Challenges of managing complex workflows across multiple Retool apps
Lorsqu'ils développent des solutions à grande échelle dans Retool, les architectes se heurtent souvent aux limites des conceptions à application unique. Les flux de travail complexes couvrant plusieurs domaines d'activité nécessitent de répartir les fonctionnalités dans des applications distinctes. Cependant, cela pose des problèmes de partage des données, de gestion des états et de synchronisation.
L'un des principaux problèmes est de maintenir un état cohérent entre les applications. Le transfert de données entre applications nécessite souvent des solutions de contournement telles que le stockage de résultats intermédiaires dans des tables temporaires ou dans localStorage. Cette approche est sujette aux erreurs et difficile à maintenir au fur et à mesure que le système grandit.
Un autre défi consiste à reproduire les modèles d'interface utilisateur et la logique d'entreprise communs à toutes les applications. Sans architecture modulaire, les développeurs finissent par dupliquer le code, ce qui entraîne des incohérences et des problèmes de maintenance.
Stratégies de partage des données et de l'état entre les applications
1. Bibliothèque de requêtes : Créez des requêtes réutilisables dans la bibliothèque de requêtes pour encapsuler des opérations de données complexes. Cela favorise la cohérence et réduit la duplication entre les applications.
2. Composants personnalisés : Créez des composants d'interface utilisateur réutilisables qui peuvent être partagés entre les applications. Cela est particulièrement utile pour les visualisations complexes ou les interfaces spécifiques à un domaine.
3. Workflows: Use Retool Workflows to orchestrate multi-step processes spanning multiple apps. Workflows can handle asynchronous operations and complex branching logic.
4. Paramètres URL : Transmettre l'état entre les applications à l'aide de paramètres URL. Cela permet de créer des liens profonds et de maintenir le contexte lors de la navigation entre les applications.
The thread at https://community.retool.com/t/specific-links-prod-vs-stg/20668 discusses strategies for managing environment-specific URLs for apps, which is crucial when implementing multi-app architectures.
Techniques de synchronisation des mises à jour de données entre les applications
Le maintien de la cohérence des données entre les applications nécessite une attention particulière aux modèles de mise à jour :
1. Event-driven architecture: Use Retool's event system to trigger updates across apps when data changes. This can be implemented using custom events and listeners.
2. Interrogation : Pour les mises à jour moins urgentes, installer des mécanismes d'interrogation pour vérifier périodiquement les changements.
3. WebSockets : Pour les mises à jour en temps réel, envisagez de mettre en œuvre une connexion WebSocket pour transmettre les modifications aux clients connectés.
Case study: Architecting a large-scale enterprise solution with Retool
Consider a large e-commerce platform built on Retool. The system is divided into several apps:
1. Gestion des commandes
2. Contrôle des stocks
3. Service à la clientèle
4. Tableau de bord analytique
Pour garantir l'évolutivité et la maintenabilité :
1. Implement a shared authentication module using custom components and the Query Library.
2. Use Retool Workflows to handle complex order processing logic spanning multiple apps.
3. Develop a centralized state management system using a combination of the Query Library and custom events.
4. Create reusable UI components for common elements like product displays and order forms.
5. Implement a WebSocket-based real-time update system for inventory levels and order statuses.
Performance of Retool-based applications
As Retool applications grow in complexity and handle larger datasets, query optimization becomes crucial for maintaining performance and responsiveness.
Common Performance Bottlenecks in Retool Queries
One of the most common performance issues in Retool applications stems from the inefficient handling of large datasets. Creating numerous queries to simulate pivot table functionality can significantly slow down an application. Another frequent bottleneck occurs when applications make multiple API calls in sequence, especially when dealing with external services with rate limits or high latency, as when trying to send hundreds of WhatsApp notifications via Twilio, demonstrating the need for strategies to handle bulk operations more efficiently.
Exploiter les fonctions d'agrégation SQL
Au lieu de s'appuyer sur le traitement côté client, utilisez les fonctions d'agrégation intégrées de SQL pour réduire la quantité de données transférées. En voici un exemple :
SELECT users.id,
users.first_name || ' ' | nom_de_famille_des_utilisateurs AS full_name,
string_agg(stories.title, ',') AS titles
FROM users
INNER JOIN writers ON users.id = writers.user_id
INNER JOIN stories ON writers.story_id = stories.id
GROUP BY 1, 2
This approach consolidates data at the database level, reducing the load on Retool's front end.
Utiliser des opérations JOIN efficaces
Lorsque vous traitez des données connexes, préférez les opérations JOIN efficaces à plusieurs requêtes distinctes. Un JOIN bien structuré permet de récupérer toutes les données nécessaires en une seule requête :
SELECT users.id,
users.first_name || ' ' || users.last_name AS full_name,
stories.title
FROM users
INNER JOIN writers ON users.id = writers.user_id
INNER JOIN stories ON writers.story_id = stories.id
Exploiter les transformateurs JavaScript pour un traitement efficace des données
JavaScript transformers in Retool offer powerful capabilities for post-processing query results. Here are some advanced techniques:
Remodelage des données :
Utilisez des réducteurs pour remodeler efficacement les structures de données. Par exemple, pour regrouper les histoires par auteur :
return data.reduce((hash, value) => {
const {story_name, ...rest} = value;
if(hash[value.id]){
hash[value.id].story_names.push(story_name);
} else {
hash[value.id] = {...rest, story_names: [story_name]};
}
return hash;
}, {});
Traitement parallèle :
Pour les opérations impliquant plusieurs appels asynchrones, utilisez Promise.all pour les exécuter simultanément :
const promises = arr.map(item => {
return query.trigger({ additionalScope: { id: item } });
});
return Promise.all(promises);
Mise en œuvre de mécanismes de mise en cache pour améliorer les performances des requêtes
Utiliser des variables d'état temporaires :
Stocker les données fréquemment consultées dans des variables d'état temporaires afin d'éviter les appels redondants à l'API ou les requêtes à la base de données.
