Si tu esquema contiene una gran serie de datos, agrupar esos datos en múltiples series más pequeñas puede mejorar el rendimiento.
Tu esquema también puede necesitar gestionar valores atípicos en una serie que provocan un rendimiento deficiente para valores de datos más comunes. Para mejorar el rendimiento y la organización de los grupos de datos, puedes utilizar la bucket and outlier patrón.
Casos de uso
Scenario | Aplicación de patrones de diseño |
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Tu base de datos almacena un gran arreglo de reseñas de productos y tu aplicación pagina las reseñas en grupos de 10. | Utiliza el patrón bucket para agrupar revisiones de productos y gestionar la paginación en el servidor. Este enfoque reduce la carga de trabajo de la aplicación y simplifica la lógica de paginación. |
Tu base de datos almacena las revisiones de libros. Un libro nuevo y popular recibe muchas más reseñas que otros libros en la colección. | Utiliza el patrón de valor atípico para separar las revisiones del libro popular en documentos separados. Con este enfoque, no se tiene un solo documento grande que interrumpa la recuperación de datos para documentos más pequeños y de tamaño más común. |
Tip
Las colecciones de series temporales aplican automáticamente el patrón de buckets y son adecuadas para la mayoría de los casos de uso del patrón de buckets.
Empezar
Para aprender a aplicar patrones de diseño para agrupar datos, consulta las siguientes páginas: