文章标签
文章列表
-
在 LWC 中为自定义 SLDS 模态框优雅实现 JavaScript 焦点陷阱
在 Salesforce Lightning Web Components (LWC) 中构建用户界面时，模态框（Modal Dialog）是常见的交互模式。为了保证良好的可访问性（Accessibility），特别是对于键盘用户，当模态...
-
LWC 模态对话框实现大比拼：lightning/modal vs SLDS 自定义 vs overlay-library 怎么选？
模态对话框（Modal）在现代 Web 应用中无处不在，它是引导用户操作、展示重要信息或获取输入的关键交互模式。在 Salesforce Lightning Web Components (LWC) 开发中，实现模态对话框有多种方式。选择...
-
LWC lightning/modal 最佳实践：搞定参数传递、Apex交互与结果返回
lightning/modal 是 Salesforce Lightning Web Components (LWC) 提供的一个强大的基础组件，用于快速创建模态对话框（Modal）。相比于完全手动构建或者使用老的 Aura 组件方式...
-
Salesforce LWC 中优雅处理复杂嵌套数据结构的技巧与实践
在 Salesforce LWC 开发中，我们经常需要处理和展示来自 Apex 或 API 的复杂数据，特别是那些包含多层嵌套对象和数组的数据结构。直接在模板中处理这种原始数据往往会导致 HTML 结构臃肿、逻辑混乱，并且难以管理 UI ...
-
Salesforce并发控制深度解析：超越乐观锁，探索FOR UPDATE与记录锁定API的抉择
在 Salesforce 平台上处理数据，并发修改是绕不开的挑战。多个用户或自动化进程可能同时尝试更新同一条记录，如果处理不当，就会导致数据不一致、丢失更新等严重问题。Salesforce 默认采用 乐观锁 (Optimistic Loc...
-
Salesforce 乐观锁新思路：为何以及如何使用字段校验和替代版本号？
在 Salesforce 开发中，处理并发数据修改是一个绕不开的话题。当多个用户或系统同时尝试更新同一条记录时，如何确保数据的一致性，避免“丢失更新”问题？乐观锁（Optimistic Locking）是最常用的策略之一。传统的实现方式通...
-
Salesforce 乐观锁实战：防止并发更新冲突的几种方法对比与选择
问题的根源：并发更新与数据丢失 在任何多用户系统中，Salesforce 也不例外，并发操作是常态。想象一下这个场景：两个销售人员（或者一个用户和一个自动化流程）同时打开了同一个“业务机会”记录。销售A 更新了“金额”，销售B 更新了...
-
Salesforce Platform Events 高级应用：解耦大规模异步处理，提升系统弹性和扩展性
在复杂的 Salesforce 应用场景中，尤其是处理海量数据或涉及多个系统交互时，同步处理往往会遇到性能瓶颈和 governor limits 挑战。异步处理是必然选择，而 Salesforce Platform Events 提供...
-
Salesforce Full Sandbox 5000万+记录清理：Apex与SOQL性能优化及限制规避深度实践
在Salesforce Full Sandbox环境中处理海量数据，特别是涉及数千万甚至上亿条记录的复杂数据清理任务，是对开发者和架构师技能的严峻考验。Full Sandbox因其与生产环境数据量级相似，成为验证大规模数据处理逻辑的最佳场...
-
TB级Salesforce跨组织恢复（生产到沙箱）的技术挑战与最佳实践
将TB级别的Salesforce数据从生产环境恢复到完全沙箱（Full Sandbox）或其他组织，是许多大型企业在进行关键测试、开发或合规性检查时面临的严峻挑战。这不仅仅是数据量的庞大，更涉及到跨组织环境带来的元数据差异、ID映射、AP...
