複雑なデータの処理 – データ構造に適したコンポーネントの選択

複雑なデータセットの管理は、最新のアプリケーションで一般的な課題です。自己参照リレーションシップ、階層構造、異種データのいずれを扱っている場合でも、適切なコンポーネントを選択することで、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、保守性に大きな影響を与えることができます。

このブログ記事では、App Builderを使用しながら複雑なデータを視覚化し、操作するのに役立つ3つの主要なコンポーネントの違いを分類します。

• ツリーグリッド 

• ツリー コンポーネント 

• 階層グリッド (HGrid) 

これらの各コンポーネントは、さまざまなデータ構造に対して最適化されています。それらの機能を理解することで、アプリケーションのニーズに最も適したものを決定できます。

データ構造と使用する適切なコンポーネントを理解する

データ構造は、一般的に次の 3 つの主要なタイプに分類できます。

1. 自己参照 (階層) データ– 自分自身を参照するエンティティ (たとえば、従業員のマネージャーまたはスーパーバイザーのビジネス キーを含む従業員テーブルからのデータ)。マネージャーまたはスーパーバイザーも従業員です。したがって、従業員レコードは、従業員とその上司との間の自己参照関係とともに到着します。

2. 同種の親子データ– 各親レコードに同じタイプの複数の子レコードがあるデータ。良い例は、eコマースデータベースのカテゴリ階層です。

ツリー構造を使用したカテゴリ階層

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	電子工学	NULL
2	ラップトップ	1
3	スマートフォン	1
4	ゲーミングノートパソコン	2
5	ウルトラブック	2

• 「エレクトロニクス」は最上位のカテゴリーです。

• 「ノートパソコン」と「スマートフォン」は、「電子機器」のサブカテゴリです。

• 「ゲーミングノートパソコン」と「Ultrabook」は、「ノートパソコン」のサブカテゴリです。

これは、親と子の両方が同じエンティティの種類 (カテゴリ) に属しているため、同種の関係です。

ただし、すべての同種の親子関係が自己参照的であることは事実ですが、すべての自己参照構造が階層的であるとは限りません。リレーションがツリーのような階層を形成する場合、通常は同種の親子リレーションです。リレーションシップが単にインスタンスをリンクする場合、それは自己参照的ですが、必ずしも階層的ではありません。

次に、最後のデータ構造タイプを見てみましょう。

3. 異種データ– 階層の各レベルには、注文や注文の詳細を持つ顧客など、異なる構造があります。

データの構造を理解することで、データが自己参照型、同種型、共通点がないものなど、データの構造を理解することで、アプリケーションのニーズに最も適したコンポーネントについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

そうは言っても、さまざまなコンポーネントとそれらが消費できるデータを探索する前に、便宜上、各データ構造タイプの簡単な比較表を以下に示します。

比較表

アスペクト	同種データ(同一構造)	自己参照データ (同じタイプがそれ自体にリンク)	異種データ(各レベルで異なる構造)
定義	両方のエンティティが同じ構造を持つ親子関係。	エンティティには、それ自体の別のインスタンスへの参照が含まれています。	各レベルが異なる構造を持つ階層関係。
データ構造	ツリーまたはグラフ(カテゴリツリー、組織図など)。	リンクリスト、ツリー、グラフ(例:単一リンクリスト、階層組織)。	外部キーを持つリレーショナルデータベース (例: Customers → Orders → Order Details)。
階層タイプ	階層内の各エンティティは、同じ属性と構造を持ちます。	同じエンティティタイプ内のリンクは、階層を形成する場合と形成しない場合があります。	各レベルには、異なるエンティティタイプと属性があります。
データベースの例	Employee-Manager 構造体 (自身を参照する employees テーブル)。	リンクリスト (各ノードには次の参照があります)。	顧客は注文→注文の詳細(レベルごとに異なる構造)→します。
コード例	サブカテゴリがカテゴリでもあるカテゴリのツリー。	ノードが他のノードを指すリンクリスト。	顧客、注文、およびorder_detailsテーブルを含むデータベース。
ユースケース	組織図、ネストされたカテゴリ、コメントスレッド。	リンクリスト、グラフ構造、再帰ベースの操作。	電子商取引の注文、請求書、販売レポート。

