FlinkSQL自定義函數開發

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本次需求場景主要為實現將flinksql中collect()函數輸出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行結果轉換為字元串。 一、FlinkSQL自定義函數分類 Flink SQL 的自定義函數是用戶可以自行編寫的一種函數，用於擴展 Flink SQL 的功能。自定義函數可以在 SQL 查 ...


本次需求場景主要為實現將flinksql中collect()函數輸出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行結果轉換為字元串。

一、FlinkSQL自定義函數分類

Flink SQL 的自定義函數是用戶可以自行編寫的一種函數，用於擴展 Flink SQL 的功能。自定義函數可以在 SQL 查詢中被調用，以完成用戶自定義的數據處理邏輯。 在 Flink SQL 中，自定義函數分為標量函數、表函數和聚合函數三種類型。

1、標量函數（Scalar Function）

標量函數接受一行輸入，返回一行輸出。常見的標量函數有字元串函數、數學函數等。用戶可以通過繼承 ScalarFunction 類或實現 ScalarFunction 介面的方式來實現自定義的標量函數。

2、表函數（Table Function）

表函數接受一行輸入，返回多行輸出。在 Flink SQL 中，表函數可以使用 LATERAL TABLE 語法進行調用。用戶可以通過繼承 TableFunction 類或實現 TableFunction 介面的方式來實現自定義的表函數。

3、聚合函數（Aggregate Function）

聚合函數接受多行輸入，返回一行輸出。在 Flink SQL 中，聚合函數可以使用 GROUP BY 語法進行調用。用戶可以通過繼承 AggregateFunction 類或實現 AggregateFunction 介面的方式來實現自定義的聚合函數。 在使用自定義函數時，需要將對應的 Jar 包提交到 Flink 集群中，併在執行任務時將其加入到 Classpath 中。Flink SQL 還提供了 CREATE FUNCTION 語句來註冊用戶自定義的函數，以便在 SQL 查詢中進行調用。 總的來說，自定義函數是 Flink SQL 中非常重要的一個功能，可以幫助用戶擴展 Flink SQL 的功能，提高數據處理的靈活性和效率。

上面的圖片展示了一個聚合的例子。假設你有一個關於飲料的表。表裡面有三個欄位，分別是 id、name、price，表裡有 5 行數據。假設你需要找到所有飲料里最貴的飲料的價格，即執行一個 max() 聚合。你需要遍歷所有 5 行數據，而結果就只有一個數值。
自定義聚合函數是通過擴展 AggregateFunction 來實現的。AggregateFunction 的工作過程如下。首先，它需要一個 accumulator，它是一個數據結構，存儲了聚合的中間結果。通過調用 AggregateFunction 的 createAccumulator() 方法創建一個空的 accumulator。接下來，對於每一行數據，會調用 accumulate() 方法來更新 accumulator。當所有的數據都處理完了之後，通過調用 getValue 方法來計算和返回最終的結果。
下麵幾個方法是每個 AggregateFunction 必須要實現的：

  • createAccumulator()
  • accumulate()
  • getValue()

4、表值聚合函數

自定義表值聚合函數（UDTAGG）可以把一個表（一行或者多行，每行有一列或者多列）聚合成另一張表，結果中可以有多行多列。

上圖展示了一個表值聚合函數的例子。假設你有一個飲料的表，這個表有 3 列，分別是 id、name 和 price，一共有 5 行。假設你需要找到價格最高的兩個飲料，類似於 top2() 表值聚合函數。你需要遍歷所有 5 行數據，結果是有 2 行數據的一個表。
用戶自定義表值聚合函數是通過擴展 TableAggregateFunction 類來實現的。一個 TableAggregateFunction 的工作過程如下。首先，它需要一個 accumulator，這個 accumulator 負責存儲聚合的中間結果。 通過調用 TableAggregateFunction 的 createAccumulator 方法來構造一個空的 accumulator。接下來，對於每一行數據，會調用 accumulate 方法來更新 accumulator。當所有數據都處理完之後，調用 emitValue 方法來計算和返回最終的結果。
下麵幾個 TableAggregateFunction 的方法是必須要實現的：

