説明
@Version アノテーションは、CDT の楽観的ロックを可能にする Appian の機能です。オプティミスティック ロックでは、同じデータに対する同時更新はまれであると想定し、データが保存されるまでロックしません。2 人のユーザーが同じデータへの変更を保存しようとすると、最初に保存したユーザーは成功しますが、2 番目に保存したユーザーにはエラー メッセージが表示され、競合を手動で解決する必要があります。このアプローチは、すべてのユーザーがケースをロックせずに更新でき、同時編集が発生しても情報が失われることがなく、プロセス管理者による追加の作業を必要としないため、クライアントの要件に適しています。
検証済みの参考文献: [Appian Documentation]、セクション「オプティミスティック ロック」。

説明
別のアプリケーションの別のオブジェクトに依存するオブジェクトをデプロイすると、実稼働環境でエラーや不整合が発生する可能性があります。ベスト プラクティスは、運用環境のデプロイを停止し、オブジェクトを PROD に昇格させる方法について他のチームに連絡してガイダンスを求めることです。他のチームは、異なる展開スケジュールを持っているか、考慮する必要がある依存関係やカスタマイズがある可能性があります。他のチームと通信することで、オブジェクトが安全かつ調整された方法でデプロイされていることを確認し、潜在的な競合や問題を回避できます。検証済みの参考文献: [Appian 導入ガイド]、[Appian のベスト プラクティス]

説明
ヘルスチェックレポートの結果に対処するのに役立つ可能性がある 3 つのことは次のとおりです。
* B. 標準的なデータベース パフォーマンスのトラブルシューティング方法とツール (クエリ実行プランなど) を使用して、データベースの実行を最適化します。これは、クエリ ルールの遅延やデータ ストア ノードへの書き込みの遅延の原因となっているデータベース クエリのボトルネックや非効率性を特定し、排除するのに役立ちます。
* C. 入力のサイズと複雑さを軽減します。リストを渡す場合は、代わりに単一の値を渡すようにデータ モデルを再設計できるかどうかを検討してください。これにより、データベースで転送または処理する必要があるデータの量が削減され、クエリまたは書き込みのパフォーマンスと速度が向上します。
* E. より小さい CDT を使用するか、a!queryEntity() で選択されるフィールドを制限します。これにより、クエリによって返されるデータの量が削減され、ルールのパフォーマンスと速度が向上します。
*それらを使用してください。
他のオプションは次の理由により正しくありません。
* A. データベース キューのバッチ サイズを 10 に減らします。バッチ サイズを減らすとデータベースのトランザクション数とオーバーヘッドが増加し、クエリやクエリのパフォーマンスと速度が悪化する可能性があるため、これは調査結果の解決には役立たない可能性があります。と書いています。
* D. データベースの実行を最適化します。新しいビューをマテリアライズド ビューに置き換えます。ビューをマテリアライズド ビューに置き換えると、データベースの記憶域スペースとメンテナンス コストが増加し、クエリまたは書き込みのパフォーマンスと速度に影響を与える可能性があるため、これは調査結果への対処には役立たない可能性があります。確認済みの参考資料: Appian ドキュメントの「パフォーマンス チューニング」セクション。