Jak fabryki radzą sobie z relacjami między modelami inaczej niż siewnicy

Fabryki koncentrują się przede wszystkim na generowaniu pojedynczych lub powiązanych instancji modelu z randomizowanymi lub predefiniowanymi atrybutami, często przy użyciu bibliotek Faker. Z drugiej strony, Seeders polega bardziej na uruchamianiu serii instrukcji zapełniania bazy danych wszelkimi potrzebnymi danymi, które mogą obejmować wiele modeli i ich relacje.

Definicja i cel

Fabryki mają na celu tworzenie indywidualnych lub powiązanych instancji modeli z fałszywymi danymi. Pozwalają programistom zdefiniować plany modeli, określając, w jaki sposób powinny być wypełnione atrybutów i umożliwiając generowanie wielu instancji tego modelu do testowania lub siewu bazy danych. Fabryki często działają w izolacji lub z bardzo wyraźnymi relacjami między modelami, koncentrując się na atrybutach i istnieniu instancji modeli.

Seeders służą jako skrypty lub klasy, które mogą wywoływać fabryki lub bezpośrednie wstawki bazy danych w celu wypełnienia bazy danych. Seeders są bardziej holistyczne i proceduralne, kontrolując porządek i logikę tworzenia danych. Zapewniają, że populacja danych ma miejsce we właściwej sekwencji, aby utrzymać integralność danych, szczególnie w przypadku zaangażowanych wielu współzależnych tabel.

Radzenie sobie relacji w fabrykach

W modelowych fabrykach relacje są zwykle obsługiwane przez definiowanie relacji w samych definicjach fabrycznych. Na przykład, jeśli model użytkownika ma relację jeden do jednego z modelem profilu, fabryka użytkowników może zdefiniować, że „ma” profil za pomocą metod relacji lub zwrotów zwrotnych, które będą generować i kojarzyć powiązane profile podczas tworzenia użytkowników.

Fabryki mogą osadzić relacyjną logikę, tak że gdy fabryka modelu jest używana do tworzenia instancji, automatycznie tworzy i kojarzy powiązane instancje modelu w tej samej operacji. Często odbywa się to przy użyciu metod takich jak „ma ()`, `dla ()` lub niestandardowe zwrotne relacje, które generują powiązane modele. Takie podejście ułatwia testowanie, ponieważ powiązane dane są tworzone przejrzliwie wraz z głównymi danymi modelu.

Radzenie sobie relacji w siewnikach

Seeders używają fabryk, ale organizują ogólny przepływ i porządek tworzenia. Ponieważ sadzenie może obejmować złożone relacje, nasiona zazwyczaj zarządzają relacjami, zapewniając tworzenie modeli nadrzędnych przed modelami dziecięcymi w celu przestrzegania ograniczeń bazy danych (np. Klucze zagranicznych). Na przykład w związku, w którym użytkownik należy do organizacji, Seeders stworzyłby najpierw organizację, a następnie utworzyli użytkownika z odpowiednim kluczem zagranicznym łączącym się z organizacją.

Seeders mogą manipulować lub koordynować tworzenie danych w dowolnej kolejności i łączyć proste lub złożone zestawy danych, czasem z wyraźnym obchodzeniem się za obcych klawiszy lub tabel obrotowych w relacjach wielu do wielu. Często radzą sobie z orkiestracją, za którą fabryki nie są odpowiedzialne, takie jak decydowanie o sekwencji sadzenia w celu zaspokojenia zasad integralności danych w wielu tabelach.

Złożoność relacji i wzorce

Fabryki zazwyczaj definiują proste lub zagnieżdżone relacje modelu przy użyciu wbudowanych metod, które generują powiązane rekordy na żądanie. Koncentrują się na operacjach tworzenia atomowych - tworzenie modelu i jego bezpośrednich relacjach w jednym wezwaniu. Na przykład fabryka dla użytkownika może zdefiniować relację do automatycznego tworzenia wielu postów lub profilu, który należy do użytkownika, generując zagnieżdżoną strukturę podobną do JSON w modelu instancji modelu.

Seeders muszą wyraźnie zdefiniować, w jaki sposób dane powiązane z prawdopodobnie wielu modeli zostaną utworzone we właściwej kolejności. Mogą najpierw utworzyć wszystkie organizacje, a następnie wszystkich użytkowników (kojarzenie użytkowników z organizacjami), a następnie tworzyć posty powiązane z użytkownikami. Zamówienie należy zachować, aby spełnić ograniczenia kluczowe obce. Seeders obsługuje również złożone scenariusze, takie jak warunkowe siew, siewnik oparty na środowisku lub tworzenie danych tylko wtedy, gdy już nie istnieje.

Relacje wiele do wielu

Radzenie sobie z relacjami wielu do wielu jest bardziej zaangażowane. Fabryki streszczenie to poprzez umożliwienie tworzenia relacji za pomocą fabryk tabeli obrotowej lub metodami takimi jak `` `ate () 'w Laravel, często w definicji fabryki lub po tworzeniu fabryki. Ułatwia to generowanie powiązanych modeli i automatycznie łączą je z danymi obrotowymi.

