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数据模型与业务模型(领域模型)的区别
阅读量:795 次
发布时间:2019-03-25

本文共 998 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

数据模型与业务模型的理解:从持久化到业务逻辑的衔接

在软件开发中,理解数据模型和业务模型是构建健壮架构的基石。本文将从持久化方案到业务逻辑协同的角度,探讨这些核心概念的定义与实现。

  • 数据模型与传统的ER模型

    数据模型决定了业务数据如何持久化,并定义了数据之间的关系。这就是传统的Entity-Relationship Diagram(ER模型)所体现的核心概念。数据模型的设计需兼顾业务需求和持久化要求,确保数据结构的清晰性和一致性。在实际应用中,数据模型的概念通常存在于数据层中。

  • 业务模型与领域模型

    业务模型更关注于业务逻辑中数据的动态协同关系。领域模型(Domain Model)反映了业务中相关数据的联动和协同,这一点在事务处理和业务流程设计中尤为重要。领域模型卸离了具体的持久化机制,而专注于业务规则的建模。领域模型的设计往往涉及到数据实体之间的业务关系和动态行为。

  • Repository的作用

    在实际开发中,领域模型与数据模型之间的关键联系往往由Repository(简称DAO层)来提供。Repository 作为领域层与数据层的桥梁,定义了数据持久化的接口和操作规范。通过Repository,领域模型能够与具体的数据库操作解耦,实现了对持久化逻辑的隐藏。

  • Entity、DO与DTO的定义

    • Entity(实体对象):Entity 是业务模型中最核心的数据实体,其字段和方法应当与实际业务场景保持一致。不需要与持久化机制定_car无关,是业务逻辑中的核心焦点。
    • Data Object(DO,数据对象):DO 是数据库物理表的映射实体,与业务逻辑无关,主要承担持久化映射职责。
    • Data Transfer Object(DTO,传输对象):DTO 作为应用层的一种数据包装对象,主要用于数据的跨层传输。它的优势在于适应不同的业务场景需求,避免将业务对象过度膨胀。
    1. 借助技术架构的理解
      在大型应用架构中,如何规范这些概念的应用至关重要。在CQRS架构中,Command和Query类可以看作是DTO的典型应用场景。其价值在于让不同层次的系统能够以最适合的方式进行数据交流。
    2. 综上所述,理解数据模型、业务模型与持久化机制的关系,是构建高性能的业务系统的关键。在实际开发中,应注重层次划分的清晰性,通过 Repository等桥梁实现不同层次的协同,确保数据一致性和业务流程的高效执行。

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