Trong bối cảnh mô hình hóa dữ liệu, dữ liệu tạm thời đề cập đến thông tin thể hiện hoặc ghi lại những thay đổi theo thời gian. Đây là loại dữ liệu cho phép người dùng phân tích các mẫu, xu hướng và biến thể của dữ liệu trong các khoảng thời gian cụ thể. Dữ liệu tạm thời thường liên quan đến dấu thời gian hoặc biến số ngày-giờ biểu thị rõ ràng các khoảng thời gian hoặc điểm trong thời gian. Loại dữ liệu này rất cần thiết trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, kỹ thuật, y tế và khoa học xã hội, trong đó việc hiểu rõ sự phát triển của dữ liệu theo thời gian đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định, dự báo và phân tích.
Mô hình hóa dữ liệu tạm thời rất quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng trong nền tảng no-code AppMaster. Nền tảng này cho phép khách hàng tạo các mô hình dữ liệu (lược đồ cơ sở dữ liệu), logic nghiệp vụ (gọi tắt là Quy trình nghiệp vụ), API REST và Điểm cuối WSS cho các ứng dụng phụ trợ, web và di động thông qua giao diện drag-and-drop trực quan. Việc xử lý và quản lý dữ liệu tạm thời có tầm quan trọng đặc biệt đối với hoạt động hiệu quả và chính xác của các ứng dụng do AppMaster tạo ra.
Để quản lý, phân tích và trình bày chính xác dữ liệu thời gian, điều cần thiết là phải lập mô hình chính xác trong cơ sở dữ liệu của ứng dụng. Có hai cách tiếp cận chính để xử lý dữ liệu tạm thời trong cơ sở dữ liệu: cách tiếp cận "hướng trạng thái" và cách tiếp cận "hướng sự kiện".
Cách tiếp cận hướng trạng thái tập trung vào việc duy trì trạng thái hiện tại của một thực thể và lưu trữ các trạng thái lịch sử của nó. Cách tiếp cận này thường sử dụng các bảng hai chiều, trong đó một chiều được dành riêng cho (các) khóa chính của thực thể và chiều còn lại ghi lại khía cạnh thời gian của dữ liệu (chẳng hạn như thời gian hợp lệ hoặc thời gian giao dịch). Ưu điểm chính của cách tiếp cận hướng trạng thái là nó cho phép truy vấn hiệu quả các trạng thái hiện tại và lịch sử của một thực thể. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể làm tăng yêu cầu lưu trữ và độ phức tạp trong việc quản lý lịch sử thay đổi.
Mặt khác, cách tiếp cận hướng sự kiện nắm bắt các sự kiện gây ra những thay đổi về trạng thái của một thực thể theo thời gian. Theo cách tiếp cận này, các bảng được thiết kế để lưu trữ các sự kiện hoặc hành động riêng lẻ cùng với dấu thời gian tương ứng của chúng. Phương pháp này có thể dẫn đến cấu trúc lưu trữ nhỏ gọn hơn vì nó chỉ lưu trữ các sự kiện gây ra thay đổi trong dữ liệu, thay vì duy trì nhiều phiên bản của toàn bộ trạng thái. Tuy nhiên, việc xây dựng lại trạng thái lịch sử của một thực thể có thể yêu cầu các truy vấn phức tạp hơn vì nó liên quan đến việc kết hợp và tổng hợp dữ liệu sự kiện.
Việc lựa chọn giữa hai phương pháp này phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, chẳng hạn như tần suất cập nhật dữ liệu, nhu cầu phân tích lịch sử và cân nhắc về hiệu suất. Điều quan trọng là đạt được sự cân bằng giữa độ phức tạp của mô hình dữ liệu và hiệu quả của việc truy cập và quản lý dữ liệu tạm thời.
Dữ liệu tạm thời cũng có thể được mô tả là định kỳ hoặc không định kỳ. Dữ liệu định kỳ tuân theo một mẫu thông thường và có thể được mô hình hóa theo các khoảng thời gian lặp lại, có thể dự đoán được, chẳng hạn như các điểm dữ liệu hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng. Tuy nhiên, dữ liệu không định kỳ hiển thị các mẫu không đều hoặc theo hướng sự kiện, khiến việc lập mô hình và dự đoán trở nên khó khăn hơn. Cả hai loại dữ liệu tạm thời đều được sử dụng phổ biến trong các ngành và ứng dụng khác nhau và các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để xử lý và phân tích hiệu quả các loại dữ liệu này.
Nền tảng no-code của AppMaster nhấn mạnh các phương pháp lập mô hình dữ liệu thời gian thực tế và hiệu quả, bất kể miền của ứng dụng. Thế hệ ứng dụng thực tế sử dụng Go (golang) cho các ứng dụng phụ trợ, khung Vue3 và JS/TS cho các ứng dụng web cũng như Kotlin và Jetpack Compose cho Android cũng như SwiftUI cho iOS, đảm bảo rằng người dùng có thể quản lý dữ liệu tạm thời một cách hiệu quả trên nhiều nền tảng khác nhau và hệ thống. Ngoài ra, AppMaster tự động tạo các tệp ứng dụng cần thiết, chẳng hạn như tài liệu vênh vang (API mở) cho endpoints máy chủ và tập lệnh di chuyển lược đồ cơ sở dữ liệu, để đảm bảo tích hợp trơn tru dữ liệu tạm thời vào ứng dụng.
Bằng cách cung cấp nền tảng toàn diện và thân thiện với người dùng, AppMaster cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển thuộc mọi cấp độ kỹ năng lập mô hình, quản lý và phân tích dữ liệu tạm thời một cách hiệu quả trong ứng dụng của họ. Khả năng xử lý và phân tích liền mạch dữ liệu dựa trên thời gian là yếu tố then chốt trong việc phát triển các ứng dụng mạnh mẽ, có thể mở rộng và có chức năng, đồng thời AppMaster cung cấp khả năng này thông qua nền tảng no-code trực quan và linh hoạt.
