


Struktur Data dalam Firestore untuk Mendapatkan Maklumat Penyedia yang Cekap
Dalam apl web yang melibatkan pelbagai kategori produk dan pembekal yang berkaitan, adalah penting untuk mendapatkan semula maklumat pembekal untuk produk tertentu dengan cekap. Apabila mempertimbangkan pendekatan Firestore, adalah penting untuk memahami bahawa tidak ada struktur data yang "betul" secara universal. Struktur optimum bergantung pada keperluan khusus dan corak pertanyaan aplikasi.
Struktur Koleksi:
Struktur data yang dicadangkan termasuk koleksi "Penyedia" yang mengandungi dokumen pembekal dan koleksi "Produk" yang mengandungi dokumen produk. Setiap dokumen produk merujuk kepada pembekal melalui ID Pembekal.
Pendekatan untuk Penduaan Data:
Terdapat dua pendekatan utama untuk mengurus pertindihan data dalam senario ini:
- Menyimpan Rujukan: Kekalkan hanya ID Pembekal dalam dokumen produk dan dapatkan semula maklumat pembekal sebenar daripada koleksi "Penyedia" apabila diperlukan.
- Penyahnormalan Data: Salin keseluruhan objek pembekal ke dalam dokumen produk, membolehkan mendapatkan semula lebih cepat tanpa pangkalan data tambahan panggilan.
Perbandingan Pendekatan:
Pilihan antara pendekatan ini bergantung kepada beberapa faktor:
- Kekerapan Kemas Kini: Jika maklumat pembekal tertakluk kepada perubahan yang kerap, penyahnormalan data boleh meningkatkan overhed penyelenggaraan dengan memerlukan kemas kini merentas kedua-dua "Penyedia" dan "Produk" koleksi.
- Prestasi Pertanyaan: Penyahnormalan data boleh meningkatkan prestasi bacaan dengan ketara dengan menyediakan semua maklumat yang diperlukan dalam satu dokumen.
- Storan dan Kos: Penduaan data meningkatkan penggunaan storan dan kos pertanyaan masuk Firestore.
Mengoptimumkan Prestasi:
Pertukaran prestasi khusus bergantung pada kes penggunaan yang dijangkakan. Untuk aplikasi yang memerlukan prestasi bacaan tinggi dan penulisan minimum, penyahnormalan data mungkin lebih baik. Sebaliknya, jika kekerapan menulis lebih tinggi dan mendapatkan semula pantas adalah kurang kritikal, menyimpan rujukan mungkin pilihan yang lebih sesuai.
Pertimbangan Tambahan:
- Ketekalan Data: Apabila menggunakan penyahnormalan data, pastikan kemas kini digunakan secara konsisten pada semua pendua contoh.
- Pertimbangan Keselamatan: Susun data untuk memudahkan pelaksanaan peraturan keselamatan yang teguh dalam Firestore.
Kesimpulan:
Struktur data terbaik untuk Firestore bergantung pada keperluan aplikasi khusus dan ciri prestasi yang diingini. Dengan mempertimbangkan dengan teliti faktor yang dibincangkan di atas, pembangun boleh mengoptimumkan struktur data mereka dengan berkesan untuk mendapatkan semula maklumat pembekal yang cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengoptimumkan Struktur Data Firestore untuk Mendapatkan Maklumat Penyedia yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini membincangkan menggunakan Maven dan Gradle untuk Pengurusan Projek Java, membina automasi, dan resolusi pergantungan, membandingkan pendekatan dan strategi pengoptimuman mereka.

Artikel ini membincangkan membuat dan menggunakan perpustakaan Java tersuai (fail balang) dengan pengurusan versi dan pergantungan yang betul, menggunakan alat seperti Maven dan Gradle.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Artikel ini membincangkan menggunakan JPA untuk pemetaan objek-relasi dengan ciri-ciri canggih seperti caching dan pemuatan malas. Ia meliputi persediaan, pemetaan entiti, dan amalan terbaik untuk mengoptimumkan prestasi sambil menonjolkan potensi perangkap. [159 aksara]

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Artikel ini menerangkan Java's Remote Method Invocation (RMI) untuk membina aplikasi yang diedarkan. IT memperincikan definisi antara muka, pelaksanaan, persediaan pendaftaran, dan penyerahan klien, menangani cabaran seperti isu rangkaian dan keselamatan.

Artikel ini memperincikan API soket Java untuk komunikasi rangkaian, yang meliputi persediaan pelanggan-pelayan, pengendalian data, dan pertimbangan penting seperti pengurusan sumber, pengendalian ralat, dan keselamatan. Ia juga meneroka teknik pengoptimuman prestasi, i

Butiran artikel ini mewujudkan protokol rangkaian Java tersuai. Ia meliputi definisi protokol (struktur data, pembingkaian, pengendalian ralat, versi), pelaksanaan (menggunakan soket), serialisasi data, dan amalan terbaik (kecekapan, keselamatan, mainta


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa