કોરડેટામાં NSManagedObjects ને કાર્યક્ષમ રીતે જૂથબદ્ધ કરવું અને આનયન કરવું

ઑપ્ટિમાઇઝ આનયન સાથે કોરડેટામાં નિપુણતા સંબંધો

કોરડેટા એક શક્તિશાળી માળખું છે, પરંતુ મોટા ડેટાસેટ્સ અને જટિલ સંબંધો સાથે કામ કરતી વખતે તે ઘણીવાર વિકાસકર્તાઓને પડકાર આપે છે. 🧠 કલ્પના કરો કે સેંકડો હજારો ઑબ્જેક્ટ દાખલ કરો અને પછી તેમને અસરકારક રીતે લિંક કરવાની જરૂર છે. ત્યાંથી જ ખરી કસોટી શરૂ થાય છે.

ચાલો કહીએ કે તમારી પાસે એક-થી-ઘણા સંબંધ સાથે એન્ટિટી A અને B છે. તમે ઝડપ માટે NSBatchInsert નો ઉપયોગ કર્યો છે, પરંતુ હવે આ એકમોને સાંકળવાનો સમય આવી ગયો છે. કમનસીબે, બેચ કામગીરી સંબંધોને સમર્થન આપતી નથી, જે તમને તમારા ધ્યેયને પ્રાપ્ત કરવા માટે વૈકલ્પિક, કાર્યક્ષમ પદ્ધતિઓનું અન્વેષણ કરવાની ફરજ પાડે છે.

પ્રોપર્ટીઝનો ઉપયોગ કરીને એકમોને લાવવા અને જૂથ બનાવવાનો એક સામાન્ય વિચાર છે, પરંતુ આના પોતાના પડકારો છે. દાખલા તરીકે, જેમ કે જૂથબદ્ધ પરિણામ મેળવવું તે સીધું નથી કારણ કે શબ્દકોશની ચાવી ઘણીવાર માત્ર એક મિલકત હોય છે, વાસ્તવિક વસ્તુ નથી. પ્રદર્શન સાથે સમાધાન કર્યા વિના તમે આ અંતરને અસરકારક રીતે કેવી રીતે દૂર કરશો?

આ લેખ આવા સંજોગોને હેન્ડલ કરવા માટેની વ્યૂહરચનાઓમાં ડાઇવ કરે છે, શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે તમારા આનયનને સંરચિત કરવા માટેની ટીપ્સ ઓફર કરે છે. પછી ભલે તમે કોરડેટા શિખાઉ છો અથવા મોટા પાયે એપ્લિકેશનોનો સામનો કરતા અનુભવી વિકાસકર્તા, આ તકનીકો સંબંધોનું સંચાલન સરળ બનાવશે. 🚀

