bookstore实验报告1

【书名】：《bookstore实验报告1》 【概要】：本实验报告主要探讨了一个名为"bookstore"的项目，该项目涉及数据库设计、数据存储、查询优化以及测试覆盖等多个方面。报告详细介绍了项目的各个组件，包括用户、商店、订单、索引等实体的表结构，以及使用了PostgreSQL和MongoDB两种数据库。此外，报告还涵盖了代码分支的改进与修改，并对测试方法和覆盖率进行了讨论。 【关键知识点】 1. **数据库设计**： - **实体关系（ER）模型**：在数据库设计中，ER模型用于表示实体之间的关系，如users、user_store、store、new_order、new_order_detail和invert_index等表。这些表分别代表了用户、用户商店关联、商店、新订单、订单详情和倒排索引等概念。 2. **表结构**： - **users table**：包含用户的基本信息。 - **user_store table**：记录用户与商店的关联关系。 - **store table**：存储商店的信息。 - **new_order table**：存储新产生的订单。 - **new_order_detail_table**：详细记录每个订单中的商品信息。 - **invert_index table**：可能用于快速搜索和过滤。 3. **数据存储**： - **book collection**：可能用于存储书籍的信息，是MongoDB文档型数据库中的集合。 - **history_order collection**：存储历史订单数据，同样在MongoDB中。 4. **索引类型**： - **B-tree索引**：在PostgreSQL和MongoDB中，B-tree索引被广泛用于提高查询效率。它们是一种自平衡的树结构，允许快速查找、插入和删除操作。 5. **查询优化**： - 未提供具体细节，但通常包括选择合适的索引、避免全表扫描、减少JOIN操作等策略。 6. **代码分支管理**： - **improve branch**：用于代码改进和优化。 - **modification branch**：用于进行代码修改。 7. **测试**： - **pytest**：一种Python测试框架，用于编写和执行单元测试和集成测试。 - **代码覆盖率**：衡量测试代码对源代码的覆盖程度，以确保测试的完整性。 - **测试用例**：定义了对系统进行验证的一系列操作步骤，以确保其功能符合预期。 8. **数据库选择**： - PostgreSQL用于存储结构化数据，如商店和订单信息。 - MongoDB则适合存储非结构化或半结构化数据，如书籍收藏和历史订单。 9. **运行命令**： - `python app.py`：启动应用程序。 本实验报告通过深入分析bookstore项目，揭示了数据库设计和管理、数据存储、查询优化以及测试实践在实际项目中的应用，为理解和提升相关技能提供了宝贵的学习材料。