#полезное
👋 Малоизвестная фича в C# — type alias

Она позволяет давать новое имя уже существующему типу.
Мы использовали её в крупном проекте по модернизации, где было море конфликтов типов, и это реально спасло.

Причём alias работает даже с кортежами.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😵 Мало кто из разработчиков знает про Dynamic Authorization в ASP.NET Core

В ASP.NET Core, помимо Role-Based и Claims-Based подходов, можно использовать Dynamic Authorization

Это когда доступ к ресурсу зависит не только от роли пользователя, но и от его атрибутов, самого ресурса и окружения.

Примеры: автор может редактировать только свои книги, а региональный менеджер управляет данными только в своём регионе.

Реализуется это через Attribute-Based Authorization с IAuthorizationRequirement и AuthorizationHandler.

Подход полезен там, где нужно гибкое и контекстное управление правами.

Подробнее про best practices в ASP.NET Core читай тут

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😵 Docker + .NET pro tip

Для .NET приложений используйте многоступенчатую сборку: сначала компилируем и публикуем, потом копируем только готовые бинарники в минимальный рантайм-образ.

# Этап сборки
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:8.0 AS build
WORKDIR /src
COPY *.csproj .
RUN dotnet restore
COPY . .
RUN dotnet publish -c Release -o /app/publish

# Этап финального образа
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/publish .
ENTRYPOINT ["dotnet", "MyApp.dll"]

Преимущества:

🔵 минимальный размер финального контейнера,
🔵 быстрый запуск без SDK, только рантайм,
🔵 меньше уязвимостей благодаря облегчённому окружению.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #mongoDB
🤔 Как выполнять текстовый поиск в MongoDB?

💬 Кратко:
B MongoDB для текстового поиска используется оператор $text и текстовые индексы. Чтобы выполнить текстовый поиск:
🟠 Создайте текстовый индекс на одном или нескольких полях коллекции.
🟠 Используйте оператор $text в запросе для поиска по индексированным полям.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
📞 Monolith или microservices — не вопрос "что лучше".

Важно другое: каждая архитектура даёт свои плюсы и минусы.

Когда нужны микросервисы:
- независимые деплои
- разные технологии под сервисы
- гибкое масштабирование по частям

Все остальные выгоды можно получить и в монолите. Поэтому мой выбор чаще всего — modular monolith: проще, дешевле, без лишней сложности.

Подробнее: https://milanjovanovic.tech/modular-monolith-architecture?utm_source=X&utm_medium=social&utm_campaign=01.09.2025

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😎 Как писать условные и при этом читаемые запросы?

Всё что нужно, это выражение CASE.

Оно работает так же, как if else if else в C#. Как только условие срабатывает, чтение останавливается и возвращается результат, если ни одно условие не выполнилось, возвращается значение из ветки ELSE.

Главный плюс CASE в том, что уменьшается количество обращений к данным в базе, не нужно писать несколько разных запросов с разными условиями, достаточно одного CASE и одного запроса, чтобы получить нужные значения.

Кроме того, CASE полезен, если у вас несколько ORDER BY для многоуровневой сортировки.

Но есть важный момент, который я сам однажды понял на практике, использовать CASE лучше в SELECT, а не в WHERE.

Почему? потому что WHERE почти всегда работает быстрее для фильтрации строк.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #mongoDB
🤔 Какие типы индексов существуют в MongoDB?

💬 Кратко:
B MongoDB существуют следующие типы индексов:
🟠 Индекс на одно поле (Single-field)
🟠 Составной индекс (Compound index)
🟠 Текстовый индекс (Text index)
🟠 Геопространственный индекс (Geospatial index)
🟠 Хешированный индекс (Hashed index)|
🟠 Шаблонный индекс (Wildcard index)|
🟠 Индекс с временем жизни (TTL index)

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

Карто-ориентированное программирование

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Фича дня в EF Core — алгоритм Hi/Lo.

Он позволяет генерировать идентификаторы на клиентской стороне, за счёт чего уменьшается количество обращений к базе и снижается конкуренция за блокировки.

Работает это так. Приложение не берёт каждый новый ID отдельно, а запрашивает у базы целую пачку. В самой базе хранится hi_value, который отражает максимальный выданный идентификатор. Когда приложению нужна новая порция, оно начинает с hi_value + 1.

Минус в том, что могут появиться пропуски в последовательности, если приложение упадёт до того, как израсходует все ID из своей пачки, но это не критично.

Включается всё через метод UseHiLo, который создаёт в базе sequence для выдачи батчей идентификаторов. После этого EF Core может сам задавать все первичные ключи на клиенте, что особенно удобно для parent/child-отношений.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Слышал о новом типе UUID?

Я часто использую UUID (Guid в C#) как уникальные идентификаторы в базе.

Они удобны тем, что «рандомные», но есть и минусы.

Во-первых, они занимают много памяти — Guid в C# весит 16 байт.
Кроме того, индексы с такими значениями могут фрагментироваться, так как они не сортируемые.

