💡 Как подготовиться к изменению схемы базы данных

Если вы планируете изменить схему базы данных, то важно тщательно подготовиться к этому процессу. В этом посте мы собрали ключевые шаги, которые помогут вам сделать миграцию безопасной и безболезненной.

1. Определите цель изменения и ожидаемый эффект.

2. Классифицируйте тип изменений

• backward-compatible: добавления, nullable-колонки, индексы
• breaking: переименования, удаления, типовые изменения.

3. Выберите стратегию

• Expand/Contract (двухэтапно: добавляем новое → адаптируем код → удаляем старое)
• Online миграция (pg_repack, gh-ost, pt-online-schema-change)
• Blue-Green или shadow-write/read если критична безостановочность.

4. Спланируйте идемпотентные скрипты миграций и версионирование.

5. Решите, как обрабатывать большие таблицы

• батчи
• lock timeout
• throttling, disable/enable triggers.

6. Найдите все места использования затрагиваемых таблиц/полей: сервисы, джобы, ETL, BI, отчёты, внешние интеграции, функции/триггеры/вьюхи.

7. Проверьте совместимость контрактов API и сериализаций (Protobuf/JSON схемы).

8. Подготовьте репрезентативные объёмы данных в том числе «длинные хвосты», edge-кейсы.

9. Зафиксируйте базовые метрики производительности до изменений: latency, throughput, locks, bloat.

10. Убедитесь в валидном бэкапе: полный + журналы. Сделайте тестовое восстановление.

11. Зафиксируйте точку восстановления: restore point, snapshot, LSN.

12. Для облачных БД — проверьте снапшоты и политику retention.

13. Реализуйте обратную совместимость: код должен работать со старой и новой схемой в переходный период.

14. Обновите ORM-модели/миграции, DTO, валидаторы, GraphQL/REST схемы.

15. Нагрузочное тестирование критичных запросов и миграций: проверка блокировок, регрессий.

16. Обновите диаграммы, спецификации, Confluence/README, схемы событий.

17. Задокументируйте проблемы и фактические времена выполнения, обновите шаблон миграций.

Что бы вы добавили в этот список?

🐸Библиотека шарписта

#буст

🧑‍💻 Почему SOAP — это прошлое

Когда мы говорим о веб-сервисах, старые технологии вроде SOAP уже не так популярны. Но почему?

Такой вопрос, который нам недавно задал подписчик:

Почему SOAP считается устаревшим, а REST стал стандартом?

Сейчас объясним почему REST стал стандартом.

SOAP использует XML, который довольно тяжёлый и сложный в обработке. В REST для обмена данными чаще используется JSON — лёгкий формат, который легче читается и быстрее обрабатывается.

SOAP требует строгого соблюдения протоколов, что делает его менее гибким. REST, наоборот, позволяет работать с разными форматами данных и требует меньше настроек.

REST проще интегрируется с мобильными приложениями, веб-сервисами и современными технологиями. SOAP лучше подходит для сложных корпоративных систем, но для большинства проектов REST подходит гораздо лучше.

SOAP был хорош, но сегодня REST предоставляет всё, что нужно для современных приложений.

💬 А вы когда-нибудь использовали SOAP? Поделитесь своим опытом в комментариях 👇

🐸Библиотека шарписта

#междусобойчик

💡 Простое решение для маппинга

Facet — библиотека для маппинга объектов в C#. Она позволяет легко маппить объекты и работает с проекциями для EF Core.

Facet не самая быстрая по производительности, но для большинства задач её возможностей хватает.

➡️ Обзор библиотеки

🐸Библиотека шарписта

#буст

🤖 C# для машинного обучения

Когда речь идет о машинном обучении, обычно на ум приходит Python. Но C# с его мощной экосистемой и возможностями тоже может быть использован для решения задач машинного обучения.

Давайте разберемся, подходит ли C# для машинного обучения или всё-таки стоит обратить внимание на более традиционные инструменты.

Плюсы использования C# для машинного обучения:

• C# является частью экосистемы .NET, что даёт разработчикам доступ к множеству библиотек для работы с большими данными, многозадачностью и асинхронными операциями.

