Kako tovarne ravnajo z razmerji med modeli drugače kot sejalniki

Tovarne se osredotočajo predvsem na ustvarjanje posameznih ali sorodnih modelnih primerov z randomiziranimi ali vnaprej določenimi atributi, ki pogosto uporabljajo knjižnice Faker. Po drugi strani so sejalniki bolj za izvajanje vrste navodil za poselitev baze podatkov s kakršnimi koli podatki, ki lahko vključujejo več modelov in njihovih odnosov.

Opredelitev in namen

Tovarne so zasnovane tako, da enostavno in dosledno ustvarite posamezne ali povezane primere modela s ponarejenimi podatki. Razvijalcem omogočajo, da opredelijo načrte modelov, pri čemer določijo, kako je treba atribute zapolniti in omogočajo ustvarjanje številnih primerov tega modela za testiranje ali sejanje baze podatkov. Tovarne pogosto delujejo v izolaciji ali z zelo jasnimi odnosi med modeli, pri čemer se osredotočajo na atribute in obstoj modelnih primerov.

Sejalniki služijo kot skripte ali razredi, ki lahko pokličejo tovarne ali neposredne vstavke baze podatkov za poselitev baze podatkov. Sejalniki so bolj celostni in procesni, ki nadzirajo vrstni red in logiko ustvarjanja podatkov. Zagotavljajo, da se populacija podatkov zgodi v pravilnem zaporedju, da ohrani celovitost podatkov, zlasti kadar je vključenih več soodvisnih tabel.

Ravnanje odnosov v tovarnah

V modelnih tovarnah se odnosi običajno obravnavajo z opredelitvijo odnosov znotraj same tovarne. Na primer, če ima uporabniški model odnos med profilom z modelom profila, lahko uporabniška tovarna določi, da ima "profil" profil z metodami odnosov ali povratnih klicev, ki bodo pri ustvarjanju uporabnikov ustvarili in povezovali povezane profile.

Tovarne lahko vgradijo relacijsko logiko tako, da ko se za ustvarjanje primerka uporablja tovarna modelov, samodejno ustvari in povezuje povezane modelne primere v isti operaciji. To se pogosto izvaja z metodami, kot so `Has ()`, `za ()`, ali povratne klice v razmerju po meri, ki ustvarjajo povezane modele. Ta pristop olajša testiranje, ker se povezani podatki skupaj z glavnimi podatki modela ustvarjajo.

Ravnanje odnosov v sedežu

Sejalniki uporabljajo tovarne, vendar organizirajo celoten tok in vrstni red ustvarjanja. Ker lahko sejanje vključuje zapletene odnose, sejalniki običajno upravljajo odnose z zagotavljanjem ustvarjanja matičnih modelov pred otroškimi modeli, da bi izpolnjevali omejitve baze podatkov (npr. Tuje ključe). Na primer, v razmerju, kjer uporabnik pripada organizaciji, bi seederji najprej ustvarili organizacijo, nato pa uporabnika ustvarili z ustreznim tujim ključem, ki se povezuje nazaj z organizacijo.

Sejalniki lahko manipulirajo ali usklajujejo ustvarjanje podatkov v poljubnem vrstnem redu in združijo preproste ali zapletene nabore podatkov, včasih z izrecnim ravnanjem s tujimi tipkami ali vrtilnimi tabelami v odnosih med več in več. Pogosto ravnajo z orkestracijo, za katero tovarne ne odgovarjajo, na primer odločanje o zaporedju semena, da bi izpolnjevali pravila integritete podatkov v več tabelah.

Kompleksnost in vzorci odnosov

Tovarne običajno definirajo preproste ali ugnezdene modelne odnose z vgrajenimi metodami, ki ustvarjajo povezane zapise o povpraševanju. Osredotočajo se na operacije atomskega ustvarjanja, ki ustvarjajo model in njegove neposredne odnose v enem klicu. Na primer, tovarna za uporabnika lahko določi odnos, da samodejno ustvari več objav ali profil, ki pripada uporabniku, in brezhibno ustvari ugnezdeno strukturo modelov.

Sejalniki morajo izrecno opredeliti, kako bodo podatki, povezani z morda številnimi modeli, ustvarjeni v pravem vrstnem redu. Najprej bodo morda ustvarili vse organizacije, nato pa vse uporabniki (ki povezujejo uporabnike z organizacijami), nato pa ustvarijo objave, povezane z uporabniki. Ta nalog je treba vzdrževati, da se izpolnjuje tuje ključne omejitve. Sejalniki obravnavajo tudi zapletene scenarije, kot so pogojno sejanje, sejanje na okolju ali ustvarjajo podatke le, če še ne obstajajo.

Odnosi od številnih do več

Ravnanje s številnimi odnosi je bolj vključeno. Tovarne to abstrahirajo tako, da omogočajo ustvarjanje odnosov z uporabo vrtilnih tabel ali z metodami, kot je `atting ()` v Laravelu, pogosto znotraj tovarniške definicije ali po tovarniškem ustvarjanju. To olajša ustvarjanje povezanih modelov in jih samodejno poveže s podatki o vrtiščih.

