Aufbau von Echtzeit-Analysesystemen

Kapitel 9. Upserts in der Servierschicht

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Das Betriebsteam von AATD ist mit den Fortschritten zufrieden, die wir bisher gemacht haben. Sie können jetzt in Echtzeit Einblicke in beliebte Produkte und Kategorien erhalten, was die Beschaffung erheblich erleichtert.

Aber (und es gibt immer ein Aber, nicht wahr?), sie haben Beschwerden über verspätete Bestellungen erhalten, und im Moment haben sie keinen Einblick, was mit der Auslieferung der Bestellungen an die Kunden passiert. Die Kunden würden auch gerne den Status ihrer Bestellung wissen und wann sie voraussichtlich bei ihnen ankommen wird.

In diesem Kapitel werden wir diese beiden Probleme lösen. Wir stellen den Bestell- und Lieferstatus vor, der sich im Laufe der Zeit verändert. Wenn wir mit dieser Art von Daten arbeiten, muss der Dienst mehrere Ereignisse für dieselbe Bestellung verarbeiten. Wir wollen nicht nur den aktuellen Status kennen, sondern auch wissen, wie sich dieser Status im Laufe der Zeit verändert hat.

Das wird ein lustiges Kapitel!

Status der Bestellung

Wie bereits erwähnt, wollen die Nutzerinnen und Nutzer auf den Status ihrer Bestellung von der Bestellung bis zur Auslieferung verfolgen können und die Betreiber wollen wissen, ob eine Bestellung nicht rechtzeitig ausgeführt wird. Um diese Funktion bereitstellen zu können, brauchen wir einen Bestellstatus.

Wir fügen ein ordersStatuses ...