• Microsoft предлагает ML.NET — библиотеку, которая позволяет работать с алгоритмами машинного обучения в C#.

• C# известен своей высокой производительностью, благодаря чему можно эффективно обрабатывать большие объемы данных.

Минусы использования C# для машинного обучения:

• Хотя ML.NET предоставляет некоторые возможности, C# не имеет такого богатого выбора фреймворков и моделей, как Python.

• В интернете гораздо меньше примеров и документации по машинному обучению на C# по сравнению с Python

💬 Используете ли вы C# для машинного обучения или предпочли бы выбрать Python? Поделитесь своим мнением в комментариях 👇

🐸Библиотека шарписта

#междусобойчик

📰 Дайджест новостей

Выловили из потока новостей только самое важное.

— Copilot теперь понимает код как человек

В обновлении Visual Studio 17.14.11 появился новый механизм поиска — Remote Semantic Search, интегрированный непосредственно в Copilot Chat. Теперь поиск кода выходит за рамки простого сопоставления ключевых слов.

— .NET 10 Preview 7 уже здесь

Microsoft представила .NET 10 Preview 7 — седьмой предварительный релиз, который включает обновления в .NET Runtime, SDK, библиотеках, ASP.NET Core, Blazor, .NET MAUI и других компонентах экосистемы.

— .NET задаёт новый темп в AI-интеграции

NuGet MCP Server — новый сервер в экосистеме .NET, позволяющий AI‑ассистентам (в частности, LLM) получать актуальную информацию о пакетах NuGet в режиме реального времени.

— GPT-5 теперь в Visual Studio

Microsoft объявила, что GPT‑5, последняя и наиболее продвинутая модель OpenAI, теперь доступна в GitHub Copilot внутри Visual Studio.

— Сколько вы реально стоите как разработчик

🐸Библиотека шарписта

#свежак

🔆 Подборка вакансий для шарпистов

Developer .NET/C# — от 300 000 ₽, удалёнка.

Разработчик .NET/C# — удалёнка.

.NET Team Lead — удалёнка.

C# разработчик — удалёнка.

Разработчик C# (WPF, EF+SQL) — от 180 000 ₽, удалёнка.

Бустер — Удалённо (в любом городе мира).

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале С# Jobs

🔍 Шпаргалка по рефлексии в C#

Рефлексия — это когда ты можешь во время выполнения программы подглядеть, что внутри класса, вызвать метод по имени или даже достучаться до приватного поля (немного читерства, но работает).

Получение типа:

Type t = typeof(string);             // по имени типа
Type t2 = "hello".GetType();         // у объекта
Type t3 = Type.GetType("System.Int32"); // по строке

Информация о типе:

Console.WriteLine(t.FullName);       // полное имя типа
Console.WriteLine(t.Namespace);      // пространство имён
Console.WriteLine(t.IsClass);        // это класс?
Console.WriteLine(t.IsValueType);    // это value-type?

Список методов:

foreach (var m in t.GetMethods())
{
    Console.WriteLine(m.Name);
}

Список свойств:

foreach (var p in t.GetProperties())
{
    Console.WriteLine($"{p.Name} : {p.PropertyType}");
}

Создание экземпляра динамически:

Type t = typeof(DateTime);
object obj = Activator.CreateInstance(t, 2025, 8, 19);
Console.WriteLine(obj);

Вызов метода через рефлексию:

Type t = typeof(string);
MethodInfo m = t.GetMethod("Contains", new[] { typeof(string) });
bool result = (bool)m.Invoke("ChatGPT", new object[] { "GPT" });
Console.WriteLine(result); // true

Доступ к полю:

class Person { public string Name = "Alice"; }
var p = new Person();
FieldInfo f = typeof(Person).GetField("Name");
Console.WriteLine(f.GetValue(p));   // Alice
f.SetValue(p, "Bob");
Console.WriteLine(p.Name);          // Bob

Доступ к приватному полю:

class Secret { private int code = 1337; }
var s = new Secret();
FieldInfo f = typeof(Secret).GetField("code",
    BindingFlags.NonPublic | BindingFlags.Instance);
Console.WriteLine(f.GetValue(s));   // 1337

Вызов приватного метода:

class Hidden { private void SayHi() => Console.WriteLine("Hi!"); }
var h = new Hidden();
MethodInfo m = typeof(Hidden).GetMethod("SayHi",
    BindingFlags.NonPublic | BindingFlags.Instance);
m.Invoke(h, null); // Hi!

