डेटा आर्किटेक्चर
डेटा मॉडल बाकी सब कुछ तय करता है: पेज, फ़्लो, और उसके ऊपर बने इंटीग्रेशन।
ऐसा डेटा मॉडल बनाना जो अच्छा परफ़ॉर्म करे और org के बढ़ने पर भी टिका रहे, एक आर्किटेक्ट की सबसे ज़रूरी स्किल में से एक है, लगभग एक कला। इस सीरीज़ में मैं डेटा मॉडलिंग, इंडेक्स, सेलेक्टिव क्वेरी, और उन फ़ैसलों को कवर करता हूँ जो तय करते हैं कि बड़े पैमाने पर परफ़ॉर्मेंस टिकेगी या नहीं।
चाहे आप नया ऑब्जेक्ट मॉडल डिज़ाइन कर रहे हों या ऐसे मॉडल को ठीक कर रहे हों जिस पर दबाव पड़ने लगा है, लक्ष्य है शुरू से ही परफ़ॉर्मेंस को ध्यान में रखकर बनाना।
Steve Data Modeling: Mastering Version Control Strategies (2.1) Steve Data Modeling: From Picklists To Infinity And Beyond (2.2) Using the Query Plan Tool to Understand Query Performance (2.3) Salesforce Indexes Explained (2.4) Making Selective Queries for Performance (2.5) Selectivity Threshold Explained (2.6) Data Architecture: Survey Data Model Expanded to Dynamic Forms (2.10) Data Architecture: Address, Affiliation, and Relationship Learnings from NPSP Data Model (2.7) Data Architecture: Using a Data Dictionary for Planning Before You Setup in Salesforce (2.11) Data Architecture: Denormalized Object for Imports, Lessons from Data Cloud, NPSP & Field Service (2.8) Data Architecture: Survey Data Model Explained, Simple to Complex (2.9)
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