对象关系Lookup与Master-Detail

最新推荐文章于 2024-05-13 15:39:11 发布
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分类专栏： Salesforce 文章标签： salesforce
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本文介绍了Salesforce中的两种对象关系——Lookup和Master-Detail，讲解了它们的特性和应用场景。Lookup关系允许从一个对象链接到另一个，支持一对一和一对多关系；而Master-Detail关系更为紧密，主记录控制细节记录的行为，如删除主记录会自动删除所有子记录。文章还对比了两者在数据删除、共享规则和权限设定上的差异，并讨论了如何在特定情况下将主从关系转换为Lookup关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Lookup 

创建一个对象链接到另一个对象的关系。关系字段允许您从一个对象记录在另一个对象中浏览到相关记录。查找关系可以被用来创建一对一和一对多的关系。当你定义一个查找关系，你可以布局页面包括该对象的查找字段，以及建立关联对象的页面布局一类表。

2、Master-Detail

这种类型的关系紧密地将对象联系在一起，使得主记录控制的细节和记录的子细节的某些行为。在主从关系中，详细记录的所有权和共享由主记录确定，当删除主记录，它的所有详细信息记录与它一起被自动删除。在主从关系中，总是需要在详细记录，缺少详细记录将会报错。

3、Lookup与Master-Detail之间的差异

根本区别是数据的删除与共享

A、主从关系通常用于当有两个对象之间的直接依赖

a.无主记录您不能创建一个详细记录。
b.删除一个主记录，所有的详细信息记录被自动删除。
c

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salesforce中几种对象关系的总结
TerrenceQ的博客
05-19 1233
对象之间的关系 1主详standard object will be the parent 删除详细信息记录时会将其移入回收站，而将主记录保留原样；删除主记录时还会删除相关的详细信息记录和次详细信息记录。取消删除详细信息记录时会恢复该记录，而取消删除主记录时也会取消删除相关的详细信息记录和次详细信息记录。但是，如果您删除一个详细信息记录，随后又单独删除其主记录，则不能取消删除该详细信息，因为它不再有关联的主记录。 默认情况下，记录不能代表在主-详细信息关系。不过，管理员允许将自定义对象主-详细信息..
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076_Master Detail 与Lookup
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在Salesforce中为Object创建Master-Detail（Child-Relationship）关联关系
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Delphi 如何通过ADO的Lookup显示字段.rar
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关系的自定义字段(Relationship Custom Fields)
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有二种关系字段 lookup relationship field和master-detail relationship field，二者异同点如下： lookup relationship field： 这个关系字段就是将本对象和另一个对象产生联系。 master-detail relationship field： 这个关系字段不但让本对象和另一个对象产生联系，而且本对象是子对象，另一个联
Master-Details 主从表
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传统链接数据库的方法，连接成功后，可以在Grid-Control中进行Data、Query的设置：在DataMember中设置Query名称，在DataSource中选择刚刚设置的数据库链接。这样到这里，主从表的数据关系就设置好了。在运行的时候，需要注意主从表中用于关联的Columns在主表中不能有重复，否则会报错。具体为什么直接copy，到第二张表的时候会报错，暂时没搞明白，但是上面这段代码可以运行成功。因为调用的是DataTable的格式，我们需要在后续转化成DataSet，才可以对主从表进行设置。
OAF中的MASTER-DETAIL关系
天空的云
08-04 6856
在日常开发中，我们经常会遇到头行结构，并且要求打开界面，行是隐藏的，点击头上的“显示”按钮，才要求头对应的行信息全部显示出来，这样，我们就用到了Master-Detail结构。下面，我们就一步一步来实现他吧。学习目的:    1、掌握AM，View Object，View Link的创建方法    2、学会用向导创建表格    3、可以制作简单条件查询(simpleSearchPanel)    4、掌握创建Detail的方法，以及属性的设置一、新建AM：DetailAM    选择项目TESTOAProj
Ag Grid细节网格（表格行展开）Vue Data Grid: Master / Detail
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12-28 2460
Vue Data Grid: Master / Detail Master Detail指的是一个叫做Master Grid的顶层网格，它的行可以展开。当行被展开时，另一个网格会显示与被展开行有关的更多细节。出现的网格被称为细节网格。
Object Relationship
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05-20 172
One-to-many(lookup/ master-detail) Many-to-many------创建junction object 然后用2个master-detail建立联系 Master-detail Lookup Customer-customer/ standard-customer Standard obj必须是master 任意两个object 一删全删 可以配置
WPF中的主从(Master-Detail)实现
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03-17 1460
    下面这个例子本身来自微软官网，由于没有找到官网源码，我在这里自己实现了一下。还是向官网致敬。    什么是Master-Detail？直接上个图给大家看，就知道了：    这看起来真复杂，点中ListBox里出现的人名，下面要出现这个人的具体信息：姓、名、籍贯。这种应用场景还真不少。如果能够掌握岂不是爽，客官不急，下面听我慢慢道来。    类似像上面这样子在某个列表中选中一项信息概要，旁边...
lookup.partial-cache.expire-after-write
最新发布
07-15
