Làm thế nào để các nhà máy xử lý các mối quan hệ giữa các mô hình khác với các máy gieo hạt

Các nhà máy chủ yếu tập trung vào việc tạo các phiên bản mô hình đơn hoặc liên quan với các thuộc tính ngẫu nhiên hoặc được xác định trước, thường sử dụng các thư viện Faker. Mặt khác, người gieo hạt giống như về việc chạy một loạt các hướng dẫn để điền vào cơ sở dữ liệu với bất kỳ dữ liệu nào là cần thiết, có thể bao gồm nhiều mô hình và mối quan hệ của chúng.

Định nghĩa và mục đích

Các nhà máy được thiết kế để tạo ra các trường hợp mô hình cá nhân hoặc liên quan với dữ liệu giả một cách dễ dàng và nhất quán. Chúng cho phép các nhà phát triển xác định bản thiết kế của các mô hình, chỉ định cách thức các thuộc tính nên được lấp đầy và cho phép tạo ra nhiều trường hợp của mô hình đó để kiểm tra mục đích gieo hạt cơ sở dữ liệu. Các nhà máy thường hoạt động trong sự cô lập hoặc với mối quan hệ rất rõ ràng giữa các mô hình, tập trung vào các thuộc tính và sự tồn tại của các trường hợp mô hình.

Máy gieo hạt đóng vai trò là tập lệnh hoặc các lớp có thể gọi các nhà máy hoặc các phần chèn cơ sở dữ liệu trực tiếp để điền vào cơ sở dữ liệu. Người gieo hạt là toàn diện và thủ tục hơn, kiểm soát thứ tự và logic của việc tạo dữ liệu. Họ đảm bảo rằng dân số dữ liệu xảy ra theo đúng trình tự để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu, đặc biệt là khi có nhiều bảng phụ thuộc lẫn nhau.

Xử lý các mối quan hệ trong các nhà máy

Trong các nhà máy mô hình, các mối quan hệ thường được xử lý bằng cách xác định các mối quan hệ bên trong các định nghĩa của nhà máy. Ví dụ: nếu mô hình người dùng có mối quan hệ một-một với mô hình hồ sơ, nhà máy người dùng có thể xác định rằng nó "có" cấu hình thông qua các phương thức quan hệ hoặc các cuộc gọi lại sẽ tạo và liên kết các cấu hình liên quan khi tạo người dùng.

Các nhà máy có thể nhúng logic quan hệ sao cho khi một nhà máy mô hình được sử dụng để tạo một thể hiện, nó sẽ tự động tạo và liên kết các phiên bản mô hình liên quan trong cùng một hoạt động. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các phương thức như `have ()`, `for ()` hoặc các cuộc gọi lại mối quan hệ tùy chỉnh tạo ra các mô hình liên quan. Cách tiếp cận này giúp kiểm tra dễ dàng hơn vì dữ liệu liên quan được tạo minh bạch cùng với dữ liệu mô hình chính.

Xử lý các mối quan hệ trong SEEDERS

SEEDERS sử dụng các nhà máy nhưng tổ chức dòng chảy tổng thể và thứ tự sáng tạo. Bởi vì gieo hạt có thể liên quan đến các mối quan hệ phức tạp, các máy gieo hạt thường quản lý các mối quan hệ bằng cách đảm bảo việc tạo ra các mô hình mẹ trước khi các mô hình con tuân thủ các ràng buộc cơ sở dữ liệu (ví dụ: các khóa nước ngoài). Chẳng hạn, trong một mối quan hệ mà người dùng thuộc về một tổ chức, người gieo hạt sẽ tạo ra tổ chức trước, sau đó tạo người dùng với một khóa nước ngoài thích hợp liên kết trở lại tổ chức.

Máy gieo hạt có thể thao tác hoặc điều phối việc tạo dữ liệu theo bất kỳ thứ tự nào và kết hợp các bộ dữ liệu đơn giản hoặc phức tạp, đôi khi với việc xử lý rõ ràng các khóa nước ngoài hoặc bảng xoay trong các mối quan hệ nhiều đến nhiều. Họ thường xử lý việc phối hợp mà các nhà máy không chịu trách nhiệm, chẳng hạn như quyết định chuỗi gieo hạt để đáp ứng các quy tắc toàn vẹn dữ liệu trên nhiều bảng.