Mettre en place une mise en cache côté client :
Pour les données qui ne changent pas fréquemment, envisagez d'utiliser le localStorage du navigateur pour mettre les résultats en cache, ce qui réduira la charge du serveur et améliorera les temps de réponse.
Best Practices for Handling Large Datasets in Retool Applications
1. Pagination :
Mettre en œuvre la pagination pour les grands ensembles de données afin de charger les données en plus petits morceaux. Cela permet de réduire les temps de chargement initiaux et d'améliorer la réactivité globale de l'application.
2. Chargement paresseux :
Utilisez les techniques de chargement paresseux pour différer le chargement des données non critiques jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires. Cela peut s'avérer particulièrement utile dans les applications de tableaux de bord complexes.
3. Anti-rebond et régulation du débit :
Lorsqu'il s'agit d'entrées utilisateur qui déclenchent des requêtes (par exemple, fonctionnalité de recherche), il convient de mettre en œuvre un anti-rebond et une régulation du débit afin de limiter la fréquence des appels à l'API.
4. Optimiser le transfert de données :
Ne demandez à votre source de données que les champs nécessaires. Évitez d'extraire des enregistrements entiers si seules des colonnes spécifiques sont nécessaires pour l'affichage ou le traitement.
5. Utiliser des structures de données efficaces :
Choisissez des structures de données adaptées à votre cas d'utilisation. Par exemple, pour les recherches, il est préférable d'utiliser des objets plutôt que des tableaux afin d'obtenir des temps d'accès plus rapides.
Common issues with Retool applications
Manipulation et affichage des données
Problématique: Les utilisateurs éprouvent souvent des difficultés à manipuler et à afficher des données, en particulier lorsqu'ils ont affaire à des structures de données complexes ou à du JSON imbriqué.
Solution: Utilisez les transformateurs JavaScript et les fonctions lodash pour remodeler les données. Pour les structures imbriquées, utilisez des méthodes comme `formatDataAsArray()` ou des fonctions personnalisées pour aplatir et mapper les données de manière appropriée.
Why it occurs: Retool's visual components sometimes have limitations in handling complex data structures out-of-the-box, requiring additional data manipulation.
Exécution et performance des requêtes
Problème: Problèmes liés aux délais d'attente des requêtes, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de requêtes multiples.
Solution: Optimize queries, use pagination, and consider using Retool Workflows for long-running or complex operations. For multiple queries, use Promise.all() in JavaScript queries to run them concurrently.
Why it occurs: Retool has built-in timeout limits to prevent resource overuse, which can be hit with inefficient queries or large data volumes.
Interactions des composants et gestion des états
Problème: Difficultés de gestion de l'état des composants, en particulier dans les applications complexes comportant de nombreux éléments interdépendants.
Solution: Utiliser efficacement les variables Temporary State, exploiter l'objet `retoolContext` et créer des gestionnaires d'événements personnalisés pour gérer le flux de données entre les composants.
Pourquoi cela se produit-il? Au fur et à mesure que les applications gagnent en complexité, la gestion de l'état et des interactions entre les composants devient de plus en plus difficile sans une stratégie claire.
Authentification personnalisée et intégration de l'API
Problème: Difficultés liées à la mise en place de flux d'authentification personnalisés ou à l'intégration avec des API complexes.
Solution: Utilize Retool's custom auth options, leverage the Query Library for reusable API calls, and use JavaScript queries for more complex API interactions.
Why it occurs: Each API has unique authentication requirements, and Retool's built-in options don't always cover all scenarios.
UI Customization and Responsive Design
Issue: Limitations in customizing UI components or creating responsive layouts.
Solution: Utilisez des feuilles de style CSS personnalisées lorsque c'est possible, tirez parti des composants de conteneurs pour contrôler la mise en page et envisagez des composants personnalisés pour des besoins d'interface utilisateur très spécifiques.
Why it occurs: Retool prioritizes rapid development over extensive customization, leading to some limitations in fine-grained UI control.
Travailler avec des données de date et d'heure
Problème: Difficultés liées au formatage, à la manipulation et à l'affichage cohérent des données relatives à la date et à l'heure.
Solution: Utilisez la bibliothèque intégrée moment.js pour les manipulations de dates, et tirez parti des transformateurs JavaScript pour les opérations complexes liées aux dates.
Pourquoi cela se produit-il? La gestion de la date et de l'heure est intrinsèquement complexe, et différentes sources de données peuvent fournir des dates dans des formats différents.
Gestion des relations de plusieurs à plusieurs
Problème: Difficulté d'afficher et de gérer les relations de plusieurs à plusieurs dans les tables et les formulaires.
Solution: Utilisez des requêtes personnalisées pour joindre les données de manière appropriée, tirez parti des transformateurs JavaScript pour remodeler les données et envisagez d'utiliser des composants imbriqués ou des éléments d'interface utilisateur personnalisés pour les relations complexes.
Why it occurs: Retool's default components are optimized for simpler data structures, requiring additional work for complex relationships.
