Miten .NET MAUI mahdollistaa monialustaiset sovellukset mobiililaitteille ja työpöydille?

.NET MAUI (Multi-platform App UI) tarjoaa tehokkaan ratkaisun sovellusten kehittämiseen, jotka voivat toimia useilla eri alustoilla, kuten iOS, Android, macOS ja Windows. Tämä mahdollistaa mobiilisovellusten ja työpöytäsovellusten kehittämisen yhdellä koodipohjalla, jolloin kehittäjät voivat hyödyntää olemassaolevia taitojaan ja vähentää koodin määrää.

.NET MAUI tuo ratkaisun tähän ongelmaan. Se mahdollistaa mobiilisovellusten luomisen Apple iOS:lle (iPhone), iPadOS:lle, macOS:lle käyttäen Catalystia, Windowsille WinUI 3:ta ja Androidille C#:llä ja .NETillä. Sovellukset käännetään ja suoritetaan alustan natiiveilla API-rajapinnoilla, mikä takaa hyvän suorituskyvyn ja yhteensopivuuden eri laitteilla. Tämä mahdollistaa liiketoimintalogiikan koodin kirjoittamisen vain kerran, ja sen jakamisen kaikille alustoille.

Käyttöliittymät voivat olla alustaakohtaisia, koska mobiili- ja työpöytälaitteiden käyttäjäkokemus ja API-rajapinnat eroavat toisistaan. Tämä tarkoittaa, että sovelluksen käyttöliittymä voi vaatia mukautuksia kullekin alustalle, mutta tämä ei ole este, sillä .NET MAUI käyttää XAML:ää käyttöliittymän määrittämiseen. Tämä mahdollistaa käyttöliittymän luomisen yhdellä koodilla, mutta se hyödyntää kunkin alustan natiiveja komponentteja ja ulkoasua.

.NET MAUI:n avulla kehittäjät voivat luoda sovelluksia, jotka toimivat kaikilla pääalustoilla ilman, että heidän tarvitsee huolehtia monimutkaisista kooditöistä ja alustan erityispiirteistä. Käyttöliittymä ei ole aina täysin identtinen sen kanssa, joka luodaan täysin natiivilla työkaluilla, mutta pienellä vaivalla ja oikeilla ratkaisuilla voidaan saavuttaa hyvännäköisiä ja toimivia sovelluksia.

Sovellusten kehittäminen mobiili- ja työpöytäalustoille on kuitenkin vain osa kokonaisuutta. Monille sovelluksille on tärkeää, että ne voivat hyödyntää pilvipalveluja, kuten varastointia, tietokantoja ja käyttäjädataa, jotka ovat helposti saavutettavissa eri laitteilta ja alustoilta. Microsoftin toimitusjohtaja Satya Nadella onkin sanonut, että "mobiili ensin" ei tarkoita vain laitteiden liikkuvuutta, vaan ennen kaikkea yksilön kokemuksen liikkuvuutta, joka mahdollistetaan pilvipalvelujen avulla. Pilvipalvelut tarjoavat sovelluksille skaalautuvuutta ja monialustaisen yhteensopivuuden, joka tukee käyttäjiä missä tahansa.

Kehittäjille, jotka luovat .NET MAUI -sovelluksia, on tarjolla monia työkaluja. Visual Studio 2022, saatavilla sekä Windowsille että Macille, on tärkein kehitysympäristö. Asennuksen yhteydessä tulee valita .NET Multi-platform App UI -kehityspaketti, joka on osa Desktop & Mobile -osaa. Tämän avulla kehittäjät voivat käynnistää ja kehittää sovelluksia, jotka tukevat kaikkia alustoja ilman tarvetta luoda erillisiä koodipohjia kullekin alustalle.

Lopuksi on tärkeää ymmärtää, että .NET MAUI tarjoaa joustavan ja tehokkaan ratkaisun monialustaiseen sovelluskehitykseen, mutta se ei ole täydellinen kaikille sovellustyypeille. Jos sovellus tarvitsee erittäin syvällistä alustan ominaisuuksien käyttöä, natiivit työkalut voivat olla parempi valinta. Kuitenkin, jos tavoitteena on luoda monialustainen sovellus ilman merkittäviä kompromisseja käyttökokemuksessa, .NET MAUI on erittäin hyvä valinta.