<think>嗯，用户这次的问题是关于缓存配置的，具体是询问"lookup.partial-cache"中的"expire-after-write"设置。从技术角度看，这属于缓存策略的细粒度配置，用户应该是在开发中遇到了具体需求。 用户可能正在使用某个支持部分缓存的框架，比如Spring Cache或类似工具。ta的query里提到"lookup.partial-cache"，这个命名风格让我联想到Spring Cache的@Cacheable配置，或者是自定义的缓存抽象层。用户没有说明具体技术栈，但"expire-after-write"是通用概念，在Caffeine、Guava Cache等库都有类似实现。 考虑到用户直接询问配置用法，ta可能已经实现了基本缓存功能，现在需要优化过期策略。这里的关键点是"partial-cache"和"write"的关联——这种配置通常用于解决缓存穿透问题，即当缓存未命中时，只缓存部分结果或空值避免重复查询数据库。 用户可能遇到的实际场景是：某个查询结果可能为空，但又不希望频繁穿透到数据库。通过"expire-after-write"设置短时效，可以在减轻数据库压力的同时保证数据最终一致性。这个需求在电商库存查询、权限校验等场景很常见。 需要提醒用户注意几个技术细节：首先是时间单位问题，不同框架默认单位不同（秒/毫秒）；其次是"after-write"和"after-access"的区别，用户要确认自己需要的是写入后固定时间失效，还是访问后刷新时效；最后是是否要配合"refresh"机制使用，这在部分缓存库支持后台刷新。 用户没有提到并发场景，但这是个潜在痛点。当大量请求同时遇到缓存失效时，如果没有额外保护（如加锁或队列），可能导致缓存击穿。建议在配置过期时间时同步考虑加载策略。 关于配置示例，我决定给出两种主流技术栈的写法：Spring Cache和Caffeine原生API。这样无论用户用哪种方案都能参考。考虑到用户query里带点号（lookup.partial-cache），更可能是Spring配置式用法，所以把YAML写法放在前面。 用户情绪上应该比较急切，因为缓存配置问题通常会阻塞开发进度。所以回复要直击重点，先给解决方案再解释原理。ta可能已经看过文档但被术语搞糊涂了，需要实际可粘贴的代码示例。另外，用户没提具体失效时间值，说明ta更关注机制而非具体数值，所以示例里用placeholder更合适。</think>在缓存策略中，`lookup.partial-cache` 结合 `expire-after-write` 是一种常见的设计模式，用于控制部分缓存结果的过期行为。以下是关键配置解析和用法： --- ### **核心概念** 1. **`lookup.partial-cache`** 表示仅缓存部分查询结果（例如非完整数据集或特定条件下的结果），常用于减少重复计算或数据库查询。 2. **`expire-after-write`** 定义缓存项在**写入后固定时间自动过期**（与访问频率无关），强制刷新数据以保证时效性。 --- ### **典型配置示例** #### 1. Spring Cache + Caffeine 配置（Java） ```yaml # application.yml caffeine: caches: partial-cache: spec: maximumSize=500, expireAfterWrite=10s, recordStats ``` 代码中使用注解： ```java @Cacheable(cacheNames = "partial-cache", key = "#userId") public PartialData getPartialData(String userId) { // 业务逻辑：仅缓存部分非敏感数据 } ``` #### 2. Guava Cache 手动配置（Java） ```java LoadingCache<KeyType, PartialData> partialCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 写入5分钟后过期 .build(new CacheLoader<>() { @Override public PartialData load(KeyType key) { return fetchPartialData(key); // 缓存未命中时的加载逻辑 } }); ``` #### 3. Redis + Spring Data 配置 ```java @Bean public CacheManager redisCacheManager(RedisConnectionFactory factory) { RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .entryTtl(Duration.ofMinutes(30)) // 全局默认30分钟过期 .prefixCacheNameWith("partial:"); // 缓存键前缀 // 为特定缓存定制策略 Map<String, RedisCacheConfiguration> cacheConfigs = new HashMap<>(); cacheConfigs.put("partial-cache", config.entryTtl(Duration.ofSeconds(15))); // 覆盖为15秒 return RedisCacheManager.builder(factory) .withInitialCacheConfigurations(cacheConfigs) .build(); } ``` --- ### **使用场景与最佳实践** 1. **适用场景** - 高频查询但数据变化容忍短时延迟（如排行榜、非实时统计） - 防止缓存穿透：缓存空值或默认结果并设置短过期时间（如 `expireAfterWrite=30s`） - 代价较高的计算结果的临时缓存 2. **避坑指南** - **冷启动问题**：系统重启后集中重建缓存可能导致雪崩，建议添加随机抖动（如 `expireAfterWrite=10m+random(2m)`） - **数据一致性**：写入后立即过期可能不适用强一致场景，需结合主动刷新策略 - **资源控制**：始终配置 `maximumSize` 防止内存溢出 --- ### **常见问题解答** #### Q1：`expire-after-write` 与 `expire-after-access` 区别？ - **after-write**：基于写入时间固定过期（如 `5m` 后必过期） - **after-access**：基于最后访问时间滑动过期（每次访问重置倒计时） 👉 选择依据：若需强制刷新数据用 `after-write`；若需高频访问长期保留用 `after-access` #### Q2：如何验证缓存是否按预期过期？ - **Spring Actuator**：通过 `/actuator/caches` 端点检查缓存状态 - **Redis 命令**：`TTL key_name` 查看剩余生存时间 - **日志监控**：记录缓存命中/加载事件，如 Caffeine 的 `recordStats()` > 配置示例：Caffeine 监控统计 > ```java > @Bean > public CaffeineCacheManager cacheManager() { > Caffeine<Object, Object> caffeine = Caffeine.newBuilder().recordStats(); > return new CaffeineCacheManager("partial-cache", caffeine::build); > } > ``` ---
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