グループデータ
スキーマに大規模な一連のデータが含まれている場合は、そのデータを複数の小さいシリーズにグループ化するとパフォーマンスが向上します。
スキーマでは、より一般的なデータ値のパフォーマンスが低下する恐れがあるシリーズのアウトバウンドを処理する必要がある場合もあります。 データ グループのパフォーマンスと組織を向上させるには、 バケットと除外パターンを使用できます。
ユースケース
Scenario | 設計パターンアプリケーション |
|---|---|
データベースには製品レビューの大量の配列が保存されており、アプリケーションは10のグループにレビューをページ分割します。 | バケット パターンを使用して、製品レビューをグループ化し、サーバー上でページ分割を処理します。 このアプローチにより、アプリケーションのワークロードが軽減され、ページ分割ロジックが簡素化されます。 |
データベースには書籍のレビューが保存されています。 新しい人気の書籍は、コレクション内の他の書籍よりも多くのレビューを受け取ります。 | 外側のパターンを使用して、人気の書籍のレビューを個別のドキュメントに分割します。 このアプローチでは、より小さく、より標準的なサイズのドキュメントのデータ取得を中断するような大きなドキュメントが 1 つあることはありません。 |
Tip
時系列コレクションはバケット パターンを自動的に適用するため、バケット パターンのほとんどのユースケースに適しています。
はじめる
データをグループ化するために設計パターンを適用する方法については、次のページを参照してください。