কোন নিয়মিত গুগল অ্যাপ ইঞ্জিন ব্যবহার, একটি পলিমোডেল বা একটি সাধারণ "বিগ টেবিল" মডেল সেরা পারফরম্যান্স উত্পাদন করে?
পলিমোডেল কার্যকরভাবে, "শ্রেণি" নামে অভিভাবক সারণীতে একটি কলাম তৈরি করে যা উত্তরাধিকারের ট্র্যাকিং সরবরাহ করে। যেখানে পিতামাত্ত শ্রেণীর কাছ থেকে উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত একটি সাধারণ বিগ টেবিল পিতামাতাকে জিজ্ঞাসা করার ক্ষমতা এবং সমস্ত উপজাতীয় শ্রেণীর সমস্ত শিশুকে খুঁজে পাওয়ার ক্ষমতা ছাড়াই একটি নতুন এবং পৃথক ডেটা কাঠামো তৈরি করে।
উত্তর:
সম্ভবত পারফরম্যান্সের পার্থক্য রয়েছে তবে এটি সম্ভবত খুব ছোট।
আমি যা পেয়েছি তা এখানে (সমস্ত পাইথনের গুগল ডক্সের উপর ভিত্তি করে )।
বিগ টেবিল পলিমোডেল তথ্য স্থানীয়ভাবে সমর্থন করে না। পরিবর্তে, এটি একটি 'শ্রেণি' সম্পত্তি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়েছে। সুতরাং, যখন আপনি কোনও অনুসন্ধান করার চেষ্টা করবেন, উদাহরণস্বরূপ, বেস ক্লাসটি সন্ধান করার জন্য, আপনি এই 'শ্রেণি' সম্পত্তিটি অনুসন্ধান করবেন।
পলিমোডেল ক্লাস ব্যবহার করে এমন সমস্ত ক্যোয়ারিতে একটি অতিরিক্ত ফিল্টার প্রয়োগ করা থাকে যা প্রদত্ত শ্রেণীর দ্বারা ফিল্টার করে ('শ্রেণি' সম্পত্তি ব্যবহার করে)।
পলিমোডেল ক্লাসের জন্য তৈরি যে কোনও সূচকগুলি অবশ্যই অতিরিক্ত 'শ্রেণি' কলামটি বিবেচনায় নিতে হবে।
মূলত, পলিমোডেল শ্রেণি নিজেরাই 'শ্রেণি' সম্পত্তিটির যত্ন নেয়, এগুলিকে কোয়েরিতে serোকায় এবং অন্যান্য প্রশ্নের জন্য ব্যবহার করে। এটি বাদে, এটি স্ট্যান্ডার্ড বিগ টেবিল ব্যবহারের অনুরূপ কাজ করে।
সুতরাং, পার্থক্যটি কেবলমাত্র একটি অতিরিক্ত কলাম যুক্ত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করছে।
একটি পারফরম্যান্স পার্থক্য আছে? হ্যাঁ, সম্ভবত তাই। আপনি যে কোনও ডাটাবেস সিস্টেমে প্রতিটি কলাম যুক্ত করবেন তার কার্যকারিতা প্রভাব ফেলবে। তবে, তা কি তাৎপর্যপূর্ণ? সম্ভবত না.