Manejo de datos complejos: elección del componente adecuado para su estructura de datos

La administración de conjuntos de datos complejos es un desafío común en las aplicaciones modernas. Tanto si se trata de relaciones autorreferenciales, estructuras jerárquicas o datos heterogéneos, la selección del componente adecuado puede afectar significativamente al rendimiento, la experiencia del usuario y la capacidad de mantenimiento.

En esta publicación de blog, desglosaré las diferencias entre tres componentes clave que pueden ayudarlo a visualizar e interactuar con datos complejos mientras usa App Builder:

• Rejilla de árbol 

• Componente de árbol 

• Cuadrícula jerárquica (HGrid) 

Cada uno de estos componentes está optimizado para diferentes estructuras de datos. Al comprender sus capacidades, puede decidir cuál se adapta mejor a las necesidades de su aplicación.

Comprender las estructuras de datos y el componente correcto a utilizar

Las estructuras de datos generalmente se pueden clasificar en tres tipos principales:

1. Datos autorreferenciales (jerárquicos): entidades que hacen referencia a sí mismas, por ejemplo, a los datos procedentes de una tabla de empleados que incluye la clave de negocio del gerente o supervisor del empleado. Un gerente o supervisor también es un empleado. Por lo tanto, el registro del empleado llega con una relación de autorreferencia entre un empleado y su supervisor.

2. Datos homogéneos de elementos primarios y secundarios: datos en los que cada registro principal tiene varios registros secundarios del mismo tipo. Un buen ejemplo sería una jerarquía de categorías en una base de datos de comercio electrónico.

Jerarquía de categorías mediante una estructura de árbol

Electronics (ID: 1) ├── Laptops (ID: 2) │ ├── Gaming Laptops (ID: 4) │ ├── Ultrabooks (ID: 5) ├── Smartphones (ID: 3)

Schema: 

category_id	category_name	parent_category_id
1	Electrónica	NULL
2	Ordenadores portátiles	1
3	Teléfonos inteligentes	1
4	Portátiles para juegos	2
5	Ultrabooks	2

• "Electrónica" es la categoría de nivel superior.

• "Computadoras portátiles" y "Teléfonos inteligentes" son subcategorías de "Electrónica".

• "Portátiles para juegos" y "Ultrabooks" son subcategorías de "Portátiles".

Se trata de una relación homogénea porque tanto el elemento primario como el secundario pertenecen al mismo tipo de entidad (categorías).

Sin embargo, es cierto que todas las relaciones homogéneas padre-hijo son autorreferenciales, pero no todas las estructuras autorreferenciales son jerárquicas. Si la relación forma una jerarquía en forma de árbol, suele ser una relación homogénea de elementos primarios e hijos. Si la relación simplemente vincula instancias, es autorreferencial, pero no necesariamente jerárquica.

Ahora, echemos un vistazo al último tipo de estructura de datos:

3. Datos heterogéneos: cada nivel de la jerarquía tiene una estructura diferente, como los clientes con pedidos y los detalles de los pedidos.

Al comprender la estructura de sus datos, ya sea autorreferencial, homogénea o que no tenga nada en común, puede tomar una decisión informada sobre qué componente se adapta mejor a las necesidades de su aplicación.

Dicho esto y antes de entrar en exploración de los diferentes componentes y los datos que pueden consumir, a continuación puede encontrar una breve tabla comparativa de cada tipo de estructura de datos para su comodidad.

Tabla comparativa

Aspecto	Datos homogéneos (misma estructura)	Datos autorreferenciales (el mismo tipo se vincula a sí mismo)	Datos heterogéneos (Diferentes estructuras en cada nivel)
Definición	Una relación padre-hijo en la que ambas entidades tienen la misma estructura.	Una entidad contiene una referencia a otra instancia de sí misma.	Una relación jerárquica en la que cada nivel tiene una estructura diferente.
Estructura de datos	Árbol o gráfico (por ejemplo, árboles de categorías, organigramas).	Lista enlazada, árboles, gráficos (por ejemplo, lista enlazada individualmente, organización jerárquica).	Base de datos relacional con claves foráneas (por ejemplo, clientes → pedidos → detalles del pedido).
Tipo de jerarquía	Cada entidad de la jerarquía tiene los mismos atributos y estructura.	Los enlaces dentro del mismo tipo de entidad, pueden o no formar una jerarquía.	Cada nivel tiene diferentes tipos de entidad y atributos.
Ejemplo de base de datos	Estructura empleado-gerente (tabla de empleados que hace referencia a sí misma).	Lista enlazada (cada nodo tiene una siguiente referencia).	Clientes → Pedidos → Detalles de Pedidos (diferentes estructuras por nivel).
Ejemplo de código	Árbol de categorías donde las subcategorías también son categorías.	Una lista enlazada en la que los nodos apuntan a otros nodos.	Una base de datos con tablas de clientes, pedidos y order_details.
Caso de uso	Organigramas, categorías anidadas, hilos de comentarios.	Listas enlazadas, estructuras de grafos, operaciones basadas en recursividad.	Pedidos de comercio electrónico, facturas, informes de ventas.

