JsonData.java

package com.example.websocket8_4.model;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
import java.util.Map;
@Document(collection = "jsondata")
public class JsonData {
    @Id
    private String id;
    private Map<String, Object> data;
    // Getters and Setters
    public String getId() {
        return id;
    }
    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }
    public Map<String, Object> getData() {
        return data;
    }
    public void setData(Map<String, Object> data) {
        this.data = data;
    }
}

Анализ моделей данных для PostgreSQL и MongoDB

Сравнение моделей

Характеристика	UserData (PostgreSQL)	JsonData (MongoDB)
Аннотация	@Table("userdata")	@Document(collection = "jsondata")
ID тип	Long	String
Структура	Фиксированная	Гибкая
Хранение данных	Отдельные поля	Map

JsonData для MongoDB

Определение

@Document(collection = "jsondata")
public class JsonData {
    @Id
    private String id;
    private Map<String, Object> data;
}

Особенности

1. Использует MongoDB для хранения
2. Поддерживает произвольную структуру JSON
3. Хранит данные в виде Map
4. Использует строковый ID (типично для MongoDB)

Преимущества подхода

1. Гибкость структуры данных
2. Возможность хранить любой JSON
3. Не требует изменения схемы при изменении структуры данных

Сравнение использования

UserData (PostgreSQL)

UserData userData = new UserData();
userData.setName("John");
userData.setMessage("Hello");

JsonData (MongoDB)

JsonData jsonData = new JsonData();
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("anyField", "anyValue");
jsonData.setData(dataMap);

Стратегия использования в приложении

1. Структурированные данные
2. Используется UserData
3. Сохраняется в PostgreSQL

4. Подходит для предсказуемых данных

5. Произвольные данные

6. Используется JsonData
7. Сохраняется в MongoDB
8. Подходит для различных JSON структур

Рекомендации по использованию

1. PostgreSQL (UserData)
2. Для данных с известной структурой
3. Когда важна строгая типизация

4. При необходимости сложных SQL запросов

5. MongoDB (JsonData)

6. Для произвольных JSON данных
7. При частом изменении структуры данных
8. Когда важна гибкость схемы

Потенциальные улучшения

1. Добавление временных меток (created_at, updated_at)
2. Реализация версионирования данных
3. Добавление индексов для оптимизации запросов
4. Реализация валидации данных

Дополнительные замечания: 1. Архитектура поддерживает как структурированные, так и неструктурированные данные 2. Использование двух разных баз данных увеличивает гибкость, но усложняет управление данными 3. Потребуется настройка подключения к MongoDB в конфигурации приложения

Для полного понимания работы приложения осталось увидеть: 1. JsonDataRepository 2. Конфигурацию MongoDB 3. UpperCaseHandler и LowerCaseHandler

Готов к получению следующих файлов.

[[1.9. расширение функционала на лету]]