No voy a entrar aquí en detalles de descripción de lo que es REST (Representational State Transfer) una API (Application Programming Interface) o JSON (JavaScript Object Notation). Parto de la base que ya se conoce a que nos referimos.

En este caso, utilizando la base de datos publicada en la entrada anterior Datos para demos, presentaré como exponer la información de esa base, en una API de sólo lectura.

Al mismo tiempo, intentaré mostrar ventajas y desventajas de distintos métodos para lograr el mismo objetivo.

Entity Framework

Aunque en líneas generales, me disgusta bastante su utilización, intentaré incluirlo en cada demostración, por ver que ventajas aporta, y los inconvenientes que surjan.

El proyecto dentro de la solución es ApiRestEF

Dapper

Como paquete/biblioteca de acceso a datos, permite fácilmente obtener información de bases de datos.

El proyecto, dentro de la solución es ApiRestDapper

Código directo

En este caso, estaré mostrando como hacer, lo mismo, pero paso a paso, sin bibliotecas.

El proyecto, dentro de la solución es ApiRestCode

Primer requisito.

Se necesita un mecanismo por el cual obtener la información que se muestra, para un continente indicado como parámetro.

Continent	Country	Total Cases	Total Deaths	Total Cases per Million	Total Deaths per Million	Population	Population Density	GDP per Capita
Africa	Seychelles	12466	46	126764	468	98340	208	26382
Africa	Cape Verde	31433	271	56535	487	555988	136	6223
Africa	Tunisia	362658	13305	30685	1126	11818618	74	10849
Africa	South Africa	1722086	57410	29036	968	59308690	47	12295
Africa	Libya	188386	3155	27416	459	6871287	4	17882
Africa	Botswana	59480	896	25293	381	2351625	4	15807
Africa	Namibia	61374	968	24154	381	2540916	3	9542
Africa	Eswatini	18705	676	16123	583	1160164	79	7739
Africa	Morocco	522765	9192	14163	249	36910558	80	7485
Africa	Djibouti	11570	154	11711	156	988002	41	2705
Africa	Gabon	24696	156	11096	70	2225728	8	16562

Entity Framework

El código utilizado obtiene el continente y sus países constitutivos en una sola consulta pero requirió recorrer los países, para obtener de cada uno, los datos demográficos.

Como ya dije, no me gusta EF y quizás por ello, mi investigación de métodos para hacerlo, puede no haber encontrado otra forma.

Por supuesto, si alguien ofrece otra propuesta en los comentarios, la agregaré aquí, y también procederé a evaluar la métrica correspondiente.

public async Task<ActionResult<string>> GetContinent(int id)
{
   var continent = await _context.Continents.FindAsync(id);
   continent.Countries = await _context.Countries
     .Where(x => x.ContinentId == id)
     .Select(x => new Country
     {
        Country1 = x.Country1,
        Id = x.Id,
        ContinentId = x.ContinentId
     }
     )
     .ToListAsync();
   foreach (var item in continent.Countries)
   {
      item.OwidCountriesData = await _context.OwidCountriesData
         .Where(x => x.CountriesId == item.Id)
         .Select(x => new OwidCountriesDatum
         {
            CountriesId = item.Id,
            TotalCases = x.TotalCases,
            TotalDeaths = x.TotalDeaths,
            TotalCasesPerMillion = x.TotalCasesPerMillion,
            TotalDeathsPerMillion = x.TotalDeathsPerMillion,
            Population = x.Population,
            PopulationDensity = x.PopulationDensity,
            GdpPerCapita = x.GdpPerCapita
         }).ToListAsync();
   }
 
   if (continent == null)
   {
      return NotFound();
   }
   string json = JsonSerializer.Serialize(continent, new JsonSerializerOptions()
   {
      WriteIndented = true,
      ReferenceHandler = ReferenceHandler.Preserve
   });
   return json;
}

Dapper

para el caso de la implementación con Dapper, utilizamos directamente los tipos «DapperRow» como retorno de la consulta, disminuyendo así el mapeo entre columnas y propiedades. De usarse clases definidas, seguramente el tiempo de respuesta sería mayor.

public async Task<ActionResult<string>> GetContinent(int id)
{
   string sql = @"
                  SELECT 
                       [C].[Continent]
                     , [CO].[Country]
                     , [D].[total_cases]
                     , [D].[total_deaths]
                     , [D].[total_cases_per_million]
                     , [D].[total_deaths_per_million]
                     , [D].[population]
                     , [D].[population_density]
                     , [D].[gdp_per_capita]
                   FROM
                      [OwidCountriesData] AS[D]
                      INNER JOIN
                        [Continents] AS[C]
                      ON[D].[ContinentId] = [C].[Id]
                        INNER JOIN
                          [Countries] AS[CO]
                        ON[D].[CountriesId] = [CO].[Id]
                   WHERE([C].[Id] = @continent)
                   ORDER BY
                       [D].[total_cases_per_million] DESC".Replace("@continent", id.ToString()); ;
   var continent = await _dal.GetDataAsync(sql);
   if (continent == null)
   {
      return NotFound();
   }
   string json = JsonSerializer.Serialize(continent, new JsonSerializerOptions()
   {
      WriteIndented = true,
      ReferenceHandler = ReferenceHandler.Preserve
   });
   return json;
}

Código

Finalmente, para la consulta directa por código, optimizamos utilizando el modificador FOR JOSN, y obteniendo entonces directamente la cadena JSON resultante.

public async Task<ActionResult<string>> GetContinent(int id)
{
   string sql = @"    SELECT 
                          [C].[Continent]
                        , [CO].[Country]
                        , [D].[total_cases]
                        , [D].[total_deaths]
                        , [D].[total_cases_per_million]
                        , [D].[total_deaths_per_million]
                        , [D].[population]
                        , [D].[population_density]
                        , [D].[gdp_per_capita]
                      FROM 
                         [OwidCountriesData] AS [D]
                         INNER JOIN
                           [Continents] AS [C]
                         ON [D].[ContinentId] = [C].[Id]
                           INNER JOIN
                             [Countries] AS [CO]
                           ON [D].[CountriesId] = [CO].[Id]
                      WHERE([C].[Id] = @continent)
                      ORDER BY 
                          [D].[total_cases_per_million] DESC FOR JSON AUTO, INCLUDE_NULL_VALUES, ROOT('CountriesInfo');";
   SqlCommand com = _dal.CreateCommand(sql);
   com.Parameters.AddWithValue("@continent", id);
   return await _dal.GetJSONDataAsync(com);
 
}

Aclaración

Tanto en el proyecto Dapper como en el de código, se construyó una capa de acceso a datos mínima, para emular similar funcionalidad a la brindada por el código generado por EF.

Rendimiento

El gráfico inferior muestra la comparativa en utilización de CPU, tiempo de duración, y lecturas a disco, en cada uno de los casos.
Una imagen, vale más que mil palabras. 🙂

En el gráfico, solo se evalúan valores desde el punto de vista de la base de datos, no del código .Net, ni su tiempo de ejecución. Agregaré esto en la próxima entrega.