Jacopo mi ha segnalato questo post,
in cui viene spiegato come FriendFeed memorizza su un database MySQL dati schema-less.
L'idea è quella di memorizzare una versione serializzata delle nostre entities, nel caso di FriendFeed in formato JSON.
La tabella ha la seguente struttura:
CREATE TABLE entities (
added_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
id BINARY(16) NOT NULL,
updated TIMESTAMP NOT NULL,
body MEDIUMBLOB,
UNIQUE KEY (id),
KEY (updated)
) ENGINE=InnoDB;
La cosa, che trovo, interessante è la motivazione che ha spinto ad adottare tale struttura cito...
Ho notato, empiricamente, che l'errore di stima delle user story, iterazione per iterazione, oscilla alternativamente tra sottostime e sovrastime.
Nella prima iterazione del progetto si è in uno stato d'animo ottimista, dovuto alla novità del progetto che porta a sottovalutare la complessità. Si scrivono quindi user story troppo grandi, di durata superiore all'iterazione stessa.
Durante la prima iterazione ci si accorge di tale leggerezza, e si iniziano a dividere le user story in storie più piccole e a stimarle. In questa fase, memori dell'insuccesso dell'ultima stima. si sovrastimano le...