グリッドタイプとその最適な用途

TreeGrid:データの自己参照に最適

データセットが構造化された階層形式に従っており、レコードが一貫して相互に関連している場合は、TreeGridが理想的な選択肢です。

TreeGridは、各従業員が自己参照構造で彼らに報告する部下を持つことができる従業員管理システムに適しています。

Advantages: 

• 自己参照関係を自動的に処理

• 並べ替え、フィルタリング、編集などの組み込み機能が付属しています

• 大規模なデータセットにも対応可能

ユースケース： 

• 従業員階層

• 組織構造

• フォルダ/ファイル管理

ツリーコンポーネント:不規則なデータセットに最適

階層内の異なるレベルに異なるデータ型が含まれている場合、ツリーコンポーネントは必要な柔軟性を提供します。統一された構造を期待する TreeGrid とは異なり、Tree ではノードとコンテンツを完全にカスタマイズできます。

ツリーは、最初のレベルが高レベルのカテゴリを表し、2 番目のレベルが個々の製品を表し、3 番目のレベルが購入レコードを含む製品カテゴリを視覚化する場合に便利です。

Advantages: 

• 完全にカスタマイズ可能な構造と外観

• レベルが同じ形式を共有しない不規則なデータセットに適しています

• パフォーマンスのトレードオフなしに深いネスティングをサポート

ユースケース： 

• 製品カテゴリとサブカテゴリ

• ナビゲーションメニュー

• コンテンツ分類法

 

階層グリッド: 親子データ関係に最適

データセットが厳密な親子関係に従っており、各親エンティティに同じタイプの複数の子レコードが含まれている場合は、階層グリッド(HGrid)が最適です。

階層グリッドは、各顧客が複数の注文を持ち、各注文に複数の注文の詳細が含まれている顧客の注文管理に最適です。

Advantages: 

• 深くネストされたデータ構造をサポート

• 子行の動的な拡張が可能

• フィルタリング、並べ替え、編集などの組み込み機能を提供します

ユースケース： 

• 注文→詳細→顧客

• プロジェクト→タスク→サブタスク

• 部門→従業員→ロール

適切なコンポーネントの選択

要約すると、適切なコンポーネントの選択は、データの構造によって異なります。

データ構造	ベストコンポーネント	利点
自己参照階層	ツリーグリッド	再帰的なデータ構造を効率的に処理します。
親子	階層グリッド	構造化された関係を拡張可能なレベルで表示します。
異種混合階層	ツリー コンポーネント	レベルごとに異なる構造を持つ場合に柔軟性を提供します。

 

組み込み機能と構成可能性のバランス

並べ替え、フィルタリング、編集などの組み込み機能により、開発を大幅に簡素化できますが、柔軟性が犠牲になります。コンポーネントを選択する場合:

• 構造化データ、自己参照データ、または親子データを操作する場合は、すぐに使用できる機能を優先します。

• 柔軟性 y は、データが厳密なスキーマに従わず、カスタムインタラクションを必要とする場合に選択します。

データの構造 (自己参照型、同種型、または完全に異種混合型) を理解することで、アプリケーションのニーズに最も適したコンポーネントについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

以下のデモに焦点を当てたセッションでは、App Builderで階層データを処理する方法を確認できます。

まとめ

複雑なデータセットを効果的に処理することは、アプリケーション開発の重要な部分です。深くネストされた構造、多様なデータ形式、階層的な関係のいずれで作業している場合でも、フラットグリッド、ツリーグリッド、ツリー、階層グリッドなど、適切なコンポーネントを選択することで、ユーザビリティとパフォーマンスに大きな影響を与えることができます。

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また、過去のウェビナーの録画はYouTubeでご覧いただけます。