આદેશ	ઉપયોગનું ઉદાહરણ
NSFetchRequest.propertiesToFetch	બિનજરૂરી ડેટા મેળવવાના ઓવરહેડને ઘટાડીને, એન્ટિટીના કયા ગુણધર્મો મેળવવા જોઈએ તે નિર્દિષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ: fetchRequest.propertiesToFetch = ["aProperty", "parentA"].
NSFetchRequest.resultType	આનયન વિનંતી માટે પરિણામ પ્રકાર સેટ કરે છે. આ કિસ્સામાં, .dictionaryResultType નો ઉપયોગ વ્યવસ્થાપિત ઑબ્જેક્ટને બદલે શબ્દકોશ તરીકે પરિણામો મેળવવા માટે થાય છે.
Dictionary(grouping:by:)	કીના આધારે ઘટકોને જૂથબદ્ધ કરીને શબ્દકોશ બનાવે છે. સામાન્ય મિલકત અથવા સંબંધ દ્વારા મેળવેલ ડેટાને ગોઠવવા માટે ઉપયોગી. ઉદાહરણ: શબ્દકોશ(જૂથીકરણ: પરિણામો, દ્વારા: { $0["parentA"] as! NSManagedObject }).
NSSortDescriptor	આનયન વિનંતીઓ માટે સૉર્ટિંગ માપદંડનો ઉલ્લેખ કરે છે. ઉદાહરણ: NSSortDescriptor(કી: "aProperty", ascending: true) ખાતરી કરે છે કે પરિણામો ચોક્કસ પ્રોપર્ટી દ્વારા ઓર્ડર કરવામાં આવે છે.
NSManagedObjectContext.fetch	આનયન વિનંતી ચલાવે છે અને પરિણામો પરત કરે છે. તે પરિણામના પ્રકાર પર આધારિત સંસ્થાઓ અથવા શબ્દકોશો લાવવાનું સંચાલન કરે છે.
NSManagedObjectContext.object(with:)	આપેલ ઑબ્જેક્ટ ID માટે મેનેજ કરેલ ઑબ્જેક્ટ પરત કરે છે. ઉદાહરણ: context.object(with: objectID), શબ્દકોશ પરિણામમાંથી ID સાથે કામ કરતી વખતે ઉપયોગી.
addToBObjects(_:)	ઘણા બધા સંબંધમાં ઑબ્જેક્ટ ઉમેરવા માટે કોરડેટા-જનરેટેડ પદ્ધતિ. ઉદાહરણ: entityA.addToBObjects(bObject).
NSFetchRequest.sortDescriptors	આનયન વિનંતી પર સૉર્ટિંગ માપદંડ લાગુ કરે છે. ઉદાહરણ: fetchRequest.sortDescriptors = [NSsortDescriptor(key: "aProperty", ascending: true)].
try? context.fetch	ભૂલ હેન્ડલિંગ સાથે આનયન વિનંતીને એક્ઝિક્યુટ કરવાની સંક્ષિપ્ત રીત. ઉદાહરણ: ચાલો પરિણામો = પ્રયાસ કરીએ? context.fetch(fetchRequest).
NSManagedObjectID	કોરડેટા ઑબ્જેક્ટને વિશિષ્ટ રીતે ઓળખે છે, જે સુરક્ષિત અને કાર્યક્ષમ સંદર્ભ માટે પરવાનગી આપે છે, ખાસ કરીને જ્યારે શબ્દકોશ પરિણામો સાથે કામ કરે છે.

કોરડેટા ફેચિંગ અને સંબંધોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

ઉપરની સ્ક્રિપ્ટોમાં, અમે ડેટાને અસરકારક રીતે જૂથબદ્ધ કરવા અને લાવવાના પડકારનો સામનો કર્યો , ખાસ કરીને જ્યારે એન્ટિટી A અને B વચ્ચેના એક-થી-ઘણા સંબંધને સંભાળતી વખતે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ જૂથબદ્ધ પરિણામોને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જ્યાં કી એન્ટિટી A ની NSManagedObject છે, અને મૂલ્યો સંકળાયેલ B ઑબ્જેક્ટ્સની એરે છે. એન્ટિટી B ને લાવીને અને એન્ટિટી A સાથેના તેના સંબંધ દ્વારા તેને જૂથબદ્ધ કરીને આ પ્રાપ્ત થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશનમાં, એન્ટિટી A વપરાશકર્તાનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે, અને એન્ટિટી B તેમની પોસ્ટ્સનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે, જે અમને દરેક માટે બધી પોસ્ટ્સને ઝડપથી ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વપરાશકર્તા 🚀

