데이터 아키텍처
데이터 모델이 나머지 모든 것을 좌우합니다: 그 위에 만들어지는 페이지, 플로우, 통합.
성능이 좋고 org가 성장해도 버티는 데이터 모델을 만드는 것은 아키텍트가 가진 가장 중요한 기술 중 하나이며, 거의 예술에 가깝습니다. 이 시리즈에서는 데이터 모델링, 인덱스, 선택적 쿼리, 그리고 규모가 커져도 성능이 유지되는지를 결정하는 선택들을 다룹니다.
새 개체 모델을 설계하든, 부담이 커지기 시작한 모델을 고치든, 처음부터 성능을 염두에 두고 만드는 것이 목표입니다.
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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