Wie gehen Fabriken unterschiedlich mit Beziehungen zwischen Modellen als Sämaschinen um

Fabriken konzentrieren sich hauptsächlich auf die Generierung einzelner oder verwandter Modellinstanzen mit randomisierten oder vordefinierten Attributen, häufig unter Verwendung von Faker -Bibliotheken. Bei Sämaschern hingegen handelt es sich mehr darum, eine Reihe von Anweisungen auszuführen, um die Datenbank mit den benötigten Daten zu füllen, die mehrere Modelle und ihre Beziehungen enthalten können.

Definition und Zweck

Fabriken sollen individuelle oder verwandte Modellinstanzen mit gefälschten Daten einfach und konsequent erstellen. Sie ermöglichen es Entwicklern, Blaupausen von Modellen zu definieren und anzugeben, wie Attribute gefüllt werden sollten, und die Erzeugung vieler Instanzen dieses Modells für Tests oder Datenbanksaatzwecke zu ermöglichen. Fabriken funktionieren oft isoliert oder mit sehr klaren Beziehungen zwischen Modellen, wobei sich auf die Attribute und die Existenz von Modellinstanzen konzentriert.

Säter dienen als Skripte oder Klassen, die Fabriken oder direkte Datenbankeinfügungen aufrufen können, um die Datenbank zu füllen. Sämaschinen sind ganzheitlicher und prozeduraler und kontrollieren die Reihenfolge und Logik der Datenerstellung. Sie stellen sicher, dass die Datenpopulation in der richtigen Reihenfolge auftritt, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, insbesondere wenn mehrere voneinander abhängige Tabellen beteiligt sind.

Umgangsbeziehungen in Fabriken

In Modellfabriken werden Beziehungen normalerweise durch Definieren von Beziehungen innerhalb der Fabrikdefinitionen selbst behandelt. Wenn ein Benutzermodell beispielsweise eine Eins-zu-Eins-Beziehung zu einem Profilmodell hat, kann die Benutzerfabrik definieren, dass es über Beziehungsmethoden oder Rückrufe ein Profil hat, das beim Erstellen von Benutzern verwandte Profile generiert und assoziiert.

Fabriken können die relationale Logik so einbetten, dass eine Modellfabrik zum Erstellen einer Instanz automatisch die zugehörigen Modellinstanzen in derselben Operation erstellt und verknüpft. Dies erfolgt häufig mit Methoden wie "Has ()", "für ()" "oder" benutzerdefinierte Beziehungsrückrufe ", die verwandte Modelle generieren. Dieser Ansatz erleichtert das Test, da verwandte Daten neben den Hauptmodelldaten transparent erstellt werden.

Umgangsbeziehungen in Sämaschinen

Sämaschinen verwenden Fabriken, organisieren aber den Gesamtfluss und die Reihenfolge der Schöpfung. Da das Aussaat komplexe Beziehungen beinhaltet, verwalten Sämaschinen in der Regel Beziehungen, indem sie die Erstellung von Elternmodellen vor Kindermodellen sicherstellen, um Datenbankbeschränkungen (z. B. Fremdschlüssel) einzuhalten. In einer Beziehung, in der ein Benutzer einer Organisation angehört, würden Sämaschinen beispielsweise zuerst die Organisation erstellen und dann den Benutzer mit einem geeigneten Fremdschlüssel erstellen, der auf die Organisation zurückgreift.

Sämaschinen können die Erstellung von Daten in beliebiger Reihenfolge manipulieren oder koordinieren und einfache oder komplexe Datensätze kombinieren, manchmal mit explizitem Umgang mit fremden Schlüsseln oder Pivot-Tabellen in vielen zu vielen Beziehungen. Sie kümmern sich häufig um die Orchestrierung, für die Fabriken nicht verantwortlich sind, z. B. die Entscheidung der Seeding -Abfolge, um Datenintegritätsregeln über mehrere Tabellen hinweg zu erfüllen.

