그룹 데이터
스키마 에 대규모 데이터 시리즈가 포함된 경우 해당 데이터를 여러 개의 작은 시리즈로 그룹화하면 성능이 향상될 수 있습니다.
스키마 는 더 일반적인 데이터 값에 대해 성능 저하를 유발하는 시리즈의 이상값을 처리하다 해야 할 수도 있습니다. 데이터 그룹의 성능과 조직 을 개선하기 위해 버킷 및 이상값 패턴을 사용할 수 있습니다.
사용 사례
Scenario | 디자인 패턴 적용 |
|---|---|
데이터베이스 는 배열 제품 리뷰를 저장하고 애플리케이션 은 10 그룹으로 리뷰를 페이지 매김합니다. | 버킷 패턴 을 사용하여 서버 에서 제품 리뷰를 그룹 하고 페이지 매김을 처리하다 합니다. 이 접근 방식은 애플리케이션 워크로드 를 줄이고 페이지 매김 로직을 간소화합니다. |
데이터베이스에 책에 대한 리뷰가 저장됩니다. 새롭고 인기 있는 책은 컬렉션의 다른 책보다 더 많은 리뷰를 받습니다. | 이상치 패턴을 사용하여 인기 책의 리뷰를 별도의 문서로 분리합니다. 이 접근 방식을 사용하면 더 작고 더 일반적인 크기의 문서에 대한 데이터 검색을 방해하는 하나의 큰 문서가 생기지 않습니다. |
팁
Time series 컬렉션은 버킷 패턴을 자동으로 적용하며 대부분의 버킷 패턴 사용 사례에 적합합니다.
시작하기
그룹 데이터에 디자인 패턴을 적용하는 방법을 알아보려면 이 페이지를 참조하세요.