નો ઉપયોગ અહીં નિર્ણાયક છે. તે અમને ચોક્કસ મિલકત અથવા સંબંધના આધારે ગતિશીલ રીતે ઑબ્જેક્ટ્સને જૂથબદ્ધ કરવાની મંજૂરી આપે છે. દાખલા તરીકે, જૂથ પ્રક્રિયા દરેક B ઑબ્જેક્ટની "parentA" ગુણધર્મ લે છે અને તેને શબ્દકોશમાં ગોઠવે છે જ્યાં કી A ઑબ્જેક્ટ છે. આ મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે શ્રેષ્ઠ કામગીરીની ખાતરી કરીને, નેસ્ટેડ લૂપ્સ અથવા વધારાની આનયન વિનંતીઓની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે. સાથે વર્ગીકરણ પરિણામો વ્યવસ્થિત છે તેની ખાતરી કરે છે, જે તાર્કિક જૂથ અથવા પ્રદર્શન ક્રમને જાળવવા માટે નિર્ણાયક બની શકે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ દર્શાવે છે કે કેવી રીતે ઑબ્જેક્ટ્સ વચ્ચે પ્રોગ્રામેટિક રીતે સંબંધો સ્થાપિત કરવા. ઉપયોગ કરીને , અમે આનયન પરિણામમાંથી ઑબ્જેક્ટ ID ને ઉકેલીએ છીએ અને CoreData ની સંબંધ પદ્ધતિઓ દ્વારા અનુરૂપ એન્ટિટીને લિંક કરીએ છીએ જેમ કે . ઈ-કોમર્સ એપ્લિકેશનની કલ્પના કરો જ્યાં A ઓર્ડરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને B તે ક્રમમાં આઇટમ્સનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આ પદ્ધતિ સમય અને મેમરી બંનેને સાચવીને, બિનજરૂરી રીતે વસ્તુઓને પુનઃ-આનયન કર્યા વિના વસ્તુઓને તેમના સંબંધિત ઓર્ડર સાથે અસરકારક રીતે લિંક કરવાની મંજૂરી આપે છે.

આનયન સમસ્યાઓ અથવા અનપેક્ષિત શૂન્ય મૂલ્યોના કિસ્સામાં સ્થિરતા સુનિશ્ચિત કરીને, ભૂલનું સંચાલન સમગ્રમાં સંકલિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો B ઑબ્જેક્ટમાં માન્ય પિતૃ A ન હોય, તો સ્ક્રિપ્ટ તેને સુરક્ષિત રીતે છોડી દે છે. બંને સ્ક્રિપ્ટો મોડ્યુલરિટી પર પણ ભાર મૂકે છે, વિકાસકર્તાઓને વિવિધ સંદર્ભોમાં આ પદ્ધતિઓનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વ્યવહારમાં, આને ફોટો ગેલેરીઓ (આલ્બમ્સ અને ફોટાઓ) અથવા ટાસ્ક મેનેજર (પ્રોજેક્ટ્સ અને ટાસ્ક) જેવી એપ્લિકેશનો માટે અનુકૂળ કરી શકાય છે. સ્પષ્ટ, પુનઃઉપયોગી કોડ સાથે કાર્યક્ષમતાને સંયોજિત કરવાથી આ સોલ્યુશન્સ મોટા પાયે કોરડેટા ઓપરેશન્સ માટે અત્યંત અસરકારક બને છે. 📱

// Step 1: Define the function to fetch grouped results
func fetchGroupedResults(context: NSManagedObjectContext) -> [A: [B]] {
    var groupedResults = [A: [B]]()
    
    // Step 2: Create a fetch request for entity B
    let fetchRequest: NSFetchRequest<B> = B.fetchRequest()
    fetchRequest.sortDescriptors = [NSSortDescriptor(key: "aProperty", ascending: true)]
    
    // Step 3: Execute the fetch request
    do {
        let fetchedObjects = try context.fetch(fetchRequest)
        
        // Step 4: Group by their relationship to entity A
        for objectB in fetchedObjects {
            if let parentA = objectB.parentA {
                if groupedResults[parentA] == nil {
                    groupedResults[parentA] = []
                }
                groupedResults[parentA]?.append(objectB)
            }
        }
    } catch {
        print("Error fetching objects: \\(error)")
    }
    
    return groupedResults
}

// Step 1: Fetch all objects of entity B
func linkObjects(context: NSManagedObjectContext) {
    let fetchRequest: NSFetchRequest<B> = B.fetchRequest()
    fetchRequest.propertiesToFetch = ["aProperty", "parentA"]
    fetchRequest.resultType = .dictionaryResultType
    
    do {
        let results = try context.fetch(fetchRequest) as! [[String: Any]]
        