Теперь появился UUID V7. Он сортируемый, потому что в нем есть компонент времени.

Его можно создать в .NET 9 через Guid.CreateVersion7

Также он будет поддерживаться нативно в PostgreSQL 18.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #mongoDB
🤔 Что такое агрегатный конвейер (aggregation pipeline) в MongoDB и как он работает?

💬 Кратко:
Агрегатный конвейер в MongoDB представляет собой последовательность этапов, каждый из которых выполняет операцию на входных документах и передает результат следующему этапу. Этапы могут включать фильтрацию ( $match ), группировку ( $group ), сортировку ($sort ), проекцию ( $project ) и другие. Это позволяет выполнять сложные преобразования и агрегации данных.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
👋 .NET Aspire позволяет запускать фронтенд прямо из Vite

В Community Toolkit появился пакет Aspire.Hosting.NodeJS.Extensions, который позволяет интегрировать Node.js-приложения в .NET Aspire.

Что он даёт:
🟠 Запуск Vite-приложений напрямую из Aspire.
🟠 Поддержка npm, Yarn и pnpm — выбирай свой пакетный менеджер.
🟠 Автоустановка зависимостей перед стартом (`WithNpmPackageInstallation()`, WithYarnPackageInstallation(), `WithPnpmPackageInstallation()`).
🟠 Лёгкая интеграция фронтенда и бэкенда: всё управляется из одного места.

Пример кода:

var builder = DistributedApplication.CreateBuilder(args);

builder.AddViteApp("vite-demo")
       .WithExternalHttpEndpoints();

builder.AddViteApp("yarn-demo", packageManager: "yarn")
       .WithExternalHttpEndpoints();

builder.AddViteApp("pnpm-demo", packageManager: "pnpm")
       .WithExternalHttpEndpoints();

builder.Build().Run();

💡 Итог: теперь запуск React/Vue/Angular через Vite можно встроить прямо в Aspire, без лишних шагов и костылей.
Подробнее

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤯 Простой гид по масштабированию веб-приложений

Система с более чем миллионом пользователей была масштабирована пошагово

1⃣ Начало с простого

Приложение изначально монолит. Один API-сервер, одна база данных. Несколько лет работало стабильно, но с ростом пользователей система начала тормозить

2⃣ Масштабирование API

База данных пока не была узким местом. Масштабирование API и добавление балансировщика нагрузки в Azure позволили обрабатывать больше запросов. Вертикальное масштабирование DB-сервера сработало на время, но позже потребовалось больше

3⃣ Кэширование

Сначала использовался простой in-memory кэш на серверах. Позже внедрён Redis, распределённый кэш снизил нагрузку на базу. Большинство запросов стало обслуживаться из кэша

Главный совет

Решать проблему, которая есть сейчас. Не переусложнять архитектуру раньше времени
Подробнее о масштабировании приложений

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #mongoDB
🤔 Что такое покрытый запрос в MongoDB?

💬 Кратко:
Покрытый запрос в MongoDB — это запрос, все поля которого содержатся в индексе. MongoDB может удовлетворить запрос, просто сканируя индекс, без необходимости обращаться к фактическим данным в коллекции. Это значительно ускоряет выполнение запроса, уменьшая нагрузку на диск и улучшая производительность.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

Интерактивный визуальный гид по математике и алгоритмам через концепты геймдева — https://redblobgames.com

Особое внимание уделите главам про теорию графов

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😜 SQL Ultimate Course — бесплатный полный курс по SQL на GitHub

Если хочешь освоить SQL с нуля и дойти до продвинутого уровня — бери готовый репозиторий:

Что внутри:
🔵 datasets/ — реальные данные из ERP и CRM
🔵 scripts/ — готовые SQL-скрипты для практики
- docs/ — документация и материалы курса

✅ MIT-лицензия — можно использовать и менять свободно
✅ Подходит для всех СУБД (PostgreSQL, MySQL и др.)
✅ К курсу прилагаются видео и гайды от автора

Автор: Data With Baraa — практик и ютубер, собравший в одном месте полный SQL-путь от простого SELECT до оптимизации запросов и реальных кейсов.
Репозиторий здесь

👉Новости 👉База вопросов

🖥 Middle C # Backend разработчик в компанию Goodforecast

Техническое собеседование. Лето 2024. Вилка: 200k+. Опыт в резюме: 3.6 года. Проект: Переход с монолитной архитектуры на микросервисы.

Вопросы:
- Какие преимущества Postgres перед MS SQL?
- Чем отличается механизм отката транзакций (ROLLBACK) в Postgres и MS SQL (версионность vs физические операции)?
- Какие методы массовой вставки данных эффективнее AddRange (например,
BulkInsert)?
- Что быстрее: перестроить индекс после удаления данных или создать новый
индекс на пустой таблице?

Все вопросы можно посмотреть на нашей платформе

#собес #коллекции