Tymczasem nasilacze jawnie koordynują łączenie wielu do wielu, najpierw tworząc instancje obu modeli, a następnie wywołując wkładki tabeli obrotowej, albo za pomocą wymownych metod relacji lub bezpośrednich zapytań bazy danych. Seeders zarządzają populacją tabel obrotowych, łącząc ID i może dodać dodatkowe pola danych obrotowych, zapewniając, że baza danych odzwierciedla poprawne połączenia między modelami.

Zależności Kluczowych Kluczowych

Fabryki często zarządzają kluczowymi zależnościami obcych w swoich definicjach. Gdy fabryka tworzy model, który zależy od innego, może gniazdować fabryki związane z automatycznym generowaniem modeli nadrzędnych lub powiązanych. Podejście to zmniejsza ryzyko odniesienia nieistniejących rekordów i usprawnia tworzenie prawidłowych zestawów danych do testowania.

Seeders muszą wyraźnie obsługiwać obce kluczowe zależności, często wymagając starannego zamówienia populacji tabeli w celu poszanowania tych ograniczeń. W Seeders zwykle tworzy modele nadrzędne lub odwołane, a następnie użyć ich głównych kluczy do łączenia modeli zależnych. Sederzy działają zatem jako orkiestrowie zarządzający przepływem populacji bazy danych w odniesieniu do integralności relacyjnej.

Ponowne wykorzystanie i kompozycja

Fabryki są bardzo użyteczne i komponowane. Można je zdefiniować raz i użyć do tworzenia samodzielnych instancji lub powiązanych instancji z powtarzanymi relacjami, obsługując przepływy pracy lub powtarzane generowanie danych nasion za pomocą wariantów.

Sieci są zwykle bardziej proceduralnymi skryptami, mniej wielokrotnego użytku w izolacji, często koncentrują się na konkretnym scenariuszu populacji danych lub konfiguracji środowiska. Jednak wywołują fabryki jako elementy budulcowe i komponują te połączenia w sensownej kolejności, aby skonfigurować złożone środowisko danych.

Transakcje i izolacja

Fabryki tworzą przypadki zwykle w izolacji lub jako część pojedynczego wezwania fabrycznego, które może być owinięte w transakcji do testów, ale zwykle nie. Koncentrują się na generowaniu modelu i jego relacji za jednym razem.

Seeders często owijają duże sekwencje populacji danych w transakcjach bazy danych, aby zapewnić sukces całej operacji siewu, zapobiegając częściowym lub uszkodzonym danemu w pokrewnych tabelach. To podejście transakcyjne jest niezbędne, gdy siewcy zarządzają wieloma współzależnymi modelami i relacjami.

Zalety i przypadki użycia

Korzystanie z fabryk do relacji jest korzystne w scenariuszach wymagających szybkiego i izolowanego generowania danych testowych lub samych testów. Upraszczają tworzenie powiązanych modeli bez ręcznej interwencji, pozwalając programistom skupić się na testach zamiast ręcznej konfiguracji danych.

Preferowane są scenariusze do konfiguracji środowiska, początkowej populacji danych lub złożonych scenariuszy sadzenia, w których zamówienie i logika populacji bazy danych mają znaczenie, w tym zależności wielomodelowe i zgodność logiki biznesowej. Seeders wywołuje fabryki i bezpośrednie operacje bazy danych, aby dostarczyć w pełni gotowy stan bazy danych do opracowywania lub inscenizacji.

praktyczny przykład

Rozważ tworzenie użytkowników i ich postów:

- Dzięki fabrykom można zdefiniować w fabryce użytkowników relacje, aby automatycznie tworzyć posty, więc gdy użytkownik jest tworzony za pośrednictwem fabryki, powiązane posty są tworzone automatycznie.

- W przypadku Seeders Seeder najpierw tworzy użytkowników za pomocą fabryki użytkowników. Następnie osobno wykorzystuje fabrykę Post do tworzenia postów, jawnie kojarząc je z użytkownikami w pętli lub partii, zapewniając integralność referencyjną.

Fabryki koncentrują się na kapsułkowaniu logiki relacji w samym procesie tworzenia modelu. Seeders koncentruje się na orkiestracji i zamawianiu, które zapewniają spójny ogólny stan bazy danych.

Streszczenie

Fabryki radzą sobie z relacjami, osadzając logikę tworzenia relacyjnego w fabrycznych definicjach, umożliwiając automatyczne, zagnieżdżone tworzenie powiązanych modeli. Promują prostotę i możliwość ponownego użycia podczas generowania pojedynczych lub małych zestawów powiązanych modeli, idealnych do testowania i szybkiego wytwarzania fałszywych danych.

Seeders radzą sobie z relacjami, organizując porządek i przepływ pełnych procesów populacji bazy danych, zapewniając powiązane modele w spójnej kolejności i z ważnymi klawiszami zagranicznymi. Wykorzystują fabryki jako elementy budulcowe, ale rozszerzają odpowiedzialność za zarządzanie złożonymi zależnościami między modeli, dane specyficzne dla środowiska i transakcyjną spójność w całej operacji nasycania.