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• Sincronização Comum: Este tipo de Sincronização pode ser feita com qualquer dataset já implementado no produto. Neste modelo de sincronização toda vez que a tarefa agendada de sincronização de datasets for executada será criada uma nova tabela e todos os registros retornados pelo método createDataset serão copiados para esta nova tabela. A tabela anterior será removida do banco. Esse modelo não é recomendado para datasets que retornam muitos registros.
• Sincronização Jornalizada: Este tipo de sincronização permite a atualização e cópia incremental de registros de acordo com o retorno do método onSync do dataset. Através do método defineScructure é possível definir de forma mais detalhada quais são os campos da tabela bem como seus tipos. Também é possível criar índices e uma chave principal para obter ainda mais performance durante as consultas aos dados do dataset; No método OnSync é possível é determinar quais são as linhas novas a serem adicionadas na tabela como na sincronização comum. Com os métodos updateRow e DeleteRow através da configuração da chave é possível atualizar registros já existentes bem como eliminar registros. Esse modelo é o recomendado para situações aonde a quantidade de dados é volumosa.
• Sinicronização mobile: Este modelo de sincronização pode ser utilizado com qualquer dataset seja ele sincronizado no servidor ou não e permite a cópia local dos registros de um dataset em um dispositivo mobile que sincronize de forma offline com o Fluig. Os prazos de sincronização são configurados no aplicativo Fluig Mobile .

Ainda que os Dataset possam ter origens distintas, não existe qualquer diferença sob a perspectiva do componente que fará uso deste Dataset. Isto significa, por exemplo, que se um determinado componente fizer uso de um Dataset chamado "centroCusto", o seu uso será exatamente o mesmo, independente deste Dataset ser pré-construído, baseado em definição de formulário ou customizado.

Esta característica dos Datasets representa um grande benefício para os usuários, uma vez que a fonte dos Datasets pode ser alterada sem que isto represente retrabalho nos pontos onde ele é utilizado.

Por exemplo, considere um processo workflow que precise trabalhar com uma lista de centros de custo. Em um primeiro momento, pode-se trabalhar com um Dataset customizado que monte, de forma fixa, os registros referentes a cada um dos centros de custo necessários para o usuário.

Uma vez que codificar a lista se torne pouco flexível (devido à alterações freqüentes), é possível trocar o centro de custo para que seja baseado em definição de formulário. Desde que se observe o nome dos campos do Dataset, não haverá qualquer impacto sobre o processo workflow.

Em um terceiro momento, pode-se optar por migrar o Dataset novamente para o tipo customizado, mas desta vez extraindo os centros de custo do ERP do cliente. Novamente não haverá impacto para o processo workflow (ou para os demais pontos que utilizem o Dataset), desde que se observe o nome dos campos.

Visualizando Datasets

Via fluig Studio

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