  • createAccumulator()
  • accumulate()

5、非同步表值函數

非同步表值函數是非同步查詢外部數據系統的特殊函數。

二、需求場景

1、需求描述

基於Flink1.14.4集群，有一批基於某個主鍵生成的collect函數結果數據，需要轉換為字元串傳到下游Kafka。由於collect()函數生成的結果是一個多行的集合MutiSet<varchar(100)>，FlinkSQL中暫未支持concat_ws或者concat函數，因此無法將collect生成的多行結果直接通過現有SQL函數轉換為一行字元串。基於以上原因，需要開發一個自定義函數實現。

2、數據樣例

CREATE TABLE "air_data_source_result" (
  "id" int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主鍵',
  "airlineLogo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "airlineShortCompany" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrActCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrActTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrAirport" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrCode" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrOntimeRate" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrPlanCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrPlanTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "arrTerminal" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "checkInTable" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "checkInTableWidth" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depActCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depActTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depAirport" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depCode" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depPlanCross" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depPlanTime" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "depTerminal" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "flightNo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "flightState" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "localDate" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "mainFlightNo" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "shareFlag" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL,
  "stateColor" varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;


INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (1, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '11:11\n', '廣州白雲', 'CAN', '89.65%', '', '11:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '08:15\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:00', 'T3', 'CA1351', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (2, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '11:11\n', '廣州白雲', 'CAN', '89.65%', '', '11:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '08:15\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:00', 'T3', 'ZH1351', '到達', '2023-02-27', 'CA1351', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (3, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_hu_chh.png', '海南航空', '', '11:57\n', '廣州白雲', 'CAN', '75.86%', '', '11:50', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=IfLOkkFeJagwbNuqYtoqNg==', '140', '', '08:51\n', '北京首都', 'PEK', '', '08:30', 'T2', 'HU7805', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (4, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '12:14\n', '廣州白雲', 'CAN', '79.31%', '', '12:20', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '09:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '09:00', 'T3', 'CA1321', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (5, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '12:14\n', '廣州白雲', 'CAN', '79.31%', '', '12:20', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '09:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '09:00', 'T3', 'ZH1321', '到達', '2023-02-27', 'CA1321', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (6, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_hu_chh.png', '海南航空', '', '13:12\n', '廣州白雲', 'CAN', '96.55%', '', '13:40', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=IfLOkkFeJagwbNuqYtoqNg==', '140', '', '10:07\n', '北京首都', 'PEK', '', '10:00', 'T2', 'HU7813', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (7, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '14:22\n', '廣州白雲', 'CAN', '82.75%', '', '14:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '11:22\n', '北京首都', 'PEK', '', '11:00', 'T3', 'ZH1315', '到達', '2023-02-27', 'CA1315', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (8, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '14:22\n', '廣州白雲', 'CAN', '82.75%', '', '14:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '11:22\n', '北京首都', 'PEK', '', '11:00', 'T3', 'CA1315', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (9, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_zh_csz.png', '深圳航空', '', '15:13\n', '廣州白雲', 'CAN', '78.57%', '', '15:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '12:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '12:00', 'T3', 'ZH1339', '到達', '2023-02-27', 'CA1339', '1', '#4273FE');
INSERT INTO `air_data`.`air_data_source_result` (`id`, `airlineLogo`, `airlineShortCompany`, `arrActCross`, `arrActTime`, `arrAirport`, `arrCode`, `arrOntimeRate`, `arrPlanCross`, `arrPlanTime`, `arrTerminal`, `checkInTable`, `checkInTableWidth`, `depActCross`, `depActTime`, `depAirport`, `depCode`, `depPlanCross`, `depPlanTime`, `depTerminal`, `flightNo`, `flightState`, `localDate`, `mainFlightNo`, `shareFlag`, `stateColor`) VALUES (10, 'https://cdn1.133.cn/ticket/airline/image_ca_cca.png', '中國國航', '', '15:13\n', '廣州白雲', 'CAN', '78.57%', '', '15:25', 'T1B', 'https://api.133.cn/third/textImg?code=FvOGTb%2Bgbgxpgw9zPNG2Qw==', '30', '', '12:19\n', '北京首都', 'PEK', '', '12:00', 'T3', 'CA1339', '到達', '2023-02-27', '', '0', '#4273FE');

