Airtable: Projektowanie skomplikowanych struktur

0:00Cześć!

0:00W tej lekcji pokażę Ci kilka wskazówek dotyczących projektowania tabel, które

0:04mogą okazać się przydatne zarówno przy mniejszych, jak i większych strukturach.

0:08Musisz wiedzieć, że projektowanie baz danych nie jest prostym zadaniem i bardzo często

0:12sprawia problem nawet doświadczonym programistom.

0:15Tak się składa, że sam posiadam dość duże doświadczenie w projektowaniu nawet

0:19złożonych aplikacji i na tej podstawie zebrałem kilka wskazówek, które

0:23zdecydowanie pomogą Ci przy projektowaniu Twoich baz.

0:26W tym wszystkim prawdopodobnie najbardziej złożonym zadaniem jest zaprojektowanie

0:30struktury w taki sposób, aby jednocześnie nie doprowadzić do

0:33sytuacji, w której mamy zbyt wiele tabel lub sytuacji, w której mamy ich zbyt mało.

0:38Przykładowo mamy tutaj tabelę zawierającą informacje na temat użytkowników.

0:42Oczywiście zwykle mielibyśmy tutaj kilka dodatkowych kolumn, natomiast mi zależy na

0:46tym, aby pokazać Ci drugą tabelę, w której mamy listę aktywnych użytkowników.

0:50Coś takiego jest dość prostym, ale

0:52jednocześnie bardzo obrazowym przykładem sytuacji, w której mamy zbyt wiele tabel

0:57do przechowywania stosunkowo prostych informacji.

1:00Otóż jak się pewnie domyślasz, całą drugą

1:02tabelę active users możemy tak naprawdę zastąpić polem typu check box, po prostu

1:06oznaczając tych użytkowników, którzy są rzeczywiście aktywni.

1:09W ten sposób nie tylko doprowadzamy do sytuacji, w której nie mamy dodatkowej

1:13tabeli, ale również, a w zasadzie przede wszystkim nie mamy powtórzonych danych.

1:18No bo wyobraź sobie teraz prostą sytuację,

1:20w której Grzegorz zmienia swój adres e-mail.

1:22Coś takiego może łatwo doprowadzić do sytuacji, w której ten adres zostanie

1:26zmieniony w tej kolumnie, ale już możemy pominąć go np.

1:29w tej tabeli lub też dodamy sobie pracy

1:31polegającej na tym, aby zaktualizować jego adres e-mail we wszystkich kolumnach.

1:36W tej konkretnej sytuacji po prostu

1:38zmieniamy go w jednym miejscu i mamy pewność, że wszystkie informacje powiązane

1:41z tym kontem faktycznie dotyczą tego konkretnego adresu e-mail.

1:45Zatem pierwszą wskazówką, którą mam tutaj

1:47dla Ciebie jest zastanowienie się nad tym, czy tworzenie dodatkowych tabel nie można

1:51zastąpić utworzeniem po prostu dodatkowej kolumny.

1:54Informacje przechowywane w dodatkowych kolumnach są zdecydowanie łatwiejsze w

1:57zarządzaniu niż zarządzanie dodatkową tabelą. Drugą

2:01wskazówką, którą dla Ciebie przygotowałem

2:03jest sytuacja, w której rzeczywiście mamy dodatkową tabelę, ale jak widzisz, jest

2:07ona powiązana z jednym konkretnym miesiącem.

2:09Oznacza to, że w sytuacji, gdy będziemy

2:11mieć kolejny miesiąc, będziemy kopiować całą tą tabelę, być może też z całą

2:15strukturą, następnie zamieniać jej nazwę i uzupełniać poszczególne pola.

2:20Coś takiego jest oczywistym przykładem

2:21sytuacji, której zdecydowanie chcemy uniknąć.

2:24Z tego powodu musimy zastanowić się, w

2:26jaki sposób zorganizować te dane tak, aby mogły być przechowywane w jednej tabeli,

2:30ale jednocześnie reprezentowały dane, o które nam chodzi.