        // Step 2: Group by parentA and process in bulk
        let grouped = Dictionary(grouping: results, by: { $0["parentA"] as! NSManagedObject })
        for (parentA, objectsB) in grouped {
            guard let entityA = parentA as? A else { continue }
            for object in objectsB {
                let bObject = context.object(with: object["objectID"] as! NSManagedObjectID) as! B
                entityA.addToBObjects(bObject)
            }
        }
    } catch {
        print("Error linking objects: \\(error)")
    }
}

import XCTest
import CoreData
 
class CoreDataRelationshipTests: XCTestCase {
    var context: NSManagedObjectContext!
    
    override func setUp() {
        super.setUp()
        context = // Initialize in-memory context
    }
    
    func testFetchGroupedResults() {
        let results = fetchGroupedResults(context: context)
        XCTAssertFalse(results.isEmpty)
    }
    
    func testLinkObjects() {
        linkObjects(context: context)
        // Fetch linked data to validate relationships
        let fetchRequest: NSFetchRequest<A> = A.fetchRequest()
        let fetchedObjects = try? context.fetch(fetchRequest)
        XCTAssertNotNil(fetchedObjects)
    }
}

કસ્ટમ આનયન તકનીકો સાથે કોરડેટા પ્રદર્શનને વધારવું

માં મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવાનું એક પાસું તે માત્ર લાવવાની કાર્યક્ષમતા જ નહીં પરંતુ વસ્તુઓ વચ્ચેના સંબંધોની સુસંગતતા પણ સુનિશ્ચિત કરે છે. જ્યારે "ગ્રુપિંગ" ટેકનિક અત્યંત અસરકારક હોય છે, ત્યારે અન્વેષણ કરવા માટેનો બીજો અભિગમ એ ફેચિંગ દરમિયાન ક્ષણિક ગુણધર્મોનો લાભ લેવાનો છે. CoreData માં ક્ષણિક ગુણધર્મો અસ્થાયી, ઇન-મેમરી વિશેષતાઓને મંજૂરી આપે છે જે ડેટાબેઝમાં ચાલુ રહેતી નથી. તેઓ ગણતરી કરેલ ડેટા અથવા અસ્થાયી સંબંધો માટે પ્લેસહોલ્ડર તરીકે કાર્ય કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો એન્ટિટી A ગ્રાહકોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને એન્ટિટી B તેમના ઓર્ડરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તો B પરની ક્ષણિક મિલકત દરેક ગ્રાહકના ઓર્ડરની ગણતરી કરેલ કુલ કિંમતને સંગ્રહિત કરી શકે છે.

ક્ષણિક ગુણધર્મોનો ઉપયોગ ડિસ્પ્લે તબક્કા દરમિયાન ગણતરીના ઓવરહેડને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકે છે. મેળવેલા ડેટાની વારંવાર ગણતરી કરવાને બદલે (દા.ત., સરવાળો અથવા સારાંશ), આ ગુણધર્મ એક જ સત્રમાં એક વખત રચી શકાય છે અને તેનો ફરીથી ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે ગ્રૂપ ફેચ સાથે કામ કરવામાં આવે છે, કારણ કે સંબંધો વિશેના વધારાના મેટાડેટાની ગણતરી કરી શકાય છે અને ગતિશીલ રીતે જોડી શકાય છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને એપ્લિકેશન્સમાં ડેશબોર્ડ્સ અથવા સારાંશ દૃશ્યો માટે સંબંધિત છે જ્યાં જૂથિત ડેટા ઘણીવાર પ્રદર્શિત થાય છે. 📊