3、FlinkSQL表連接

create table air_data_source(
   id  int   COMMENT '主鍵',
   airlineLogo  varchar(100)    ,
   airlineShortCompany  varchar(100)    ,
   arrActCross  varchar(100)    ,
   arrActTime  varchar(100)    ,
   arrAirport  varchar(100)    ,
   arrCode  varchar(100)    ,
   arrOntimeRate  varchar(100)    ,
   arrPlanCross  varchar(100)    ,
   arrPlanTime  varchar(100)    ,
   arrTerminal  varchar(100)    ,
   checkInTable  varchar(100)    ,
   checkInTableWidth  varchar(100)    ,
   depActCross  varchar(100)    ,
   depActTime  varchar(100)    ,
   depAirport  varchar(100)    ,
   depCode  varchar(100)    ,
   depPlanCross  varchar(100)    ,
   depPlanTime  varchar(100)    ,
   depTerminal  varchar(100)    ,
   flightNo  varchar(100)    ,
   flightState  varchar(100)    ,
   localDate  varchar(100)    ,
   mainFlightNo  varchar(100)    ,
   shareFlag  varchar(100)    ,
   stateColor  varchar(100)    
     ) with (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/air_data?serverTimezone=GMT%2B8',
  'username' = 'root',
  'password' = 'root',
  'table-name' = 'air_data_source'
)
;

4、collect()函數結果

SELECT arrAirport,cast(count(airlineShortCompany) as int) as counts,  collect(airlineShortCompany)  as collects FROM air_data_source group by arrAirport having count(airlineShortCompany)  = 2

三、FlinkSQL UDF 代碼開發

1、pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>


  <groupId>com.xxxxx.tech</groupId>
  <artifactId>alarmCollectPlatform</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>


  <properties>
    <flink.version>1.14.4</flink.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <!-- flink依賴引入-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-java</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-common</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
      <plugins>
        <plugin>
          <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.1</version>
          <configuration>
            <source>1.8</source>
            <target>1.8</target>
            <encoding>UTF-8</encoding>
          </configuration>
        </plugin>
      </plugins>
    </pluginManagement>
  </build>
</project>

2、java代碼實現

package com.xxxxx.tech.udf;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import java.util.Map;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.ResultTypeQueryable;

public class MultisetToString extends ScalarFunction implements ResultTypeQueryable<String> {

    public String eval(@DataTypeHint("MULTISET<STRING>") Map<String, Integer> multiset) {
        return multiset.toString();
    }

    @Override
    public TypeInformation<String> getProducedType() {
        return TypeInformation.of(String.class);
    }
}

3、打包

mvn clean install

4、上傳

將打好的jar包上傳到Flink_HOME的lib目錄下，並重啟集群

5、註冊函數

進入bin目錄啟動sql-client，註冊函數

6、使用函數進行轉換

select arrAirport,counts,multiset_to_string(collects) as collects from (
  SELECT arrAirport,cast(count(airlineShortCompany) as int) as counts,  collect(airlineShortCompany)  as collects FROM air_data_source group by arrAirport having count(airlineShortCompany)  = 2
) t