Miten valita ja käyttää oikeaa SQL Server -yhteysstrategiaa ja tietomallin perusperiaatteita?

Yhteyden muodostamisessa ensimmäinen askel on määrittää, mihin palvelimeen haluamme yhdistää. SQL Server voi olla joko paikallinen asennus tai pilvipalvelu, kuten Azure SQL tai SQL Edge. Tämä määrittää myös yhteysmerkkijonon rakenteen, joka sisältää tärkeät tiedot, kuten palvelimen osoitteen, tietokannan nimen ja tarvittavat varmennustiedot.

Esimerkiksi, jos haluamme yhdistää paikalliseen SQL Serveriin, voimme määrittää yhteyden seuraavasti:

csharp
Copy code
builder.DataSource = "."; // Paikallinen SQL Server

Jos käytämme Azure SQL:ää, yhteyden muodostus tapahtuu pilvipalvelun osoitteen kautta:

csharp
Copy code
builder.DataSource = "tcp:apps-services-net7.database.windows.net,1433"; // Azure SQL

csharp
Copy code
builder.IntegratedSecurity = true; // Windowsin integroitu turva

Jos taas käytetään SQL Server -tunnuksia, käyttäjä syöttää käyttäjätunnuksen ja salasanan, jotka tallennetaan yhteysmerkkijonoon:

csharp
Copy code
builder.UserID = "sa"; // Käyttäjätunnus

builder.Password = "salasana"; // Salasana

Kun yhteys ja autentikointi ovat kunnossa, voimme siirtyä varsinaiseen tietokannan käsittelyyn, esimerkiksi suorittaa kyselyitä. Tietojen hakeminen SQL Serveristä ja niiden suodattaminen on tärkeä osa sovelluksen logiikkaa. Esimerkiksi voimme kysyä tuotteita, joiden yksikköhinta on tietyn arvon ylittävä:

csharp
Copy code
var products = db.Products

    .Where(p => p.UnitPrice > price)
    .Select(p => new { p.ProductId, p.ProductName, p.UnitPrice });

Tässä esimerkissä käytämme EF Corea tietojen hakemiseen ja suodattamiseen. Kysely tuottaa yksinkertaisen tuloksen, jossa on vain halutut kentät: tuotteen ID, nimi ja yksikköhinta. Tämän jälkeen voimme esittää tulokset helposti konsolissa tai muussa käyttöliittymässä.

csharp
Copy code
WriteLine("----------------------------------------------------------");

WriteLine("| {0,5} | {1,-35} | {2,8} |", "Id", "Name", "Price");

WriteLine("----------------------------------------------------------");
foreach (var p in products)
{
    WriteLine("| {0,5} | {1,-35} | {2,8:C} |", p.ProductId, p.ProductName, p.UnitPrice);
}
WriteLine("----------------------------------------------------------");

SQL-lauseen taustalla oleva koodi tuottaa vastaavan SQL-kyselyn:

sql
Copy code
SELECT [p].[ProductId], [p].[ProductName], [p].[UnitPrice]
FROM [Products] AS [p]
WHERE [p].[UnitPrice] > @__price_0

EF Core optimoi kyselyt ja tuottaa tehokkaita SQL-lauseita, jotka skaalautuvat hyvin suurilla tietomäärillä.

TPH-strategia käyttää yhtä taulua ja "Discriminator"-saraketta, joka kertoo, minkä tyyppisestä objektista on kyse. Tämä on yksinkertainen ja tehokas tapa käsitellä perintöä, mutta se voi aiheuttaa ongelmia, jos perityillä luokilla on pakollisia kenttiä, jotka ovat määriteltävä null-arvoisiksi.

sql
Copy code
CREATE TABLE [People] (

    [Id] int NOT NULL IDENTITY,
    [Name] nvarchar(max) NOT NULL,
    [Discriminator] nvarchar(max) NOT NULL,
    [Subject] nvarchar(max) NULL,
    [HireDate] nvarchar(max) NULL,
    CONSTRAINT [PK_People] PRIMARY KEY ([Id])
);

TPT-strategia taas jakaa tiedot useisiin tauluihin, joissa jokaiselle periytyvälle luokalle on oma taulu. Tämä voi parantaa tallennustehokkuutta, koska se normalisoi tiedot, mutta se voi myös lisätä monimutkaisempia kyselyitä ja suorituskykyongelmia.

sql
Copy code
CREATE TABLE [People] (
    [Id] int NOT NULL IDENTITY,
    [Name] nvarchar(max) NOT NULL,
    CONSTRAINT [PK_People] PRIMARY KEY ([Id])
);

TPT-strategia luo myös erilliset taulut, kuten "Students" ja "Employees", jotka sisältävät vain oman luokkansa erikoispiirteet.

