Mis on lehviku probleem?
Lehviku probleem (inglise keeles fan trap) on andmemudelis esinev viga, mis tekib siis, kui üksus (nt Harukontor) on seotud mitme teise üksusega (nt Osakond ja Töötaja) viisil, mis muudab nende teiste üksuste omavahelise seose ebaselgeks. Selle tulemusena võib andmebaasist päringut tehes saada valesid või mitmetähenduslikke tulemusi.
Sellel lehel uurime konkreetset näidet, et mõista, kuidas probleem tekib ja kuidas seda lahendada.
1. Probleemne mudel
Stsenaarium: Me teame, et iga töötaja töötab ühes kindlas osakonnas ja iga osakond asub ühes kindlas harukontoris. Vigane mudel on aga loodud nii, et nii osakond kui ka töötaja on otse seotud harukontoriga.
Selle mudeli põhjal teab süsteem, millises harukontoris töötaja töötab ja millised osakonnad selles harukontoris asuvad, aga ta ei tea, millises konkreetses osakonnas töötaja töötab.
Interaktiivne näide: vea demonstreerimine
Pärast töötaja valimist kuvatakse siia päringu tulemus vigase mudeli alusel.
2. Korrektne mudel
Lahendus: Probleemi lahendamiseks tuleb mudelit muuta nii, et see peegeldaks tegelikku hierarhiat. Töötaja ei ole seotud otse harukontoriga, vaid osakonnaga, mis omakorda on seotud harukontoriga.
Nüüd on seos üheselt mõistetav: Harukontor → Osakond → Töötaja. Päring töötaja osakonna kohta annab alati ühe ja korrektse tulemuse.
Interaktiivne näide: lahenduse demonstreerimine
Pärast töötaja valimist kuvatakse siia päringu tulemus parandatud mudeli alusel.
Kokkuvõte
Lehviku probleem tekib valesti struktureeritud seostest, mis ei peegelda tegelikku loogikat. Selle vältimiseks:
- Veendu, et seosed üksuste vahel oleksid loodud vastavalt reaalsele hierarhiale ja äriprotsessidele.
- Väldi mitmetähenduslikke "otseteid" mudelis, kui eksisteerib selgem ja loogilisem tee läbi teiste üksuste.
Õige modelleerimine tagab andmete terviklikkuse ja usaldusväärsed päringutulemused.