વધુમાં, બીજી ઓછી જાણીતી પદ્ધતિ કોરડેટાનો ઉપયોગ કરવાની છે (FRC) જૂથ સાથે જોડાણમાં. જ્યારે પરંપરાગત રીતે UI અપડેટ્સ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે, ત્યારે FRC તમારા ડેટાના જૂથબદ્ધ દૃશ્યને જાળવી રાખવામાં મદદ કરી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટા વારંવાર બદલાય છે. યોગ્ય વિભાગના નામોને વ્યાખ્યાયિત કરીને (દા.ત., પેરેંટ ઑબ્જેક્ટ પ્રોપર્ટીઝ), FRC ડેટા લેયર પર ગ્રૂપિંગને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સંપર્ક વ્યવસ્થાપન એપ્લિકેશનમાં, FRC તમામ સંસ્થાઓને તેમના સંબંધિત માતાપિતા (દા.ત., કંપનીઓ) હેઠળ જૂથબદ્ધ કરી શકે છે. આ વિકાસકર્તાના વધારાના પ્રયત્નો વિના UI અને ડેટા સુમેળમાં રહે તેની ખાતરી કરે છે. 🚀

1. ઉપયોગ કરવાથી શું ફાયદો થાય છે કોરડેટામાં?
2. તે તમને હજારો ઑબ્જેક્ટ્સને મેમરીમાં લોડ કર્યા વિના અસરકારક રીતે દાખલ કરવાની મંજૂરી આપે છે, સમય અને સિસ્ટમ સંસાધન બંનેની બચત કરે છે.
3. કેવી રીતે કરે છે કામગીરી સુધારવા?
4. તે મેન્યુઅલ લૂપ્સની જરૂરિયાતને ઘટાડીને, વહેંચાયેલ પ્રોપર્ટીના આધારે કેટેગરીમાં લાવવામાં આવેલી વસ્તુઓને ગતિશીલ રીતે જૂથ બનાવે છે.
5. શું ક્ષણિક ગુણધર્મો જૂથબદ્ધ આનયનમાં સુધારો કરી શકે છે?
6. હા, ક્ષણિક ગુણધર્મો અસ્થાયી વિશેષતાઓ માટે પરવાનગી આપે છે જે ગણતરી કરેલ અથવા અસ્થાયી ડેટાને સંગ્રહિત કરી શકે છે, જૂથબદ્ધ પરિણામોને વધુ માહિતીપ્રદ બનાવે છે.
7. નો હેતુ શું છે ?
8. તે UI અપડેટ્સને સરળ બનાવે છે અને વિભાગોને વ્યાખ્યાયિત કરીને ડેટાને અસરકારક રીતે જૂથ કરવામાં મદદ કરે છે, તેને વારંવાર બદલાતા ડેટા સાથેની એપ્લિકેશનો માટે આદર્શ બનાવે છે.
9. ઑબ્જેક્ટને પ્રોગ્રામેટિક રીતે લિંક કરતી વખતે તમે ભૂલોને કેવી રીતે હેન્ડલ કરશો?
10. જેવા આદેશો સાથે હંમેશા એરર હેન્ડલિંગનો ઉપયોગ કરો અથવા આનયન અથવા સંબંધ અપડેટ દરમિયાન અણધારી સમસ્યાઓને આકર્ષક રીતે હેન્ડલ કરવા માટે.
11. શું હું જૂથબદ્ધ આનયન વિનંતીમાં પૂર્વાનુમાનનો ઉપયોગ કરી શકું?
12. હા, પ્રિડિકેટ્સ મેળવેલા ડેટાને ફિલ્ટર કરી શકે છે, ખાતરી કરીને કે માત્ર સંબંધિત સંસ્થાઓ જ જૂથબદ્ધ છે, ગણતરીના સમયને બચાવે છે.
13. જૂથબદ્ધ મેળા માટે કયા સૉર્ટિંગ વિકલ્પો ઉપલબ્ધ છે?
14. તમે ઉપયોગ કરી શકો છો ચોક્કસ વિશેષતાઓ દ્વારા ડેટાને સૉર્ટ કરવા માટે, ખાતરી કરો કે ઓર્ડર તમારી જરૂરિયાતો સાથે મેળ ખાય છે.
15. શું કોરડેટામાં સીધા પરિણામોનું જૂથ મેળવવું શક્ય છે?
16. કોરડેટા મૂળ રૂપે શબ્દકોશો સાથે જૂથબદ્ધ આનયનને સમર્થન આપતું નથી, પરંતુ સંયોજન ઇન-મેમરી પ્રોસેસિંગ સાથે પરિણામ પ્રાપ્ત કરી શકે છે.
17. શા માટે કોરડેટા સંબંધો બેચ-સુસંગત નથી?
18. સંબંધોને ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટ્સનો સંદર્ભ અને લિંક કરવાની જરૂર છે, જે બલ્કમાં હેન્ડલ કરી શકાતી નથી કારણ કે ID અને ઑબ્જેક્ટ પોઇન્ટરને રિઝોલ્યુશનની જરૂર છે.
19. તમે મોટા ડેટાસેટ્સ માટે કોરડેટાને કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરશો?
20. પ્રદર્શન સુધારવા માટે બેચ ઓપરેશન્સ, ક્ષણિક ગુણધર્મો, કાર્યક્ષમ આગાહી અને ન્યૂનતમ આનયન કદ જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરો.