Jokaisella näistä strategioista on omat etunsa ja haasteensa, ja valinta riippuu sovelluksen tarpeista. TPH tarjoaa yksinkertaisuutta ja suorituskykyä, mutta se voi aiheuttaa ongelmia, jos luokat sisältävät pakollisia kenttiä. TPT ja TPC tarjoavat enemmän joustavuutta, mutta ne voivat tuoda mukanaan lisähaasteita suorituskyvyn ja kyselyjen monimutkaisuuden suhteen.

Miten OData-kyselyt toimivat ja miten niitä voidaan käyttää tehokkaasti

OData (Open Data Protocol) on tehokas ja joustava protokolla, joka mahdollistaa tiedon altistamisen verkkosovelluksille ja rajapinnoille. Se perustuu REST-arkkitehtuuriin ja tarjoaa standardin tavan tehdä kyselyitä ja manipuloida tietoja webin kautta. Tämä mahdollistaa muun muassa tietojen suodattamisen, lajittelun, laajentamisen ja valikoimisen tietyin ehdoin. OData:n käyttö edellyttää ymmärrystä sen perustoiminnoista ja siitä, miten kyselyt rakennetaan ja optimoidaan.

Yksi OData:n tärkeimmistä ominaisuuksista on sen kyky suorittaa monimutkaisempia kyselyitä yhdellä pyynnöllä. Tämä saavutetaan käyttämällä erikoistuneita URL-kyselyparametreja, kuten $select, $expand, $filter, $orderby, $skip ja $top. Nämä mahdollistavat tietojen tarkemman hallinnan ja karsimisen vain niihin kenttiin tai entiteetteihin, jotka ovat tarpeen.

Esimerkiksi $select-parametri mahdollistaa tiettyjen kenttien valitsemisen entiteetistä. Tämä vähentää palautettavan datan määrää ja parantaa suorituskykyä. Jos haluat vain tuotteen nimen ja hinnan, voit käyttää kyselyä kuten:
GET https://localhost:5101/catalog/products/?$select=ProductId,ProductName,UnitPrice.

Vastaavasti $expand-parametri mahdollistaa liittyvien entiteettien hakemisen yhdellä pyynnöllä. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun haluat hakea kategoriaan kuuluvat tuotteet. Esimerkiksi seuraava kysely palauttaa kategoriaid:n ja sen kaikkiin liittyvät tuotteet:
GET https://localhost:5101/catalog/categories/?$expand=Products.

OData tarjoaa myös mahdollisuuden suodattaa tietoja käyttäen $filter-parametria, joka mahdollistaa yksinkertaisten ja monimutkaisempien ehto- ja vertailuoperaatioiden suorittamisen. Yleisiä suodattimia ovat esimerkiksi eq (yhtä suuri kuin), ne (ei yhtä suuri kuin), gt (suurempi kuin), lt (pienempi kuin), startswith ja endswith, jotka mahdollistavat tekstiarvojen osittaisen vertailun. Esimerkiksi jos haluat hakea tuotteet, joiden nimi alkaa "Ch" tai joiden hinta on suurempi kuin 50, käytät seuraavaa kyselyä:
GET https://localhost:5101/catalog/products/?$filter=startswith(ProductName,'Ch') or (UnitPrice gt 50).

OData:n $orderby-parametrin avulla voi lajitella tietoja joko nousevassa tai laskevassa järjestyksessä. Esimerkiksi, jos haluat saada kaikki tuotteet kalleimmasta halpimpaan järjestykseen, kysely näyttää tältä:
GET https://localhost:5101/catalog/products/?$orderby=UnitPrice desc.

Kun käsitellään suuria tietomääriä, OData tukee myös paginointia $skip ja $top-parametrien avulla. $skip määrittää, kuinka monta alkiota ohitetaan, ja $top määrittää, kuinka monta alkiota palautetaan. Tämä on erityisen hyödyllistä suurten tietokokonaisuuksien käsittelyssä ja vähentää palvelimen kuormitusta. Esimerkiksi, jos haluat ohittaa 40 ensimmäistä tuotetta ja palauttaa seuraavat 10 tuotetta, kysely näyttää tältä:
GET https://localhost:5101/catalog/products/?$skip=40&$top=10.