2:34Jeżeli przez chwilę się zastanowimy, to

2:35zauważymy, że jedyna informacja, która różni tę tabelę to oczywiście miesiąc.

2:39W związku z tym potrzebujemy tylko

2:41informacji na temat tego, którego miesiąca dotyczy dany rekord.

2:45Oczywiście moglibyśmy dodać tutaj pole

2:46typu single line tekst i wpisać poszczególne miesiące ręcznie.

2:50Jednocześnie moglibyśmy zrobić to automatycznie, wykorzystując formułę, a

2:54następnie funkcję DateTime format, do której przekażemy datę utworzenia rekordu

2:59oraz format w postaci mm, mm i w efekcie otrzymamy tutaj angielską nazwę miesiąca.

3:05No i teraz w sytuacji gdybyśmy chcieli nawet rozdzielić dane z poszczególnych miesięcy,

3:10moglibyśmy wykorzystać po prostu opcję grupowania ich.

3:12Efekt został tutaj osiągnięty, a my

3:15jednocześnie otrzymaliśmy możliwość usunięcia tej dodatkowej tabeli.

3:19No ale teraz znowu mamy tutaj sytuację, w

3:21której dane użytkowników są powtórzone analogicznie jak mieliśmy to w tabeli

3:24active Users, którą swoją drogą możemy teraz usunąć.

3:28Jeżeli przez chwilę zastanowimy się co

3:30możemy z tym zrobić, to oczywiście możemy tutaj utworzyć

3:33kolumnę Link to another record, która będzie kierowała do użytkowników i

3:37jednocześnie pozwoli nam na to, aby nie powtarzać tutaj danych.

3:42Dodatkowo dzięki takiemu wiązaniu nie tylko unikamy sytuacji, w której mamy

3:45powtórzone adresy e-mail, ale również zyskaliśmy możliwość powiązania danych na

3:50temat sesji użytkownika w danym miesiącu z jego faktycznym kontem w naszym serwisie.

3:55No i to jest sytuacja, w której rzeczywiście już potrzebujemy tej

3:58dodatkowej tabeli, ponieważ zastąpienie jej kolumnami będzie mało efektywne.

4:02No i jednocześnie mielibyśmy wtedy do czynienia z bardzo złą praktyką, polegającą

4:07na tym, że faktycznie musielibyśmy tworzyć tym razem nie dodatkowe tabele, ale

4:11dodatkowe kolumny, co również oczywiście utrudniłoby automatyzację.

4:15To, o co moglibyśmy tutaj jeszcze zadbać o

4:17ustawienie odpowiedniej głównej kolumny, którą w tym przypadku mogę ustawić na

4:21formułę wskazującą na identyfikator rekordu.

4:24Żadna inna informacja, którą tutaj mamy,

4:27według mnie nie jest lepszym kandydatem dla tego pola.

4:30I w ten sposób doszliśmy do sytuacji, w

4:32której nasza baza danych zdecydowanie została uproszczona.

4:35Natomiast mam z nią jeszcze jeden problem

4:37polegający na tym, że kolumna sessions uzupełniana jest ręcznie.

4:41Oczywiście tutaj moglibyśmy wykorzystać

4:43pole typu rollup do tego, aby pobrać informacje z tabeli Login History.

4:47W praktyce jednak okazuje się, że musimy

4:49dokonać tutaj kolejnych zmian, polegających chociażby na tym, że

4:53informacja na temat miesiąca, w którym logował się użytkownik, powinna być

4:56generowana w tabeli Login History, ponieważ dokładnie to

5:00tutaj mamy datę poszczególnego logowania.

5:02No i teraz skoro ta informacja znajduje się w

5:04tym miejscu, to rzeczywiście możemy wykorzystać ją do grupowania.

5:08Następnie w kolumnie Active Users powinniśmy powiązać poszczególne

5:12aktywności użytkowników z tabelą login history.