મોટા ડેટાસેટ્સ ધરાવતી એપ્સ માટે કાર્યક્ષમ ડેટા મેનેજમેન્ટ મહત્વપૂર્ણ છે. કોરડેટામાં ઑબ્જેક્ટનું જૂથ અને લિંક કરવું જટિલ સંબંધોને સરળ બનાવે છે, ડેટા સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરતી વખતે પ્રદર્શન જાળવવાનું સરળ બનાવે છે. અદ્યતન આનયન તકનીકો અને મેમરી-કાર્યક્ષમ પદ્ધતિઓનો લાભ લઈને, વિકાસકર્તાઓ વાસ્તવિક દુનિયાની એપ્લિકેશનો માટે માપી શકાય તેવા ઉકેલો બનાવી શકે છે. 📱

આ વ્યૂહરચનાઓ માત્ર આનયન વિનંતીઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરતી નથી પરંતુ જૂથબદ્ધ પરિણામોની જરૂર હોય તેવા પ્રોજેક્ટ્સ માટે ફરીથી વાપરી શકાય તેવી પેટર્ન પણ પ્રદાન કરે છે. ડેશબોર્ડ બનાવવું હોય કે ઓર્ડર અને આઇટમ્સ જેવા રિલેશનલ ડેટાની જાળવણી કરવી હોય, CoreData ટેકનિકમાં નિપુણતાથી વિકાસકર્તાઓને તેમની એપની જરૂરિયાતોને અનુરૂપ પરફોર્મન્ટ અને સ્કેલેબલ સોલ્યુશન્સ તૈયાર કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.

માં સંબંધો બનાવી રહ્યા છે સીધા બેચ સપોર્ટના અભાવને કારણે બેચ દાખલ કર્યા પછી પડકારરૂપ બની શકે છે. ગ્રૂપિંગ પદ્ધતિઓ અને ઑપ્ટિમાઇઝ ફેચનો ઉપયોગ કરીને, વિકાસકર્તાઓ આ મર્યાદાને અસરકારક રીતે દૂર કરી શકે છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને ઈ-કોમર્સ પ્લેટફોર્મ અથવા પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સ જેવા મોટા પાયે એપ્લિકેશન માટે ઉપયોગી છે. 🔄

ઇન-મેમરી પ્રોસેસિંગ અને ક્ષણિક ગુણધર્મો જેવી તકનીકોને જોડીને, કોરડેટા રિલેશનલ ડેટાને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે. આ વ્યૂહરચનાઓ માત્ર કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરતી નથી પરંતુ કોડને ફરીથી વાપરી શકાય તેવી અને અન્ય પરિસ્થિતિઓમાં સ્વીકાર્ય પણ બનાવે છે. વિકાસકર્તાઓ આ આંતરદૃષ્ટિનો ઉપયોગ તેમના વર્કફ્લોને સરળ બનાવવા માટે કરી શકે છે જ્યારે સમગ્ર એન્ટિટીમાં ડેટા સુસંગતતા જાળવી રાખે છે.