Полезно для написания ORM, DI-контейнеров, сериализаторов.

🐸Библиотека шарписта

#буст

🧑‍💻 Где большие зарплаты

Отчёты за первое полугодие 2025 года демонстрируют внушительные цифры — средние зарплаты переваливают за 190 тысяч рублей, а в отдельных ролях доходят до 400+.

Но на практике многие разработчики и тестировщики не чувствуют этого роста: требования растут быстрее, чем компенсации.

Почему на рынке возник «фантомный рост» и что ждёт отрасль дальше — читайте в статье.

🐸Библиотека шарписта

🐳 Как уменьшить размер контейнера

Приготовили два практичных профиля для запуска: минимальный размер для утилит и микросервисов без тяжёлой динамики, и быстрый старт для веб-API.

Никаких хаков — только поддерживаемые фичи .NET 8.

Рецепт 1 — Минимальный размер

Шаги:
• Включите тримминг и сборку в один файл.
• Соберите self-contained бинарь.
• Упакуйте в chiseled/runtime-deps образ.

csproj:

<PropertyGroup>
  <TargetFramework>net8.0</TargetFramework>
  <RuntimeIdentifier>linux-x64</RuntimeIdentifier>
  <SelfContained>true</SelfContained>
  <PublishSingleFile>true</PublishSingleFile>
  <PublishTrimmed>true</PublishTrimmed>
  <TrimMode>link</TrimMode>
  <InvariantGlobalization>true</InvariantGlobalization>
  <StripSymbols>true</StripSymbols>
</PropertyGroup>

Dockerfile:

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:8.0 AS build
WORKDIR /src
COPY . .
RUN dotnet publish -c Release -o /out

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/runtime-deps:8.0-jammy-chiseled AS final
WORKDIR /app
COPY --from=build /out ./
USER 10001
ENTRYPOINT ["./YourApp"]   # self-contained бинарь

Важно: триммер удаляет неиспользуемый код. При рефлексии используйте атрибуты DynamicallyAccessedMembers, DynamicDependency или дескриптор ILLink.Descriptors.xml. InvariantGlobalization=true экономит место, но отключает локали ICU.

Рецепт 2 — Быстрый старт

Шаги:
• Включите ReadyToRun.
• Соберите framework-dependent (меньше JIT при старте).
• Упакуйте в chiseled ASP.NET образ.

csproj:

<PropertyGroup>
  <TargetFramework>net8.0</TargetFramework>
  <PublishReadyToRun>true</PublishReadyToRun>
  <RuntimeIdentifier>linux-x64</RuntimeIdentifier>
  <SelfContained>false</SelfContained>
  <StripSymbols>true</StripSymbols>
</PropertyGroup>

Dockerfile:

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:8.0 AS build
WORKDIR /src
COPY . .
RUN dotnet publish -c Release -o /out

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0-jammy-chiseled AS final
WORKDIR /app
COPY --from=build /out ./
USER 10001
ENTRYPOINT ["dotnet", "YourApp.dll"]

Холодный старт:

docker run -p 8080:8080 app:test &
curl -w '\nTime: %{time_total}s\n' -s http://localhost:8080/health/ready -o /dev/null

Мини-усиление безопасности в Dockerfile:

# после COPY и USER
VOLUME ["/app/data"]
ENV ASPNETCORE_URLS=http://0.0.0.0:8080
# файловая система только для чтения
READONLY rootfs

Два профиля покрывают 80% кейсов: минимальный образ для утилит/микросервисов без тяжёлой динамики и быстрый старт для веб-API. Дальше — NativeAOT, если нужен экстремальный старт и размер.

🐸Библиотека шарписта

#буст