Steve ile Veri Modelleme: Seçim Listelerinden Sonsuzluğa ve Ötesine
Giriş:
Steve’s Data Modeling serisiyle veri modelleme üzerine içgörü dolu bir oturuma daha hoş geldiniz! Bu blogda seçim listelerinin çok yönlü kullanımını keşfedecek ve daha gelişmiş veri modelleme gereksinimleri için alternatifleri düşünmeniz gerekebilecek senaryoları tartışacağız.
Seçim Listelerini Anlamak
Seçim listeleri, sabit bir değerler kümesi gerektiren bir alanınız olduğunda idealdir. Temiz bir kullanıcı deneyimi sunarlar ama bazı sınırlamalarla gelirler:
- Değer eklemek için yükseltilmiş yönetici hakları gerekir.
- Yeni değerlerin sandbox’lar üzerinden dağıtılması gerekir.
Üçüncü taraf entegrasyonlardan gelen değerler Salesforce’a önceden eklenmemişse veri doğrulama hataları oluşur.
Seçim Listesi Seçeneklerini Keşfetmek
Göz önünde bulundurabileceğiniz bazı seçim listesi seçenekleri:
1. Seçenek: Genel Değer Kümeleri
Bu standart Salesforce seçeneğidir ve listeleri nesneler arasında kullanabilir.

Genel değer kümeleri, birden fazla yerde kullanılan değerler için en iyisidir. Örneğin ‘boru çapı’ ve ‘boru kalınlığı’ için iki genel değer kümeniz olabilir; bu, kullanıcıların değer seçmesi için temiz bir arayüz sağlar.
[caption id="" align=“alignnone” width=“1372”]
Örnek Değer Kümeleri [/caption]
[caption id="" align=“alignnone” width=“1814”]
Örnek Değerler [/caption]
[caption id="" align=“alignnone” width=“676”]
Bir listeden seçim yapmak [/caption]
2. Seçenek: Metin Alanları
Bu, doğrulaması olmayan düz bir metin alanıdır.

Veri değerleri entegrasyonlar aracılığıyla gönderiliyorsa metin alanları kullanmayı düşünebilirsiniz. Ancak bu yaklaşım doğrulamayı kaybeder ve kullanıcıların her türlü veriyi girmesine izin verir; bu da tutarsızlığa yol açabilir.
Alanlar Salesforce’ta salt okunursa ve yalnızca değerleri gösteriyorsanız bu bir seçenek olabilir.
[caption id="" align=“alignnone” width=“678”]
Doğrulama yok [/caption]
3. Seçenek: Paylaşılan Referans Nesnesi

Veri yüklemeleri için birden fazla kayıt türüne sahip paylaşılan bir referans nesnesi kullanılabilir. Bu yaklaşım, birincil nesnede gerçek değerler yerine referans nesnesine bağlanan iki arama ilişkisi oluşturur. Ayrıca yönetici hakları olmadan dinamik olarak yeni değerler ekleyebilir, esnekliği artırabilirsiniz.
[caption id="" align=“alignnone” width=“1462”]
Kayıt Türlerini Kullanmak [/caption]
[caption id="" align=“alignnone” width=“1700”]
Filtrelenmiş bir arama ilişkisi kullanın [/caption]
[caption id="" align=“alignnone” width=“1434”]
Değer Eklemek [/caption]
[caption id="" align=“alignnone” width=“658”]
Bir değer seçmek böyle görünüyor. Sıralama doğru değil ve ilk yüklemede tüm değerleri göstermiyor; kullanıcının onları araması gerekiyor. Ayrıca kullanıcılar anında yeni kayıt oluşturmasın diye Profillerden/İzin Kümelerinden “Create” iznini kaldırdığınızdan emin olun. [/caption]
3. Kısım: İleri Seçenekler
Daha gelişmiş senaryolar için şu seçenekleri düşünün:
4. Seçenek: Referans Nesnesiyle Özel Ekranlar

Düzenleme ekranlarınız için özel Lightning Web Bileşenleri (LWC) kullanıyorsanız değerleri okuyup göstermek için bir referans nesnesi kullanabilir ve arama ilişkileri yerine gerçek değerleri saklayabilirsiniz.
5. Seçenek: Bağımsız Nesneler

Arama değerlerinin önemi artarsa her biri için bağımsız nesneler oluşturmayı ve ayrı arama ilişkileri kurmayı düşünün. Bu yaklaşım dinamik veri eklemeye izin verir, temiz bir veri modeli korur ve her nesnede ek ilişkili alanları destekler.
Pratik Örnekler
Her seçeneği gösteren pratik örnekler:
Standart Seçim Listeleri: Sabit değerlerle temiz bir arayüz sunar.
Doğrulamasız Metin Alanları: Esneklik sağlar ama veri doğrulaması yoktur.
Referans Nesnelerine Arama İlişkisi: Esneklik için filtrelenmiş kayıt türleriyle aynı nesneyi kullanır.
Bağımsız Nesneler: Her arama için ayrı nesneler kullanır; temiz ve esnek bir veri modeli sunar.
Sonuç
Seçim listelerinin ve alternatiflerinin inceliklerini anlamak etkili veri modelleme için çok önemlidir. Standart seçim listelerinden bağımsız nesnelere kadar her seçenek, belirli veri modelleme ihtiyaçlarını karşılamak için kendine özgü faydalar sunar.
Yakında Tekrar Gelin!
Daha fazla içgörü ve ipucu için burada, www.SteveTechArc.com’da ve @SteveTechArc (opens in a new tab) YouTube kanalında takipte kalın. Abone olun ve veri modelleme ustalığınızı bizimle geliştirin!
Güzel fikirleri mimar meslektaşlarımla ve mimarlık yolculuğundakilerle paylaşarak dünyayı değiştirmeye yardım ediyorum!
Döküm yapay zekâ yardımıyla hazırlandı
STA 2.2