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出版者:Packt Publishing

作者:Devlin Liles

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2012-3-26

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849684460

丛书系列:

图书标签:

• C
• #.NET
• EntityFramework
• 软件开发
• 计算机科学
• Programming
• Packt
• LINQ
• Entity Framework
• EF4
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• C#
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这本书的排版和代码示例部分，是让我最为诟病的地方。大量的C#代码块，虽然格式上看起来工整，但很多关键性的实体模型定义和LINQ查询语句，都没有被清晰地高亮关键关键字或方法调用。每次阅读时，我的眼睛都不得不频繁地在关键字和参数之间来回扫描，极大地影响了阅读的流畅性和理解效率。更令人沮丧的是，书中提供的所有示例代码，似乎都是基于一个理想化的、没有引入任何外部依赖的纯净环境运行的，当我试图将书中的数据库迁移（Migrations）脚本应用到我本地的SQL Server实例时，遇到了大量的版本不兼容的警告和错误。这让我不得不花费大量时间去自行调试和修正这些代码片段，而不是专注于理解EF 4.1的核心设计哲学。优秀的教程不仅要告诉我们“是什么”，更要确保“怎么做”是无痛的。在这方面，这本书显得有些傲慢，它似乎认为读者有能力解决所有环境配置带来的琐碎问题，从而忽略了技术文档在易用性上的基本要求。

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从架构思想的角度来看，这本书对于“仓储模式”（Repository Pattern）的探讨显得有些保守，甚至有些过时了。作者花费了大量的篇幅来论证为什么应该将DbContext的生命周期封装在Repository内部，这在多年前或许是主流观点。但随着函数式编程范式和更轻量级的服务定位器模式在现代应用中的兴起，这种强耦合的封装方式已经暴露出性能和测试方面的局限性。我真正想从一本相对较新的技术书籍中获取的，是如何在保持领域驱动设计（DDD）核心思想的同时，利用EF 4.1的特性，构建出更松散耦合、更易于单元测试的数据访问层。例如，关于如何有效地模拟（Mock）查询结果集，以隔离仓储层的测试，书中的介绍非常简略，只是提到了接口隔离，但没有深入探讨使用In-Memory Database或第三方Mocking框架时，如何处理EF特有的查询翻译器行为差异。对我来说，这本书更像是一部回顾经典实践的专著，而非指引未来方向的指南。

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这本书的装帧设计很有意思，封面采用了深沉的蓝色调，配上抽象的几何图形，初看起来颇具一种科技感和专业性，让人忍不住想一探究竟。我特别喜欢它内页的纸张选择，触感细腻，即使用高光笔做了很多标记，也不会有墨水洇开的烦恼，这对于需要反复研读技术书籍的开发者来说，无疑是一个加分项。不过，我得说，当我真正翻开第一章，试图理解其中关于上下文（DbContext）的生命周期管理时，我立刻感觉到了挑战。作者似乎默认读者已经对.NET的依赖注入（DI）有着相当深入的理解，对于我这种刚从旧版ORM过渡过来的用户来说，开篇的铺垫显得有些仓促。比如，关于`IDbContextFactory`的使用场景和最佳实践，书中虽然有所提及，但缺乏足够的实际项目案例来支撑其理论介绍。我期望看到更具前瞻性的内容，例如在新.NET Core生态中，如何更优雅地处理跨模块的DbContext共享与隔离问题，而不是仅仅停留在EF 4.1时代的经典模式解析上。总的来说，这是一本需要耐心和一定基础才能完全消化的书籍，其内容深度是毋庸置疑的，但对于初学者而言，可能需要同时辅以其他更基础的入门资料才能更好地跟进。

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我花了整整一个周末的时间，试图啃完关于“异步查询与并发控制”的章节，坦白说，这部分内容虽然扎实，但叙述的逻辑流转稍显跳跃，像是把多篇技术博客强行整合到了一起。作者对`AsNoTracking()`的性能优势解释得非常透彻，甚至引用了CLR层面的一些细节来佐证，这确实体现了作者深厚的功力。然而，在处理并发冲突的解决方案上，我感觉不够系统化。书中提到了乐观并发和悲观并发两种策略，但对于如何在实际业务逻辑中，例如在订单处理或库存更新这类高频交易场景下，精确计算和设置哪些实体需要哪些类型的并发令牌（Concurrency Tokens），缺乏细致入微的步骤指导。举个例子，如果一个实体有多个字段可能同时被修改，书里只给出了单一字段的注解示例，这让我很难将理论直接应用到我正在维护的复杂遗留系统中去。我期待的是那种“手把手教你应对真实世界挑战”的实战演练，而不是纯粹的API参考手册式讲解。这本书的理论深度毋庸置疑，但实战层面的可操作性，尤其是在复杂并发环境下，有待加强。

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这本书在讲解“性能调优与查询优化”的章节时，呈现出一种典型的“先理论后实践，实践不足”的结构。作者详尽地解释了N+1查询问题的成因，并通过一张流程图清晰地展示了延迟加载（Lazy Loading）是如何导致性能瓶颈的。这部分内容写得非常清晰，是全书的亮点之一。然而，当话题转向如何使用SQL Profiler或EF内置的Log输出功能来诊断慢查询时，介绍得却显得非常蜻蜓点水。他只是简单地指出“应关注执行计划中的索引缺失”，但并没有提供一套系统性的诊断流程：比如，如何识别出哪些是EF生成的冗余JOIN，如何通过查询分批处理（Batching）来降低内存占用，或者如何有效利用`Include()`的嵌套层级限制。我期待的是，能看到一些实际的、带有明确的“优化前-优化后”性能指标对比的案例分析，这样才能真正说服读者改变原有的查询习惯。目前来看，它提供了诊断问题的理论工具，但缺乏实际操作的路线图，让优化工作停在了“知道问题所在”的层面，而没有真正迈向“解决问题”的阶段。

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虽然本书提供了多达数百M的随书代码，但其中绝大多数都是无价值的；而且书中的示例都在hello world级别。

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虽然本书提供了多达数百M的随书代码，但其中绝大多数都是无价值的；而且书中的示例都在hello world级别。

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虽然本书提供了多达数百M的随书代码，但其中绝大多数都是无价值的；而且书中的示例都在hello world级别。