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    前言 上一篇文章寫瞭如何使用RabbitMQ做個簡單的發送郵件項目，然後評論也是比較多，也是準備去學習一下如何確保RabbitMQ的消息可靠性，但是由於時間原因，先來說說設計模式中的簡單工廠模式吧！ 在瞭解簡單工廠模式之前，我們要知道C#是一款面向對象的高級程式語言。它有3大特性，封裝、繼承、多態。 ...
  • Nodify學習 一：介紹與使用
    Nodify學習 一：介紹與使用 - 可樂_加冰 - 博客園 (cnblogs.com) Nodify學習 二：添加節點 - 可樂_加冰 - 博客園 (cnblogs.com) 介紹 Nodify是一個WPF基於節點的編輯器控制項，其中包含一系列節點、連接和連接器組件，旨在簡化構建基於節點的工具的過程 ...
  • 使用C#/.NET解析Wiki百科數據實現獲取歷史上的今天
    創建一個webapi項目做測試使用。 創建新控制器，搭建一個基礎框架，包括獲取當天日期、wiki的請求地址等 創建一個Http請求幫助類以及方法，用於獲取指定URL的信息 使用http請求訪問指定url，先運行一下，看看返回的內容。內容如圖右邊所示，實際上是一個Json數據。我們主要解析 大事記 部 ...
  • .NET科普：.NET簡史、.NET Standard以及C#和.NET Framework之間的關係
    最近在不少自媒體上看到有關.NET與C#的資訊與評價，感覺大家對.NET與C#還是不太瞭解，尤其是對2016年6月發佈的跨平臺.NET Core 1.0，更是知之甚少。在考慮一番之後，還是決定寫點東西總結一下，也回顧一下.NET的發展歷史。 首先，你沒看錯，.NET是跨平臺的，可以在Windows、 ...
  • Nodify學習 二：添加節點
    Nodify學習 一：介紹與使用 - 可樂_加冰 - 博客園 (cnblogs.com) Nodify學習 二：添加節點 - 可樂_加冰 - 博客園 (cnblogs.com) 添加節點（nodes） 通過上一篇我們已經創建好了編輯器實例現在我們為編輯器添加一個節點 添加model和viewmode ...
  • 論如何直接用EF Core實現創建更新時間、用戶審計，自動化樂觀併發、軟刪除和樹形查詢（上）
    前言 資料庫併發，數據審計和軟刪除一直是數據持久化方面的經典問題。早些時候，這些工作需要手寫複雜的SQL或者通過存儲過程和觸發器實現。手寫複雜SQL對軟體可維護性構成了相當大的挑戰，隨著SQL字數的變多，用到的嵌套和複雜語法增加，可讀性和可維護性的難度是幾何級暴漲。因此如何在實現功能的同時控制這些S ...
  • C# 使用模式匹配的好處,因為好用所以推薦~
    類型檢查和轉換：當你需要檢查對象是否為特定類型，並且希望在同一時間內將其轉換為那個類型時，模式匹配提供了一種更簡潔的方式來完成這一任務，避免了使用傳統的as和is操作符後還需要進行額外的null檢查。 複雜條件邏輯：在處理複雜的條件邏輯時，特別是涉及到多個條件和類型的情況下，使用模式匹配可以使代碼更 ...
  • 推薦一種批量判斷文件是否存在的快速辦法
    在日常開發中，我們經常需要和文件打交道，特別是桌面開發，有時候就會需要載入大批量的文件，而且可能還會存在部分文件缺失的情況，那麼如何才能快速的判斷文件是否存在呢？如果處理不當的，且文件數量比較多的時候，可能會造成卡頓等情況，進而影響程式的使用體驗。今天就以一個簡單的小例子，簡述兩種不同的判斷文件是否... ...
  • 論如何直接用EF Core實現創建更新時間、用戶審計，自動化樂觀併發、軟刪除和樹形查詢（中）
    前言 資料庫併發，數據審計和軟刪除一直是數據持久化方面的經典問題。早些時候，這些工作需要手寫複雜的SQL或者通過存儲過程和觸發器實現。手寫複雜SQL對軟體可維護性構成了相當大的挑戰，隨著SQL字數的變多，用到的嵌套和複雜語法增加，可讀性和可維護性的難度是幾何級暴漲。因此如何在實現功能的同時控制這些S ...
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