数据模型的选择：要更新和映射的试剂原子的嵌套映射或向量？

Question

我正在开发一个 Reagent 应用程序来管理酒店预订网站的季节。数据显示在表格视图中，当前存储在一个原子中，其中包含一个以季节 ID 作为键的嵌套地图，如下所示：

(def seasons (r/atom
{1
 {:begin "2020-04-02"
  :end "2020-04-19"
  :selected false
  …much more data like price per room etc}
2
{:begin "2020-04-20"
  :end "2020-06-18"
  :selected true
  }
…}))

这种结构的主要优点是通过 #(dissoc @seasons season-id) 或 (update-in seasons [season-id :begin] "2020-04-21") 从我的组件中轻松删除/修改季节，如果将 id 集成到表示季节的地图中，这将更加麻烦，例如所以：

(def seasons
(r/atom
[{:id 1
  :begin "2020-04-02"
  :end "2020-04-19"
  :selected false
  …much more data like price per room etc}
 {:id 2
  :begin "2020-04-20"
  :end "2020-06-18"
  :selected true
  }…]))

这个版本更适合被映射，这对我当前的数据模型来说不是很愉快，我必须总是将 id 与实际映射重新组合成一个二进制向量，然后将生成的 seq 粘贴回来@ 987654328@一张地图。

我越来越倾向于切换到第二个模型，因为通过将整个赛季传递给一个函数来删除/更新是可行的……那时根本不需要 id，例如：

(vec (remove #(= % season) @seasons))

或者，分别：

(vec (map #(if (= % season) 
       (update-in % [:begin "2020-04-21"]) %) @seasons))

由于这是我的第一个真实世界的 Reagent 应用程序，我有点不确定哪种数据模型实际上更可取？两种方法之间是否有任何性能考虑？对于经验丰富的试剂开发人员来说，哪一个看起来更理智？是否有我不知道的第三种方式？

非常感谢您对这个有点开放的问题的任何意见！

Answer 1

当您描述您的目的（季节）时，性能不是一个考虑因素。每天三个“季节”每年只有约 1000 个 - 对于计算机而言，这是一个很小的数字。

那么，哪种方法更适合您的代码？您已经讨论了两个用例，在一种情况下支持方法 A，在另一种情况下支持方法 B。由您决定。

在方法 A 中，您已经“预先索引”了数据，因此您可以直接进入某个事物并对其进行修改。在方法 B 中，您必须在处理之前进行小型搜索以找到事物。对于更大的问题，方法 B 最终会演变为 Postgres、Datomic 或 Neo4J 等 DB。

对于留在内存中的小问题，您可以使用库：

• Spectre
• DataScript
• Tupelo.Forest - 我个人的最爱！ ;)

这些在现阶段可能有点矫枉过正，但您可能希望将来记住它们。