5:15W tym celu w tym polu umieścimy sobie wartość kolumny Users 2, dzięki czemu

5:19będziemy mieć tutaj jako główne klucz adresy e-mail.

5:22I w tym momencie tworząc powiązanie pomiędzy tymi tabelami będziemy tutaj

5:26mogli uzupełnić co prawda ręcznie, ale jednak adresy e-mail użytkowników.

5:31I tym samym zyskamy tutaj możliwość

5:32utworzenia po prostu kolumny typu count, która będzie liczyć nam powiązania.

5:38W efekcie doprowadziliśmy do sytuacji, w której mamy dynamiczne dane w naszej

5:41tabeli i w rezultacie za każdym razem aktualizowane są one na bieżąco.

5:45Tutaj jeszcze zwracam tylko uwagę na fakt, że jako identyfikator poszczególnych

5:50rekordów wykorzystujemy adres e-mail, co sprawia, że te dane są tutaj powtórzone.

5:55Natomiast nie ma z tym problemu, ponieważ jeżeli w jakimkolwiek miejscu zmieni się

5:59identyfikator rekordu, to jak widzisz wszystkie powiązania zostały tutaj

6:02zaktualizowane, więc nie ma z tym najmniejszego problemu.

6:06No i teraz ostatnią tabelą, którą tutaj mamy jest tabela Stats, która tak naprawdę

6:10przechowuje informacje na temat aktywnych i nieaktywnych użytkowników.

6:14Tutaj wykonanie tego zadania pozostawiam

6:16Ci już bardziej jako pracę domową do tego, aby zastanowić się w jaki sposób możemy

6:21policzyć aktywnych i nieaktywnych użytkowników.

6:23Zakładając na przykład, że aktywnym

6:25użytkownikiem jest taki, który logował się przynajmniej 2 razy, a nie aktywnym

6:30osoby, które nie logowały się lub

6:32blokowały się tylko raz, ostatecznie zbliżając się już do końca tej lekcji,

6:36chciałbym podkreślić tutaj tylko fakt, że

6:38w przy projektowaniu tabel może stosować się zasadę Alberta Einsteina, która mówi o

6:43tym, aby tabele Airtable były tak proste jak to tylko możliwe, ale nie prostsze.

6:47Ja do tej zasady dorzucam jeszcze fakt, że wszystkie chwyty są dozwolone.

6:51Niejednokrotnie zdarzają mi się sytuacje, w której sięgam wręcz po zewnętrzne

6:56narzędzia do tego, aby wykonać jakieś operacje na danych w Airtable.

6:59Przykładowo w Airtable brakuje tutaj formuły count if, która umożliwia liczenie

7:04rekordów w zależności od spełnionego warunku.

7:07Natomiast taka formuła jest już jak

7:08najbardziej dostępna w przypadku Google Sheets.

7:11Z tego powodu często zdarza mi się po

7:12prostu sięgnąć po Integromat lub też nawet z pomocą Integromatu przenieść dane do

7:17Google Sheets i tam wykonywać konkretne obliczenia.

7:20Poza tym w przypadku z projektowania nieco bardziej złożonych tabel, bądź też

7:24udokumentowania struktury baz danych, które już posiadasz, możesz wykorzystać

7:28narzędzia bądź też zwykłą kartkę papieru do tego, aby narysować strukturę tabel

7:33oraz tego, w jaki sposób dane wewnątrz nich wchodzą w interakcje między sobą.

7:37Takie struktury noszą nazwę diagramów UML,

7:40które są wykorzystywane przez programistów, ale i nie tylko, do

7:44projektowania i reprezentacji struktury danych.

7:47Ja osobiście nie korzystam z tego typu narzędzi, ale tylko chciałem poinformować

7:51Cię o ich istnieniu, ponieważ być może okażą się dla Ciebie przydatne.

7:55W tej chwili nie pozostaje mi już nic innego jak po prostu podziękować Ci za

7:58uwagę i zaprosić Cię do kolejnych materiałów.

8:01Cześć!