Veri modelleme bağlamında geçici veriler, zaman içindeki değişiklikleri temsil eden veya kaydeden bilgileri ifade eder. Kullanıcıların belirli dönemlere ait verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve varyasyonları analiz etmesine olanak tanıyan bir veri türüdür. Zamansal veriler genellikle zaman aralıklarını veya zaman noktalarını açıkça temsil eden zaman damgalarını veya tarih-saat değişkenlerini içerir. Bu tür veriler finans, mühendislik, sağlık hizmetleri ve sosyal bilimler gibi çeşitli alanlarda önemlidir; burada verilerin zaman içindeki gelişimini anlama, karar verme, tahmin ve analizde kritik bir rol oynar.
Geçici veri modelleme, AppMaster no-code platformundaki uygulamaların geliştirilmesinde çok önemlidir. Platform, müşterilerin sezgisel bir sürükle drag-and-drop arayüzü aracılığıyla arka uç, web ve mobil uygulamalar için veri modelleri (veritabanı şeması), iş mantığı (İş Süreçleri olarak anılır), REST API ve WSS Uç Noktaları oluşturmasına olanak tanır. Geçici verilerin işlenmesi ve yönetimi, AppMaster tarafından oluşturulan uygulamaların verimli ve doğru işleyişi için büyük önem taşımaktadır.
Zamansal verileri doğru bir şekilde yönetmek, analiz etmek ve temsil etmek için, bu verileri uygulamanın veritabanında doğru şekilde modellemek önemlidir. Veritabanlarındaki zamansal verileri işlemeye yönelik iki temel yaklaşım vardır: "durum odaklı" yaklaşım ve "olay odaklı" yaklaşım.
Durum odaklı yaklaşım, bir varlığın mevcut durumunun korunmasına ve tarihsel durumlarının saklanmasına odaklanır. Bu yaklaşım tipik olarak, bir boyutun varlığın birincil anahtar(lar)ına tahsis edildiği ve diğer boyutun verinin geçici yönünü (geçerli zaman veya işlem süresi gibi) yakaladığı iki boyutlu tabloları kullanır. Durum odaklı yaklaşımın temel avantajı, bir varlığın mevcut ve geçmiş durumlarının etkin bir şekilde sorgulanmasına olanak sağlamasıdır. Ancak bu yaklaşım, depolama gereksinimlerinin artmasına ve değişiklik geçmişinin yönetilmesinde karmaşıklığa neden olabilir.
Olay odaklı yaklaşım ise zaman içinde bir varlığın durumunda değişikliklere neden olan olayları yakalar. Bu yaklaşımda tablolar, tek tek olayları veya eylemleri karşılık gelen zaman damgalarıyla birlikte depolamak için tasarlanmıştır. Bu yöntem, tüm durumun birden fazla versiyonunu korumak yerine yalnızca verilerde değişikliklere neden olan olayları depoladığı için daha kompakt bir depolama yapısına yol açabilir. Ancak bir varlığın geçmiş durumunu yeniden yapılandırmak, olay verilerinin birleştirilmesini ve toplanmasını gerektirdiğinden daha karmaşık sorgular gerektirebilir.
Bu iki yaklaşım arasında seçim yapmak, veri güncelleme sıklığı, geçmiş analiz ihtiyacı ve performans hususları gibi uygulamanın özel gereksinimlerine bağlıdır. Veri modelinin karmaşıklığı ile geçici verilere erişme ve bunları yönetme verimliliği arasında bir denge kurmak çok önemlidir.
Zamansal veriler ayrıca periyodik veya periyodik olmayan olarak da karakterize edilebilir. Periyodik veriler düzenli bir modeli takip eder ve günlük, haftalık veya aylık veri noktaları gibi öngörülebilir, tekrarlanan aralıklarla modellenebilir. Ancak periyodik olmayan veriler düzensiz modeller gösterir veya olaya dayalıdır, bu da modellemeyi ve tahmin etmeyi daha zor hale getirir. Her iki zamansal veri türü de çeşitli endüstrilerde ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve uygun veri modelleme teknikleri, bu veri türlerinin etkili bir şekilde ele alınması ve analiz edilmesi için çok önemlidir.
AppMaster no-code platformu, uygulamanın etki alanı ne olursa olsun pratik ve verimli zamansal veri modelleme yaklaşımlarını vurgular. Arka uç uygulamaları için Go (golang), web uygulamaları için Vue3 çerçevesi ve JS/TS ve Android için Kotlin ve Jetpack Compose yanı sıra iOS için SwiftUI kullanan gerçek uygulamalar nesli, kullanıcıların çeşitli platformlarda geçici verileri verimli bir şekilde yönetebilmesini sağlar. ve sistemler. Ek olarak AppMaster, geçici verilerin uygulamaya sorunsuz entegrasyonunu sağlamak için sunucu endpoints için havalı (açık API) belgeleri ve veritabanı şeması geçiş komut dosyaları gibi gerekli uygulama dosyalarını otomatik olarak oluşturur.
Kapsamlı ve kullanıcı dostu bir platform sağlayan AppMaster, işletmelerin ve her beceri seviyesindeki geliştiricilerin, uygulamaları içindeki geçici verileri etkili bir şekilde modellemesine, yönetmesine ve analiz etmesine olanak tanır. Zamana dayalı verileri sorunsuz bir şekilde işleme ve analiz etme yeteneği, sağlam, ölçeklenebilir ve işlevsel uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir faktördür ve AppMaster, bu yeteneği sezgisel ve çok yönlü no-code platformu aracılığıyla sunar.
