গুগল অ্যাপ ইঞ্জিনে, বহু-থেকে-বহু যোগদানের মডেল সবচেয়ে কার্যকর কী?


9

Bigtable নকশা, মান রিলেশনাল মডেলের দর্শন অনেক প্রত্যাখ্যান স্পষ্টভাবে ছোট টেবিল একটি বড় হোস্টে denormalization করা উচিত ছিল।

বৃহত্তর ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি যেখানে এটি সমস্যা রয়েছে তা হ'ল অনেকের সাথে যোগ দেয় মডেলিং।

এইগুলিতে যোগদানের মডেল করার একটি উপায় হ'ল প্রথম সাধারণ ফর্মটি লঙ্ঘন করা এবং সমস্ত আকর্ষণীয় ডেটা ডিবি লিস্টপ্রোপার্টি () এ রাখা। যদিও এটিতে কোনও ক্যোয়ারী থেকে অনুসন্ধান করার যোগ্যতা রয়েছে, আমি এখনও অন্য তালিকাটি টানা বনাম একটি তালিকা অনুসন্ধানের কার্যকারিতা সম্পর্কিত অন্বেষণ করতে পারি নি।

যেহেতু যোগ দেওয়া সম্ভব নয়, রিলেশনশিপপ্রের্টিগুলির মাধ্যমে টেবিলগুলি লিঙ্ক করা সম্ভব। অতএব, পর্যাপ্ত পরিশ্রমের সাথে, মানক ছেদ টেবিল (একটি যৌথ প্রাথমিক কী সহ একটি টেবিল যা উভয় পিতামাতার টেবিলগুলিকে উল্লেখ করে) তৈরি করা যেতে পারে। কেউ কি বিভিন্ন প্রয়োগের পারফরম্যান্স হিট অন্বেষণ করেছে?

-Edit-

ডকুমেন্টেশনে প্রস্তাবিত কীগুলির তালিকাটি এটি করার একটি উপায় হ'ল, আমি তার ও অন্যান্য বাস্তবায়নের কার্য সম্পাদন এবং অসাধারণ হারগুলিতে আগ্রহী। কীগুলির পারস্পরিক তালিকাগুলি তৈরিতে কি ইউটিলিটি রয়েছে? পুনরাবৃত্তের সাথে জড়িত প্রচেষ্টাটি কি মূল্য পায়? এটা করতে একটি ভাল উপায় আছে কি?

উত্তর:


3

আমি এখনই জিএই ডেটাস্টোরের সাথেও কাজ করছি, আপনার যদি ইতিমধ্যে না থাকে তবে আপনার এই নিবন্ধটি পরীক্ষা করা উচিত । আপনি যদি দরকারী কিছু খুঁজে পেয়ে থাকেন তবে দয়া করে আপনার প্রশ্ন আপডেট করুন।

সম্পাদনা করুন:

আমি দেখেছি এই আজ, এটি চেক আউট।


0

GAE- এর আমার অভিজ্ঞতায় আপনার টেবিলের প্রশ্নগুলি খুব কম ব্যবহার করা উচিত। একটি "যোগদান" সারণী যুক্ত করা জিনিসকে আরও আরও ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে নামিয়ে দেবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কাছে A এবং B টেবিল থাকে যা অনেকগুলি থেকে অনেকের মধ্যে সম্পর্ক ভাগ করে দেয় এবং আপনি A এবং B উভয় ক্ষেত্রেই রিলেশনশিপপ্রটি ক্ষেত্রের সাথে একটি "যোগদান" টেবিল জে তৈরি করেন, আপনি যতবার অনুসন্ধান করতে চান আপনাকে জে জিজ্ঞাসা করতে হবে সম্পর্কিত রেকর্ড (সত্তা)।

এ বা বি তে কীগুলির তালিকা (বা যদি প্রয়োজন হয় উভয়ই) পাওয়া খুব দ্রুত হবে কারণ আপনি যখন সেই রেকর্ড / সত্তা আনবেন তখন সেগুলি অন্তর্ভুক্ত হবে। যতক্ষণ না তালিকায় আপনার কাছে খুব বেশি কী না থাকে (অর্থাত্ সত্তাটি খুব বেশি বড় নয়), এই পথে যাওয়ার উপায়।

আমি আমার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এনডিবি ব্যবহার শুরু করেছি এবং সত্ত্বা আনার সময় কীগুলি ব্যবহার করার কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা রয়েছে। সত্তাটি ইতিমধ্যে ক্যাশে থাকলে তা প্রথমে এটিকে মেমরি বা মেমক্যাচ থেকে টানবে। সুতরাং আপনার কীগুলির তালিকাগুলিতে যদি উল্লেখযোগ্য ওভারল্যাপ থাকে তবে ইতিমধ্যে প্রাপ্ত সংস্থাগুলির জন্য ফেচগুলি আরও দ্রুত হবে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.