OData tarjoaa myös useita matemaattisia ja loogisia operaattoreita, kuten add, sub, mul, div, ja mod, jotka voidaan liittää laskentatehtäviin. Näitä voi käyttää esimerkiksi tuotteen hinnan tai varastotason laskentaan ja suodattamiseen. Tämän lisäksi OData tarjoaa tekstifunktioita kuten concat, contains, length ja substring, jotka voivat olla hyödyllisiä esimerkiksi tuotteen nimen käsittelyssä.

OData tarjoaa myös virhelokeja ja muita diagnostisia työkaluja, jotka auttavat seuraamaan suoritetuista kyselyistä ja niiden vaikutuksista suorituskykyyn. Esimerkiksi voit tarkastella lokitietoja, jotka sisältävät SQL-kyselyt, joita käytetään tietokannan hakujen suorittamiseen. Tämä antaa mahdollisuuden tarkastella, kuinka hyvin kyselyt optimoidaan ja miksi tietyt kyselyt voivat olla hitaampia kuin toiset.

Käytettäessä OData-palveluja on tärkeää ymmärtää myös palvelimen kapasiteetti ja resurssit. Vaikka OData voi käsitellä monimutkaisia ja suuria tietomääriä, liian monimutkaiset tai huonosti optimoidut kyselyt voivat aiheuttaa suorituskyvyn heikkenemistä. OData:n käytön yhteydessä kannattaa aina olla tietoinen palvelimen kuormituksesta ja välttää tarpeetonta datan palauttamista. Tämän vuoksi on suositeltavaa käyttää $select- ja $expand-parametreja vain tarvittaviin kenttiin ja entiteetteihin, sekä välttää liian suuria tietomääriä kyselyissä.

Mikä on gRPC ja miten se toimii .proto-tiedostojen avulla?

gRPC perustuu rajapintasopimuksiin, jotka määritellään .proto-tiedostoissa. Nämä tiedostot sisältävät oman kielensä syntaksin, jolla määritellään palvelut ja niiden viestit. .proto-tiedostojen avulla luodaan sopimus, jota sekä palvelin että asiakas käyttävät viestien vaihtoon yhtenäisessä ja tehokkaassa formaatissa. Sopimuksen etuna on se, että vaikka uusia metodeja voidaan lisätä, olemassa olevat metodit pysyvät muuttumattomina ja eivät poistu, mikä takaa taaksepäin yhteensopivuuden.

gRPC:llä on kuitenkin rajoituksia. Yksi merkittävä on se, että gRPC ei suoraan toimi verkkoselaimissa, koska selaimet eivät anna riittävää hallintaa HTTP/2-protokollasta, jota gRPC vaatii. Lisäksi Protobufin binäärinen formaatti tekee viestien diagnosoinnista ja monitoroinnista vaikeampaa, sillä monet työkalut eivät tue sitä tai eivät pysty esittämään viestejä ihmisen luettavassa muodossa. Tätä haastetta pyritään lieventämään gRPC-Web -ratkaisulla, joka lisää väliproksikerroksen ja mahdollistaa osittaisen tuen gRPC:lle selaimissa, mutta se ei kata kaikkia gRPC:n ominaisuuksia.

gRPC tarjoaa neljä erilaista metodityyppiä. Yksinkertaisin on unaarinen metodi, jossa asiakas lähettää yhden pyynnön ja saa yhden vastauksen. Tämä on yleisin ja sopii kaikkiin tilanteisiin, joissa jatkuvaa tietovirtaa ei tarvita. Tämän lisäksi on olemassa erilaista striimausta: palvelimen striimaus, jossa palvelin voi lähettää useita viestejä yhteen pyyntöön; asiakkaan striimaus, jossa asiakas lähettää sarjan viestejä ennen kuin saa vastauksen; sekä kaksisuuntainen striimaus, jossa sekä asiakas että palvelin voivat lähettää viestejä toisilleen vapaasti koko yhteyden ajan. Kirjassa keskitytään unaarisiin metodeihin, mutta striimaus tarjoaa mahdollisuuksia t