Beziehungskomplexität und Muster

Fabriken definieren typischerweise einfache oder verschachtelte Modellbeziehungen mit integrierten Methoden, die die damit verbundenen Datensätze auf Nachfrage generieren. Sie konzentrieren sich auf Atomerstellungsoperationen - ein Modell und seine unmittelbaren Beziehungen in einem Anruf. Beispielsweise kann eine Fabrik für einen Benutzer eine Beziehung zum automatischen Erstellen mehrerer Beiträge oder eines Profils definieren, das dem Benutzer gehört und eine verschachtelte JSON-ähnliche Struktur von Modellinstanzen nahtlos generiert.

Sämaschinen müssen explizit definieren, wie Daten in möglicherweise vielen Modellen in der richtigen Reihenfolge erstellt werden. Sie können zuerst alle Organisationen erstellen, dann alle Benutzer (die Benutzer mit Organisationen assoziieren) und dann Beiträge erstellen, die mit Benutzern verknüpft sind. Diese Anordnung muss beibehalten werden, um ausländische Schlüsselbeschränkungen zu erfüllen. Sämaschinen verarbeiten auch komplexe Szenarien wie bedingte Aussaat, umweltbasierte Aussaat oder Erstellen von Daten nur, wenn es noch nicht vorhanden ist.

Viele zu viele Beziehungen

Um mit vielen zu vielen Beziehungen umzugehen, ist es stärker involviert. Fabriken werden abstrahiert, indem es die Erstellung von Beziehungen unter Verwendung von Pivot -Tabellen -Fabriken oder durch Methoden wie "Attach ()` in Laravel, häufig innerhalb der Fabrikdefinition oder nach der Fabrikschöpfung, ermöglicht. Dies erleichtert es einfach, zugehörige Modelle zu generieren und sie automatisch mit den Pivot -Daten zu verknüpfen.

Sämaschinen koordinieren inzwischen explizit viele zu viele Verknüpfungen, indem sie zuerst Instanzen beider Modelle erstellen und dann die Pivot-Tabelleneinsätze entweder durch eloquente Beziehungsmethoden oder direkte Datenbankabfragen aufrufen. Säter verwalten die Population von Pivot-Tabellen, indem sie IDs verknüpfen und möglicherweise zusätzliche Drehdatenfelder hinzufügen, um sicherzustellen, dass die Datenbank die korrekten Intermodellverbindungen widerspiegelt.

ausländische Schlüsselabhängigkeiten

Fabriken verwalten häufig ausländische Schlüsselabhängigkeiten innerhalb ihrer Definitionen. Wenn eine Fabrik ein Modell erstellt, das von einem anderen abhängt, kann es die verwandten Fabriken nisten, um die übergeordneten oder verwandten Modelle automatisch zu generieren. Dieser Ansatz reduziert das Risiko, nicht existierende Datensätze zu verweisen und die Erstellung gültiger Datensätze für das Testen zu optimieren.

Sämaschinen müssen ausdrücklich ausländische Schlüsselabhängigkeiten bewältigen und häufig eine sorgfältige Reihenfolge der Tabellenpopulation erfordern, um diese Einschränkungen zu respektieren. In Seeders ist es üblich, zuerst die übergeordneten oder referenzierten Modelle zu erstellen und dann ihre primären Schlüssel zu verwenden, um abhängige Modelle zu verknüpfen. Sämaschinen fungieren daher als Orchestratoren, die den Fluss der Datenbankpopulation in Bezug auf die relationale Integrität verwalten.

Wiederverwendbarkeit und Komposition

Fabriken sind sehr wiederverwendbar und komponierbar. Sie können einmal definiert und verwendet werden, um eigenständige Instanzen oder verwandte Instanzen mit festgelegten Beziehungen zu erstellen, wodurch Test -Workflows oder wiederholte Samendatenerzeugung mit Varianten unterstützt werden.

