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학습 목표이 모듈을 마치면 다음을 수행 할 수 있습니다.데이터를 정규화하거나 비정규화하여 앱의 성능을 향상시킵니다.최적화에 관한 일반 이론최적화의 또 다른 형태는 도메인 모델을 변경하는 것입니다. XPath 쿼리가 가능한 한 최적화되었지만 여전히 앱에서 필요한 성능을 얻지 못하는 경우 다음 단계는 데이터 저장 방법을 변경하는 것입니다. 표준화데이터의 오류 가능성을 줄이기 위해 여러 위치에 저장된 고객 이름과 같은 중복 데이터를 제거합니다.비정규화(Denormalization)예를 들어 주문에 고객 이름을 추가하여 데이터를 의도적으로 복제하여 주문을 확인할 때 고객 레코드를 검색할 필요가 없도록 합니다.이 두 가지 솔루션은 실제로 반대이지만 인덱스와 마찬가지로 테스트 중에 드러난 특정 상황에서 둘 중 어느..

학습 목표이 모듈을 마치면 다음을 수행 할 수 있습니다.Xpath 쿼리 최적화Xpath 최적화를 위한 전략 개발OQL을 Xpath의 대안으로 사용XPath 쿼리를 최적화하는 다양한 방법아래 두 쿼리문은 같은 동작을 합니다. 또한 이렇게 하면 응용 프로그램이 더 효율적이고 빨라집니다.[Sales.Customer_Account/Administration.Account/id = $currentUser][Sales.Customer_Account = $currentUser]  Mendix가 생성하는 기본 쿼리는 관련 엔터티에 대한 하위 쿼리의 모든 데이터를 검색하지만 "equals" 및 "not equals"와 같은 비교 연산자는 검색하지 않습니다. 따라서 가능하면 microflow를 위해 not() 함수의 사용..

학습 목표이 모듈을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.문자열과 DateTimes를 조작하여 Xpath 함수를 적용하여 데이터를 검색합니다."and", "or" 및 "not"을 포함한 논리 연산자 사용최상의 성능을 위해 논리 연산자를 사용할 때 최상의 방법을 적절하게 구현합니다. 일반 기능Mendix는 XPath 쿼리를 작성할 때 사용할 수 있는 일련의 함수를 제공합니다. 이러한 함수는 주로 속성의 특성에 따라 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 전체 목록은 documentation에서 찾을 수 있습니다. 예시) contains　[contains(Name, 'an')]     ( ※ unlimited 로 설정된 속성을 쓰지 않도록 유의 )  분기당 판매량[quarter-from-dateTime( DateA..

학습 목표이 모듈을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.Xpath에서 OQL로, SQL로의 쿼리 경로를 설명합니다.모든 제품, 위치별 제품, 리뷰가 있는 모든 제품과 같이 특정 데이터를 얻으려면 데이터 선택을 적용하세요. XPath에서 OQL로XPath 쿼리가 런타임에 전송되면 SQL로 직접 변환하지 않고 먼저 OQL(Object Query Language)이라는 중간 언어를 거칩니다. 이 언어는 SQL(Structured Query Language)에 더 가깝기 때문에 OQL에서 Microsoft SQL의 SQL로 변환하는 것을 더 쉽게 작성할 수 있습니다.아래와 같이 XPath 쿼리를 작성하면HumanResources.Employee[JobTitle = 'Sales Representative'] Men..