Polymorfa föreningar i Laravel ger ett sätt för en modell att tillhöra mer än en annan modell med en enda förening. Medan denna dynamiska flexibilitet är tilltalande i vissa utvecklingsscenarier, har polymorfa föreningar många potentiella nackdelar som kan påverka databasintegritet, prestanda, underhållbarhet och skalbarhet.
Brist på dataintegritet och utländska nyckelbegränsningar
En av de viktigaste nackdelarna med att använda polymorfa föreningar i Laravel är oförmågan att upprätthålla utländska nyckelbegränsningar på databasnivån. Polymorfa föreningar förlitar sig vanligtvis på två kolumner i en relaterad tabell - en som lagrar ID för den relaterade modellen och den andra lagring av typen (klassnamn) som en sträng. Denna design förhindrar användning av vanliga utländska nyckelbegränsningar eftersom den utländska nyckelreferensen varierar dynamiskt beroende på tillhörande modelltyp. Följaktligen kan databasmotorn inte garantera referensintegritet, vilket leder till en högre risk för föräldralösa eller inkonsekventa poster om relaterade enheter raderas eller modifieras utan korrekt kaskadbeteende som upprätthålls av applikationen.
Fråga komplexitet och prestandafrågor
Polymorfa föreningar komplicerar frågeställningar eftersom varje fråga måste filtrera av både det utländska nyckel -ID och kolumnen typ. Till exempel kräver hämtning av kommentarer för en specifik resurstyp specificera modelltypen vid sidan av ID. Detta sammansatta tillstånd resulterar ofta i ineffektiva frågor som gör det svårt för databasoptimeringen att använda index effektivt, vilket därmed bromsar frågeställningen, särskilt när datavolymerna ökar. Kompositindex på kolumner av typ och ID är nödvändiga men kan vara svåra att optimera. Den strängbaserade typen av kolumnen lägger till överhuvudet till indexering och tar mer lagringsutrymme jämfört med endast heltalsnycklar, vilket potentiellt är förnedrande övergripande databasprestanda.
Överträdelser av databasnormalisering och princip för enskilda ansvar
Genom att lagra flera icke relaterade föreningar i samma tabell bryter polymorfa föreningar principen om ett enda ansvar i databasdesign. Tabeller blir fångst för olika modeller, som kan ha olika attributuppsättningar och begränsningar. Detta bryter mot normaliseringsprinciper, vilket gör schemat mindre tydligt och svårare att upprätthålla eller validera på databasnivån. Polymorfa fält lagrar data som representerar olika enheter med varierande semantik och integritetsbehov, vilket komplicerar schemahantering och ökar risken för buggar eller dataavvikelser.
Ökad underhållskomplexitet och kodöppning
Genomförande av polymorfa föreningar leder ofta till komplicerad applikationslogik. Till exempel kan ingångsvalidering, modelllivscykelkrokar och affärsregler behöva hantera olika modelltyper i en enda polymorfisk modell. Detta kan leda till att koden blir rörig med typspecifika villkorade kontroller, vilket minskar läsbarheten och underhållbarhet. När modeller utvecklas med distinkta krav tenderar den enskilda polymorfa modellen att samla ansvar som är svåra att separera, vilket resulterar i teknisk skuld.
Utmaningar med ivriga belastningar och ORM -begränsningar
ORM -ramar som Laravels vältaliga har begränsningar när de arbetar med polymorfa föreningar, särskilt kring ivriga belastningar. Eftersom polymorfa förhållanden dynamiskt associerar flera typer, kan ORM inte naturligt utföra optimerad ivrig belastning med sammanfogningar för alla relaterade typer i en enda fråga. Denna begränsning tvingar ytterligare frågor eller komplex lösningskod för att undvika N+1 -frågaproblem, vilket ökar utvecklings- och prestationsbördan.
Svårigheter att upprätthålla unika begränsningar och indexering
Att skriva unika index eller begränsningar som sträcker sig över polymorfa föreningar är svårt eller omöjligt på grund av den inblandade variabeln och sammansatt karaktären. Till exempel, att garantera unika kombinationer på polymorfa nycklar kräver sammansatta index på både typkolumnen och ID -kolumnen, som kan vara besvärlig att utforma och underhålla. Dessutom är indexering av strängbaserade typkolumner långsammare jämfört med heltal främmande nycklar och konsumerar mer lagringsutrymme, vilket ökar frågekostnaden.
slösat databasutrymme på grund av kolumner av strängtyp
Polymorfa föreningar använder en strängkolumn för att lagra klassnamnet på den relaterade modellen, som i allmänhet är längre och mer rymdkonsumtiva än heltal utländska nycklar. Detta bortkastade utrymme blir betydande över miljoner rader. Förvaring av överflödiga och långa typnamn blåser upp tabellstorleken och kan leda till ökad I/O -omkostnader under läsningar och skrivningar.
Risk för inaktuella eller föräldralösa data på grund av brist på kaskadering av borttagning
Eftersom databasen inte kan upprätthålla utländska nyckelbegränsningar med kaskadering av borttagning på polymorfa föreningar är det lätt att samla in inaktuella poster när förälderenheter raderas. Rensningsansvaret faller helt på applikationskod, vilket ökar risken för att glömma att ta bort beroende polymorfa poster, som kan kvarstå som föräldralösa eller ogiltiga data.
Begränsad frågbarhet och komplex rapportering
Att lagra heterogena föreningar inom polymorfa tabeller komplicerar rapportering och sammanlagda frågor. Typisk fråga, filtrering eller grupperingsoperationer blir mer komplexa eftersom de relaterade posterna tillhör olika tabeller eller typer, vilket kräver ytterligare logik för att förena eller skilja dem i frågor. Denna fragmenterade natur försämrar förmågan att utföra meningsfull analys effektivt.
Alternativ föredragna framför polymorfa föreningar
På grund av de nämnda nackdelarna rekommenderar utvecklare ofta alternativ till polymorfa föreningar för att uppnå bättre dataintegritet och enklare underhåll:
- Separata relationstabeller: I stället för en enda polymorfa tabell, använd separata tabeller med uttryckliga utländska nycklar för varje relationstyp. Detta upprätthåller dataintegritet med inbyggda databasbegränsningar och förenklar frågor och indexering.
- Arv med en enda tabell (STI) eller klass tabellarv (CTI): Dessa tillvägagångssätt modellerar arvhierarkier mer uttryckligen och kan minska viss polymorf komplexitet, även om de också har begränsningar och kan lägga till komplexitet i andra områden.
- Komposition över arv: Gyn sammansättning där relaterade data är inkapslade i dedikerade modeller och relationer, förbättring av tydlighet och underhåll.