-
Spanning 对比 Backupify：TB级 Salesforce 数据长期备份归档的成本效益与存储策略深度解析
引言：为何关注 Salesforce 长期、海量数据备份？ Salesforce 作为企业核心的 CRM 和业务平台，承载着日益增长的关键数据。这些数据不仅关乎日常运营，更是合规审计、业务分析和决策制定的基石。当数据量达到 TB 级别...
-
亿级数据挑战：Salesforce第三方备份工具性能深度对比 (OwnBackup, Gearset, Spanning, Backupify)
对于使用 Salesforce 的大型企业和数据密集型行业而言，其平台内存储的数据量动辄达到数千万甚至数十亿条记录。这些数据不仅是企业运营的核心资产，更承载着关键的客户信息、交易历史和业务流程。然而，Salesforce 原生的备份机制（...
-
如何设计可靠的 Salesforce 数据备份与恢复策略：超越原生备份，定义 RPO/RTO
Salesforce 作为全球领先的 CRM 平台，承载着企业最核心的客户数据和业务流程。然而，很多人误以为 Salesforce 会像保护其基础设施一样，完美地保护你的数据。 这是一个危险的误解！ Salesforce 采用的是“共同...
-
Salesforce Bulk API 2.0 对比 Salesforce Connect (OData)：实现 PostHog Cohort 近实时同步的最佳实践
在将外部系统数据（如 PostHog 的 Cohort 成员资格）反映到 Salesforce 记录上时，追求“近实时”更新是一个常见的需求。销售或服务团队希望看到最新的客户状态，以便进行精准互动。实现这一目标通常有两种主流的技术路径：利...
-
Salesforce Bulk API 1.0 vs 2.0 对比：PostHog Cohort 同步场景下的深度解析与选型指南
Salesforce Bulk API 1.0 vs 2.0：为 PostHog Cohort 同步选择最佳利器 将 PostHog Cohort 数据同步到 Salesforce，本质上是一个典型的批量数据处理场景：你需要定期、高效...
-
PostHog Cohort 同步 Salesforce 实战：利用 Bulk API 2.0 应对海量数据、幂等性与 API 限制
前言 将 PostHog 中精准定义的用户群体 (Cohort) 同步到 Salesforce，对于打通产品分析与销售、营销流程至关重要。然而，当 Cohort 成员数量庞大时，简单地调用 API 往往会遇到性能瓶颈、重复更新以及恼人...
-
PostHog Cohort 同步 Salesforce：自研脚本 vs Reverse ETL 工具深度对比与选型指南
前言：打通数据孤岛，激活用户价值 在现代 SaaS 业务中，理解用户行为并将这些洞察转化为实际的销售和营销动作至关重要。PostHog 作为强大的开源产品分析平台，能够帮助我们精准地定义和追踪用户群体（Cohorts）。然而，这些宝贵...
-
PostHog 数据导出实战：解锁用户洞察，连接数据仓库与 CRM 的方法与价值
为什么需要将 PostHog 数据导出？打破孤岛，释放价值 我们都知道 PostHog 在用户行为分析、产品分析方面功能强大。但数据如果仅仅停留在 PostHog 内部，其价值往往是受限的。就像一座富矿，如果不把矿石运出来冶炼加工，它...
-
利用PostHog自动化干预，提升产品采用深度的实战策略
你好！作为产品经理或增长负责人，你一定深知，让用户注册仅仅是开始，真正的挑战在于如何引导用户持续、深入地使用产品，发掘其核心价值。很多时候，用户可能卡在某个步骤，或者满足于基础功能，从未触及那些能带来“啊哈时刻”的高级特性。“产品采用深度...
-
PostHog进阶玩法：如何基于用户行为和Cohort自动触发个性化干预（Webhook与API实战）
背景：验证有效之后，如何规模化触达？ 你可能已经用 PostHog 的 Feature Flags 和 A/B 测试跑出了一些亮眼的数据。比如，你发现某个新用户引导教程能显著提高激活率，或者一个及时的帮助提示能有效降低某个复杂功能的流...