Lesnik & Voltina
Voltina
Лесник, я разрабатываю легковесный сервис логирования, чтобы отслеживать каждую миллисекунду роста редкой сосны. Мне нужна лаконичная и надежная структура данных для информации, которую ты собрал – скажи, как она у тебя организована.
Lesnik
Похоже, у нас тут целый список полей данных.
Voltina
Вот тебе пример структуры таблицы, максимально упрощенный.
`id` int PK auto‑increment, `timestamp` bigint или datetime, `growth_rate` float, `event_type` varchar(50), `notes` text, `sensor_id` int FK, `batch_id` int FK, `unit` varchar(10), `accuracy` float, `source` varchar(100), `status` varchar(20), `comments` text, `file_path` varchar(255), `data_hash` char(64) unique, `created_at` datetime default now, `updated_at` datetime default now on update. Без лишних деталей.
Lesnik
Звучит неплохо, но следи за `data_hash` – 64 симвора нормально, если ты используешь SHA‑256, просто не забудь обновлять его при каждом изменении исходных данных. И если вдруг датчики начнут сбиваться, отдельная таблица `calibration` может пригодиться для отслеживания поправок, чтобы не засорять основной лог. Держи схему простой, но будь готова добавить небольшую систему аудита, если вдруг понадобится проследить странный скачок.
Voltina
Поняла, добавлю таблицу калибровки, связанную через `sensor_id`, и небольшой журнал аудита, где будут только `id`, `changed_at`, `changed_by`, `old_value`, `new_value` — больше ничего. Хэш данных будет генерироваться автоматически, как только изменится `data_hash` или какие-либо из исходных полей, так что тебе не придется обновлять его вручную.
Lesnik
Отличный ход, так главная запись чище будет. Только убедись, что в журнал аудита записи пишутся достаточно быстро, чтобы ты не пропустила резкий скачок. Автоматическое хеширование – удобно, но перепроверь, чтобы твой алгоритм хеширования корректно обрабатывал null-значения и временные метки, чтобы одни и те же данные никогда не получили разные хеши. Держи всё просто, и система сама всё покажет.