Sejalniki medtem izrecno usklajujejo povezovanje številnih do več, tako da najprej ustvarijo primere obeh modelov, nato pa prikličejo vložke vrtilne tabele bodisi z zgovornimi metodami odnosov ali neposrednih poizvedb baze podatkov. Sejalniki upravljajo populacijo vrtilnih tabel s povezovanjem ID-jev in morda dodajanjem dodatnih vrtilnih podatkovnih polj, pri čemer zagotavljajo, da baza podatkov odraža pravilne medsebojne povezave.

Tuje ključne odvisnosti

Tovarne v svojih definicijah pogosto upravljajo tuje ključne odvisnosti. Ko tovarna ustvari model, ki je odvisen od drugega, lahko tovarne, povezane s povezanimi, samodejno ustvarijo nadrejeni ali sorodni modeli. Ta pristop zmanjšuje tveganje za sklicevanje na neobstoječih zapisih in racionalizira ustvarjanje veljavnih naborov podatkov za testiranje.

Sejalniki morajo izrecno obravnavati tuje ključne odvisnosti, ki pogosto zahtevajo skrbno naročanje populacije namizja, da te omejitve spoštujejo. V sedederjih je običajno, da najprej ustvarijo starševske ali referenčne modele, nato pa svoje primarne tipke uporabijo za povezavo odvisnih modelov. Sejalniki tako delujejo kot orkestratorji, ki upravljajo pretok populacije baz podatkov glede na relacijsko celovitost.

Ponovna uporaba in sestava

Tovarne so zelo večkratne in kompozicijske. Določite jih je mogoče enkrat in jih večkrat uporabiti za ustvarjanje samostojnih primerov ali z njimi povezanih primerov z določenimi odnosi, podpirajo testiranje delovnih tokov ali ponavljajoče se generiranje podatkov semen z različicami.

Sejalniki so ponavadi bolj postopkovne skripte, manj za večkratno uporabo izolirano, pogosto osredotočene na določen scenarij populacije podatkov ali okolje. Vendar pa se sklicujejo na tovarne kot gradnike in te klice sestavljajo v smiselnem vrstnem redu, da postavijo zapleteno podatkovno okolje.

Transakcije in izolacija

Tovarne ustvarjajo primere, ki so običajno v izolaciji ali kot del enega samega tovarniškega klica, ki bi jih lahko zavili v transakcijo za teste, običajno pa ne. Osredotočajo se na ustvarjanje modela in njenih odnosov naenkrat.

Sejalniki pogosto zavijejo velike sekvence populacije podatkov v transakcijah z bazo podatkov, da se zagotovi, da celotna operacija semenja uspe ali ne uspe, preprečujejo delne ali poškodovane podatke v sorodnih tabelah. Ta transakcijski pristop je bistvenega pomena, če sejalniki upravljajo z več soodvisnimi modeli in odnosi.

Prednosti in primeri uporabe

Uporaba tovarn za odnose je koristna v scenarijih, ki zahtevajo hitro in osamljeno ustvarjanje preskusnih podatkov ali znotraj samih testov. Poenostavijo ustvarjanje povezanih modelov brez ročnega intervencije, ki razvijalcem omogočajo, da se osredotočijo na teste namesto na ročno nastavitev podatkov.

Sejalniki so prednostni za nastavitev okolja, začetno populacijo podatkov ali zapletene scenarije setve, kjer je naročilo in logika populacije baze podatkov, vključno z več modeli odvisnosti in skladnostjo s poslovno logiko. Sejalniki prikličejo tovarne in neposredne operacije baz podatkov, da bi zagotovili popolnoma pripravljeno stanje baze podatkov za razvoj ali uprizoritev.

Praktični primer

Razmislite o ustvarjanju uporabnikov in njihovih objav:

- Pri tovarnah lahko v uporabniški tovarni določite razmerje, da samodejno ustvarite objave, tako da se, ko je uporabnik ustvarjen prek tovarni, samodejno ustvarijo povezane objave.

- S sedeži seeder najprej ustvari uporabnike, ki uporabljajo uporabniško tovarno. Nato ločeno uporablja tovarno post za ustvarjanje objav, ki jih izrecno povezujejo z uporabniki v zanki ali seriji, kar zagotavlja referenčno celovitost.

Tovarne se osredotočajo na zajemanje logike odnosov znotraj samega procesa ustvarjanja modela. Sejalniki se osredotočajo na orkestracijo in naročanje, ki zagotavlja dosledno splošno stanje baze podatkov.

Povzetek

Tovarne obravnavajo odnose z vgradnjo logike relacijskega ustvarjanja v tovarniške definicije, kar omogoča samodejno, ugnezdeno ustvarjanje povezanih modelov. Spodbujajo preprostost in ponovna uporaba pri ustvarjanju posameznih ali majhnih sklopov povezanih modelov, kot nalašč za testiranje in hitro ustvarjanje ponarejenih podatkov.

Sejalniki obravnavajo odnose z orkestriranjem vrstnega reda in pretoka populacijskih procesov populacije podatkov, tako da se v skladu in z veljavnimi tujimi tipkami ustvarijo povezani modeli. Tovarne uporabljajo kot gradbene bloke, vendar razširjajo odgovornost za upravljanje zapletenih odvisnosti med modeli, okolje specifične podatke in transakcijsko doslednost v celotni operaciji semena.