Sämaschinen sind in der Regel mehr prozedurale Skripte, weniger wiederverwendbar und konzentriert sich häufig auf ein bestimmtes Datenpopulationsszenario oder eine Umgebungsaufstellung. Sie rufen jedoch Fabriken als Bausteine ​​auf und verfassen diese Anrufe in einer aussagekräftigen Reihenfolge, um eine komplexe Datenumgebung einzurichten.

Transaktionen und Isolation

Fabriken erzeugen Instanzen normalerweise isoliert oder als Teil eines einzelnen Fabrikaufrufs, der möglicherweise in eine Transaktion für Tests eingewickelt werden kann, aber normalerweise nicht. Sie konzentrieren sich darauf, das Modell und seine Beziehungen auf einmal zu generieren.

Sämaschinen wickeln häufig große Datenpopulationssequenzen in Datenbanktransaktionen ein, um sicherzustellen, dass entweder der gesamte Aussaatvorgang erfolgreich ist oder fehlschlägt und teilweise oder beschädigte Daten in zugehörigen Tabellen verhindert. Dieser Transaktionsansatz ist wesentlich, wenn Sämaschinen mehrere voneinander abhängige Modelle und Beziehungen verwalten.

Vorteile und Anwendungsfälle

Die Verwendung von Fabriken für Beziehungen ist in Szenarien von Vorteil, die eine schnelle und isolierte Erzeugung von Testdaten oder in Tests selbst erfordern. Sie vereinfachen die Erstellung verwandter Modelle ohne manuelle Intervention und lassen Entwickler sich auf Tests anstelle der manuellen Dateneinrichtung konzentrieren.

Sämaschinen werden für Umgebungseinstellungen, anfängliche Datenpopulationen oder komplexe Saat-Szenarien bevorzugt, in denen die Reihenfolge und Logik der Datenbankpopulation Materie, einschließlich Multi-Modell-Abhängigkeiten und Einhaltung von Unternehmenslogik,. Seaservern berufen Fabriken und direkte Datenbankvorgänge, um einen vollständig bereiten Datenbankzustand für Entwicklung oder Staging zu liefern.

Praktisches Beispiel

Erwägen Sie, Benutzer und ihre Beiträge zu erstellen:

- Mit Fabriken kann man in der Benutzerfabrik eine Beziehung definieren, um Posts automatisch zu erstellen. Wenn ein Benutzer über die Fabrik erstellt wird, werden zugehörige Beiträge automatisch erstellt.

- Mit Seasern erstellt der Seenker zuerst Benutzer mithilfe der Benutzerfabrik. Separat verwendet es das Postfabrik, um Beiträge zu erstellen, wodurch sie explizit mit den Benutzern in einer Schleife oder Stapel verknüpft werden, um eine referenzielle Integrität zu gewährleisten.

Fabriken konzentrieren sich darauf, die Beziehungslogik innerhalb des Modellerstellungsprozesses selbst zu verringern. Sämaschinen konzentrieren sich auf die Orchestrierung und Ordnung, die einen konsistenten Gesamtdatenbankzustand gewährleistet.

Zusammenfassung

Fabriken behandeln Beziehungen, indem sie die relationale Erstellungslogik in die Werksdefinitionen einbetten und die automatische, verschachtelte Erstellung verwandter Modelle ermöglichen. Sie fördern die Einfachheit und Wiederverwendbarkeit, wenn sie einzelne oder kleine Sätze verwandter Modelle generieren, perfekt zum Testen und zur schnellen Erzeugung gefälschter Daten.

Säter behandeln Beziehungen, indem sie die Reihenfolge und den Fluss vollständiger Datenbankpopulationsprozesse orchestrieren und sicherstellen, dass verwandte Modelle in konsistenter Reihenfolge und mit gültigen Fremdschlüssel erstellt werden. Sie nutzen Fabriken als Bausteine, erweitern jedoch die Verantwortung für die Verwaltung komplexer Intermodellabhängigkeiten, umweltspezifischer Daten und transaktionaler Konsistenz über den gesamten Saatbetrieb.