Sự phức tạp và mô hình mối quan hệ

Các nhà máy thường xác định các mối quan hệ mô hình đơn giản hoặc lồng nhau bằng cách sử dụng các phương thức tích hợp tạo ra các hồ sơ liên quan theo yêu cầu. Họ tập trung vào các hoạt động tạo nguyên tử - Tạo ra một mô hình và mối quan hệ ngay lập tức của nó trong một cuộc gọi. Ví dụ: một nhà máy cho người dùng có thể tự động tạo mối quan hệ để tạo nhiều bài đăng hoặc cấu hình thuộc về người dùng, tạo cấu trúc giống như JSON lồng nhau của các phiên bản mô hình một cách liền mạch.

Người gieo hạt phải xác định rõ ràng cách dữ liệu liên quan đến có thể nhiều mô hình sẽ được tạo theo đúng thứ tự. Trước tiên, họ có thể tạo tất cả các tổ chức, sau đó tất cả người dùng (liên kết người dùng với các tổ chức), sau đó tạo các bài đăng được liên kết với người dùng. Thứ tự này phải được duy trì để đáp ứng các ràng buộc chính của nước ngoài. Các nhà gieo hạt cũng xử lý các kịch bản phức tạp như gieo hạt có điều kiện, gieo hạt dựa trên môi trường hoặc chỉ tạo dữ liệu nếu nó không tồn tại.

Các mối quan hệ nhiều-nhiều

Xử lý các mối quan hệ nhiều-nhiều có liên quan nhiều hơn. Các nhà máy tóm tắt Điều này bằng cách cho phép tạo ra các mối quan hệ bằng cách sử dụng các nhà máy bảng xoay hoặc thông qua các phương thức như `bottom ()` trong laravel, thường ở trong định nghĩa nhà máy hoặc sau khi tạo ra nhà máy. Điều này giúp bạn dễ dàng tạo các mô hình liên quan và liên kết chúng với dữ liệu trục tự động.

Trong khi đó, người gieo hạt phối hợp rõ ràng liên kết nhiều đến nhiều bằng cách tạo các trường hợp đầu tiên của cả hai mô hình, sau đó gọi các phần chèn bảng trục, thông qua các phương thức mối quan hệ hùng hồn hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu trực tiếp. Máy gieo hạt quản lý dân số của các bảng xoay vòng bằng cách liên kết ID và có thể thêm các trường dữ liệu trục, đảm bảo cơ sở dữ liệu phản ánh các kết nối giữa các mô hình chính xác.

phụ thuộc khóa nước ngoài

Các nhà máy thường quản lý các phụ thuộc khóa nước ngoài trong định nghĩa của họ. Khi một nhà máy tạo ra một mô hình phụ thuộc vào một mô hình khác, nó có thể tự động tạo ra các nhà máy liên quan để tạo cha mẹ hoặc các mô hình liên quan. Cách tiếp cận này làm giảm nguy cơ tham khảo các hồ sơ không tồn tại và hợp lý hóa việc tạo các bộ dữ liệu hợp lệ để thử nghiệm.

Người gieo hạt phải xử lý các phụ thuộc quan trọng của nước ngoài một cách rõ ràng, thường yêu cầu đặt hàng cẩn thận dân số bảng để tôn trọng các ràng buộc này. Thông thường trong các trình gieo hạt để tạo ra các mô hình cha mẹ hoặc các mô hình được tham chiếu, sau đó sử dụng các khóa chính của chúng để liên kết các mô hình phụ thuộc. Do đó, người gieo hạt đóng vai trò là người điều phối quản lý dòng dân số cơ sở dữ liệu liên quan đến tính toàn vẹn quan hệ.

Khả năng tái sử dụng và sáng tác

Các nhà máy rất có thể tái sử dụng và có thể kết hợp. Chúng có thể được xác định một lần và được sử dụng để tạo các trường hợp độc lập hoặc các trường hợp liên quan với các quan hệ được chỉ định nhiều lần, hỗ trợ các quy trình công việc thử nghiệm hoặc tạo dữ liệu hạt giống lặp lại với các biến thể.

