Willkommen zu unserem Blogpost, in dem wir das Datenbankschema unseres Office-as-a-Service genauer erl\u00e4utern werden. Die Datenstruktur, die wir f\u00fcr unsere Anwendung verwendet haben, basiert auf der NoSQL-Datenbank MongoDB. Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen.<\/p>\n\n\n\n
Unsere Datenbank tr\u00e4gt den Namen „Office_as_a_service“ und enth\u00e4lt mehrere sogenannte Collections, die es uns erm\u00f6glichen, die verschiedenen Informationen effizient zu speichern und abzurufen. Im Folgenden werden wir auf die einzelnen Collections n\u00e4her eingehen:<\/p>\n\n\n\n
1. Collection „Anmeldungen“:<\/p>\n\n\n\n
In dieser Collection werden alle Anmeldungen protokolliert, um eine bessere \u00dcbersicht \u00fcber die eingegangenen Buchungen zu erhalten. Jede Anmeldung besitzt eine eindeutige ID (_id) zur Identifizierung. Ein Beispiel f\u00fcr eine Anmeldung ist:<\/p>\n\n\n\n
– ID: 649be26070b2a704210d69d0<\/p>\n\n\n\n
– Name: „Newton“<\/p>\n\n\n\n
– Vorname: „Isaac“<\/p>\n\n\n\n
– Nutzer-ID: „123456789“<\/p>\n\n\n\n
– Datum: „2023-06-28“<\/p>\n\n\n\n
– Startzeit: 2023-06-28T09:33:49.280+00:00<\/p>\n\n\n\n
2. Collection „Personen“:<\/p>\n\n\n\n
In dieser Collection werden alle angemeldeten Nutzer aufgelistet, die sich an einem Tisch einw\u00e4hlen k\u00f6nnen. Jeder Benutzer hat ebenfalls eine eindeutige ID (_id) zur Identifizierung. Ein Beispiel f\u00fcr einen Nutzer in dieser Collection ist:<\/p>\n\n\n\n
– ID: 649221b2eb1a911c05dd277c<\/p>\n\n\n\n
– ID des Benutzers: 704361179334<\/p>\n\n\n\n
– Name: „Escobar“<\/p>\n\n\n\n
– Vorname: „Pablo“<\/p>\n\n\n\n
– Berechnungssatz: „0.05“<\/p>\n\n\n\n
– Admin: false<\/p>\n\n\n\n
– Passwort: „picasso987“<\/p>\n\n\n\n
– E-Mail: „pablo@picasso.com“<\/p>\n\n\n\n
– Adresse: „Art Street 5“<\/p>\n\n\n\n
3. Collections f\u00fcr alle Tische:<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr jeden Tisch haben wir eine eigene Collection angelegt, in der Buchungen f\u00fcr den jeweiligen Tisch protokolliert werden. Zus\u00e4tzlich wird festgehalten, ob der Tisch derzeit frei ist. Ein Beispiel f\u00fcr eine solche Collection f\u00fcr einen Tisch ist:<\/p>\n\n\n\n
– ID: 6492c6659708803f26cad59a<\/p>\n\n\n\n
– Name: „Table1“<\/p>\n\n\n\n
– Belegt: false<\/p>\n\n\n\n
– Nutzer-ID: 45454545458<\/p>\n\n\n\n
– Datum: „2023-06-21“<\/p>\n\n\n\n
– Startzeit: „114405“<\/p>\n\n\n\n
– Endzeit: „114437“<\/p>\n\n\n\n
– Differenz: 32<\/p>\n\n\n\n
– Berechnungssatz: 0.04<\/p>\n\n\n\n
– Kosten: 0.128<\/p>\n\n\n\n
– Abgeschlossen: „true“<\/p>\n\n\n\n
Durch diese umfangreiche Struktur k\u00f6nnen wir das gesamte Buchungssystem vollst\u00e4ndig abbilden. Die Collections „Anmeldungen“ und „Personen“ erm\u00f6glichen uns eine effiziente Verwaltung der Buchungen und Nutzerdaten. Die Collections f\u00fcr die einzelnen Tische sorgen daf\u00fcr, dass wir den Status jedes Tisches verfolgen und Buchungen zuordnen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Wir hoffen, dass Ihnen dieser Einblick in unser Datenbankschema geholfen hat, um zu verstehen, wie wir die Daten in unserer Office-as-a-Service-Anwendung speichern und verwalten. Bei weiteren Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verf\u00fcgung!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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