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我正在使用谷歌应用引擎并使用低级 java api 访问大表。我正在构建一个具有 4 层的 SAAS 应用程序:
Name: Price: Commission: Time estimate Full Detail, Regular Size: 160 75 3.5 hours $10 Off Full Detail Coupon: -10 0 0 hours Premium Detail: 220 110 4.5 hours Derived totals(not a line item): $370 $185 8.0 hours
Invoice: An "Invoice" is a record of one or more line items that a customer has committed to pay for.
Payment: A "Payment" is a record of what payments have come in.
In a previous implementation of this application, life was simpler and I treated all four of these concepts as one table in a SQL database: "Appointment." One "Appointment" could have multiple line items, multiple payments, and one invoice. The invoice was just an e-mail or print out that was produced from the line items and customer record.
9 out of 10 times, this worked fine. When one customer made one appointment for one or a few vehicles and paid for it themselves, all was grand. But this system didn't work under a lot of conditions. For example:
I was able to handle all of these outliers by fudging things a little. For example, if a detailer had to come back the next day, i'd just make another appointment on the second day with a line item that said "Finish Up" and the cost would be $0. Or if I had one customer pay for two appointments with one check, I'd put split payment records in each appointment. The problem with this is that it creates a huge opportunity for data in-congruency. Data in-congruency can be a serious problem especially for cases involving financial information such as the third exmaple where the customer paid for two appointments with one check. Payments must be matched up directly with goods and services rendered in order to properly keep track of accounts receivable.
Below, is a normalized structure for organizing and storing this data. Perhaps because of my inexperience, I place a lot of emphasis on data normalization because it seems like a great way to avoid data incongruity errors. With this structure, changes to the data can be done with one operation without having to worry about updating other tables. Reads, however, can require multiple reads coupled with in-memory organization of data. I figure later on, if there are performance issues, I can add some denormalized fields to "Appointment" for faster querying while keeping the "safe" normalized structure intact. Denormalization could potentially slow down writes, but I was thinking that I might be able to make asynchronous calls to other resources or add to the task que so that the client does not have to wait for the extra writes that update the denormalized portions of the data.
Tables:
Appointment
start_time
etc...
Invoice
due_date
etc...
Payment
invoice_Key_List
amount_paid
etc...
Line_Item
appointment_Key_List
invoice_Key
name
price
etc...
最佳答案
您指定了您的网站需要提供的两个特定“ View ”:
IN
询问。 IN
查询转换为 N
sub-queries behind the scenes - 所以你最终会得到一个来自 #1 的约会键的查询!这些将并行执行,所以还不错。主要问题是IN
查询仅限于一小部分值(最多只有 30 个值)。如果#1 返回的约会键超过 30 个,则此查询将无法执行! IN
查询并且如果 #3 返回您需要获取付款的中等数量的发票,则会失败。 Line_Item
的 key , Invoice
, 和 Payment
与约会本身的列表中的给定约会相关的实体。然后你可以消除你的IN
查询。确保这些新 ListProperty
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