Database Reference
In-Depth Information
Abbildung 3.3:
Erfasste Userdaten im Structr-Daten-Backend
<div id="hcard-Axel-Morgner" class="vcard">
<a class="url fn"
href="http://structr.org">Axel Morgner</a>
<div class="org">Structr</div>
<a class="email"
href="mailto:am@structr.org">am@structr.org</a>
<div class="adr">
<div class="street-address">Hanauer
Landstr. 291a</div>
<span class="postal-code">60314</span>
<span class="locality">Frankfurt</span>
<span class="country-name">Germany</span>
</div>
</div>
Listing 3.2
Für andere Content-Formate, die weitere Attribute oder Klassen benötigen, kann das Da-
tenmodell jederzeit erweitert werden. Dabei lassen sich Attribute auch als Funktionen an-
derer Attribute oder Ergebnisse von Cypher-Abfragen gestalten. Einen Überblick über die
möglichen Attributtypen gibt ein Tutorial in der Structr-Dokumentation [4].
Beliebige Ausgabeformatierung dank Graphdatenbank
Die Aggregation elementarer Content-Elemente in größere Blöcke bedeutet auf der tech-
nischen Ebene klassischerweise die Ausführung von SQL-Queries über viele Tabellen mit
zahlreichen Join-Operationen. Wenn die Anzahl der miteinander zu kombinierenden Felder
zu groß wird, steigen die Query-Zeiten so an, dass eine Abfrage in Echtzeit kaum möglich
ist.
Klassische CMS legen deshalb voraggregierte Content-Blöcke in oft mehreren Cache-Ebe-
nen an, wodurch die Ausgabe in akzeptabler Zeit gewährleistet ist. Da aber nur bestimmte,
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