Người gieo hạt có xu hướng là các kịch bản thủ tục nhiều hơn, ít có thể tái sử dụng trong sự cô lập, thường tập trung vào một kịch bản dân số dữ liệu cụ thể hoặc thiết lập môi trường. Tuy nhiên, họ gọi các nhà máy dưới dạng các khối xây dựng và soạn các cuộc gọi này theo một thứ tự có ý nghĩa để thiết lập một môi trường dữ liệu phức tạp.

Giao dịch và sự cô lập

Các nhà máy tạo ra các trường hợp thường bị cô lập hoặc là một phần của một cuộc gọi nhà máy duy nhất, có thể được kết thúc trong một giao dịch cho các thử nghiệm nhưng thường không. Họ tập trung vào việc tạo ra mô hình và các mối quan hệ của nó trong một lần.

Máy gieo hạt thường kết thúc các chuỗi dân số dữ liệu lớn trong các giao dịch cơ sở dữ liệu để đảm bảo toàn bộ hoạt động gieo hạt thành công hoặc thất bại, ngăn chặn dữ liệu một phần hoặc bị hỏng trong các bảng liên quan. Cách tiếp cận giao dịch này là điều cần thiết khi các nhà gieo hạt quản lý nhiều mô hình và mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau.

Các trường hợp lợi thế và sử dụng

Sử dụng các nhà máy cho các mối quan hệ là lợi thế trong các kịch bản yêu cầu tạo dữ liệu thử nghiệm nhanh chóng và bị cô lập hoặc trong các thử nghiệm. Họ đơn giản hóa việc tạo ra các mô hình liên quan mà không cần can thiệp thủ công, cho phép các nhà phát triển tập trung vào các thử nghiệm thay vì thiết lập dữ liệu thủ công.

Máy gieo hạt được ưa thích để thiết lập môi trường, dân số dữ liệu ban đầu hoặc các kịch bản gieo hạt phức tạp trong đó thứ tự và logic của cơ sở dữ liệu, bao gồm các phụ thuộc đa mô hình và tuân thủ logic kinh doanh. Người gieo hạt gọi các nhà máy và hoạt động cơ sở dữ liệu trực tiếp để cung cấp trạng thái cơ sở dữ liệu hoàn toàn sẵn sàng để phát triển hoặc dàn dựng.

Ví dụ thực tế

Cân nhắc việc tạo người dùng và bài đăng của họ:

- Với các nhà máy, người ta có thể xác định trong nhà máy người dùng có mối quan hệ để tạo bài đăng tự động, vì vậy khi người dùng được tạo thông qua nhà máy, các bài đăng liên quan sẽ tự động được tạo.

- Với SEEDERS, người gieo hạt trước tiên tạo ra người dùng sử dụng nhà máy người dùng. Sau đó, riêng biệt, nó sử dụng nhà máy bài để tạo bài đăng, liên kết chúng một cách rõ ràng với người dùng trong một vòng lặp hoặc lô, đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu.

Các nhà máy tập trung vào việc đóng gói logic mối quan hệ bên trong chính quá trình tạo mô hình. SEEDERS tập trung vào việc phối hợp và đặt hàng đảm bảo trạng thái cơ sở dữ liệu tổng thể nhất quán.

Bản tóm tắt

Các nhà máy xử lý các mối quan hệ bằng cách nhúng logic sáng tạo quan hệ trong các định nghĩa của nhà máy, cho phép tạo tự động, tạo ra các mô hình liên quan. Họ thúc đẩy tính đơn giản và khả năng tái sử dụng khi tạo ra các bộ mô hình liên quan đơn hoặc nhỏ, hoàn hảo để thử nghiệm và tạo dữ liệu giả nhanh.

SEEDER xử lý các mối quan hệ bằng cách dàn xếp thứ tự và dòng chảy của các quy trình dân số cơ sở dữ liệu đầy đủ, đảm bảo các mô hình liên quan được tạo theo thứ tự nhất quán và với các khóa nước ngoài hợp lệ. Họ sử dụng các nhà máy làm khối xây dựng nhưng mở rộng trách nhiệm quản lý các phụ thuộc giữa các mô hình phức tạp, dữ liệu cụ thể về môi trường và tính nhất quán giao dịch trong toàn bộ hoạt động gieo hạt.