Tipos de cuadrícula y para qué son mejores

TreeGrid: Lo mejor para datos autorreferenciales

Si el conjunto de datos sigue un formato estructurado y jerárquico en el que los registros se relacionan entre sí de forma coherente, el TreeGrid es la opción ideal.

Un TreeGrid funciona bien para un sistema de gestión de empleados, donde cada empleado puede tener subordinados que les reportan en una estructura autorreferencial.

Advantages: 

• Gestiona automáticamente las relaciones de autorreferencia

• Viene con funciones integradas como clasificación, filtrado y edición

• Se escala bien para grandes conjuntos de datos

Caso de uso: 

• Jerarquías de empleados

• Estructuras organizativas

• Gestión de carpetas/archivos

Componente de árbol: ideal para conjuntos de datos irregulares

Si los diferentes niveles de la jerarquía contienen diferentes tipos de datos, el componente Árbol proporciona la flexibilidad necesaria. A diferencia de TreeGrid, que espera una estructura uniforme, Tree permite la personalización completa de los nodos y el contenido.

Un árbol es útil para visualizar categorías de productos en las que el primer nivel representa categorías de alto nivel, el segundo nivel representa productos individuales y el tercer nivel contiene registros de compra.

Advantages: 

• Estructura y apariencia totalmente personalizables

• Funciona bien para conjuntos de datos irregulares en los que los niveles no comparten el mismo formato

• Admite anidamiento profundo sin sacrificar el rendimiento

Caso de uso: 

• Categorías y subcategorías de productos

• Menús de navegación

• Taxonomías de contenido

 

Cuadrícula jerárquica: la mejor para las relaciones de datos primario-secundario

Si el conjunto de datos sigue una relación estricta entre elementos primarios y secundarios en la que cada entidad principal contiene varios registros secundarios del mismo tipo, la cuadrícula jerárquica (HGrid) es la mejor opción.

Una cuadrícula jerárquica es perfecta para la gestión de pedidos de clientes, donde cada cliente tiene varios pedidos y cada pedido contiene varios detalles de pedido.

Advantages: 

• Admite estructuras de datos profundamente anidadas

• Permite la expansión dinámica de las filas secundarias

• Proporciona funciones integradas como filtrado, clasificación y edición

Caso de uso: 

• Clientes → pedidos → detalles del pedido

• Proyectos → tareas → subtareas

• Departamentos → empleados → roles

Elegir el componente adecuado

En resumen, la selección del componente adecuado depende de la estructura de los datos:

Estructura de datos	Mejor Componente	Beneficios
Jerarquía de autorreferencia	Rejilla de árbol	Maneja estructuras de datos recursivas de manera eficiente.
Padre-hijo	Cuadrícula jerárquica	Muestra relaciones estructuradas con niveles expandibles.
Jerarquía heterogénea	Componente de árbol	Proporciona flexibilidad cuando diferentes niveles tienen diferentes estructuras.

 

Equilibrio entre la funcionalidad integrada y la configurabilidad

Las funciones integradas, como la clasificación, el filtrado y la edición, pueden simplificar enormemente el desarrollo, pero tienen el costo de la flexibilidad. Al elegir un componente:

• Priorice la funcionalidad lista para usar cuando trabaje con datos estructurados, autorreferenciales o de elementos primarios y secundarios.

• Elija la flexibilidad cuando sus datos no sigan un esquema estricto y requieran interacciones personalizadas.

Al comprender la estructura de sus datos, ya sean autorreferenciales, homogéneos o completamente heterogéneos, puede tomar una decisión informada sobre qué componente se adapta mejor a las necesidades de su aplicación.

En la sesión centrada en la demostración a continuación, puede ver cómo manejar datos jerárquicos con App Builder.

Envolver

El manejo eficaz de conjuntos de datos complejos es una parte clave del desarrollo de aplicaciones. Ya sea que esté trabajando con estructuras profundamente anidadas, diversos formatos de datos o relaciones jerárquicas, seleccionar el componente correcto (Flat Grid, TreeGrid, Tree o Hierarchical Grid) puede afectar significativamente la usabilidad y el rendimiento.

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