EntityFramwork6就是这样,更新太慢后面直接不更新了,所以才自己开发了一个更实用的ORM Mego

现在Web API OData也是如此,估计短期内也解决不了上面这些问题,所以我又再一次造轮子,首先需要构造OData协议的文法,我会在下一遍博客中给大家分享。

以上是我的个人见解,仅供参考。

原文地址:https://www.cnblogs.com/CarefreeXT/p/9119045.html

时间: 2024-07-30 01:10:17

OData(01) - 使用OData高效构建后台服务的相关文章

使用OData快速构建REST服务

OData是微软支持的一种查询标准,它的第四版使用了REST规范,看起来简洁多了.它的最大的特点是可以在客户端自行配制查询条件,使用它构建REST服务时再也不用担心查询的扩展性问题了. 如下是几个简单的示例: GET serviceRoot/People?$filter=FirstName eq 'Scott' GET serviceRoot/Airports?$filter=contains(Location/Address, 'San Francisco') GET serviceRoot/

Parse 构建移动APP后台服务(一)

目前正在开发的产品告一段落,有时间总结下经验,也顺便分享一下我们主要使用的平台-Parse. 什么是Parse? Parse是一群美国人开发的专为移动APP服务的云计算平台,与现有的其他云计算平台相比,Parse除了提供Restful的service 之外,也提供了官方的iOS和Android SDK.个人认为高质量的client端SDK是Parse区分与其他云服务的核心优势.为什么呢?看完我的文章就知道了. 为什么要用Parse? 先想想开发一个简单的需要保存用户数据的APP,你需要做什么.非

Android四大组件——Service后台服务、前台服务、IntentService、跨进程服务、无障碍服务、系统服务

Service后台服务.前台服务.IntentService.跨进程服务.无障碍服务.系统服务 本篇文章包括以下内容: 前言 Service的简介 后台服务 不可交互的后台服务 可交互的后台服务 混合性交互的后台服务 前台服务 IntentService AIDL跨进程服务 AccessibilityService无障碍服务 系统服务 部分源码下载 前言 作为四大组件之一的Service类,是面试和笔试的必备关卡,我把我所学到的东西总结了一遍,相信你看了之后你会对Service娓娓道来,在以后遇

[转载] 基于Dubbo框架构建分布式服务

转载自http://shiyanjun.cn/archives/1075.html Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的F

maven构建app服务:springmvc mybatis rest Webservice bootstrap整合

升级报捷:框架集成lucene搜索引擎,使您的信息在毫秒内抓取(详细查看截图) 1.  创建.初始化索引.统一搜索入口.搜索结果展现--内容.标题高亮.关键词搜索 2.  高级搜索:高级搜索增加多入口查询(精确查询.模糊查询.前缀查询等),每页显示条数自定义.索引结果数据设置.选择索引文档类型等) --------------------------------------- 1. 使用阿里巴巴Druid连接池(高效.功能强大.可扩展性好的数据库连接池.监控数据库访问性能.支持Common-Lo

【SSM框架整合】maven构建app服务:springmvc mybatis rest Webservice bootstrap整合

开发报捷:增加Lucene搜索引擎功能 1. 创建.初始化索引.统一搜索入口.搜索结果展现--内容.标题高亮.关键词搜索 2. 高级搜索:高级搜索增加多入口查询(精确查询.模糊查询.前缀查询等),每页显示条数自定义.索引结果数据设置.选择索引文档类型等) 集成lucene搜索引擎: 1. 使用阿里巴巴Druid连接池(高效.功能强大.可扩展性好的数据库连接池.监控数据库访问性能.支持Common-Logging.Log4j和JdkLog,监控数据库访问) 2. 提供高并发JMS消息处理机制 3.

后台服务标准化运营

版权声明:本文由廖念波原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/148 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 为什么要服务标准化 一套互联网后台服务的开发和运营涉及到非常多的细节: 访问其他服务模块,服务端IP如何管理?网络报文格式是怎样的? 有哪些配置文件? 用到哪些第三方的库? 业务逻辑和基础框架是如何分离的? 对外提供怎样的网络接口?怎么对外提供接口API和文档? 运

基于Dubbo框架构建分布式服务

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方

2018年最新手把手教你搭建中小型互联网公司后台服务架构与运维架构

本课程主要是针对如何从无到有搭建中小型互联网公司后台服务架构和运维架构的课程,课程所涉及的内容均是当前应用最广泛的技术和工具.本课程所讲解的技术体系已经在多个中小型互联网公司中实战运行使用,目前运行已经非常稳定,数据量也是在不断持续增加.并且,这个技术体系也正在被其他很多互联网公司应用,希望通过此课程,让大家能快速熟练掌握各个技术,并且能实际应用到项目中.课程将会通过实际案例讲解,并且会提供完整的视频案例源码供学员学习使用,同时有需要的企业或学员可以直接拿本套教学案例代码来使用或者二次开发. 本