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我在一个有无限数量表的项目中,我们必须找到一个为平台带来可扩展性的解决方案,但我们似乎没有弄清楚什么才是真正好的解决方案。
该平台是一个求职者,所以它有两个明确的部分,候选人和公司。
我们一直在思考并找到了重构当前数据库的可行解决方案,因为它是一个怪物。
现在我更喜欢 1 API 1 数据库解决方案,但我们希望阅读一些有经验的用户来做出最终选择。
谢谢!
最佳答案
几年前我遇到过和你一样的情况。我将尝试表达我对我们如何处理它的想法。所有这些听起来可能有些自以为是,但每项任务都是不同的,因此实现也是如此。
我注意到的两个最大的问题:
拥有无限数量的表是您当前的数据库架构设计是 Big Ball of Mud 的第一个标志。 .
确认您有一个 monster database表示您最好开始将其重构为更小的部分。是的,我知道这绝非容易。
如果您能向我们展示您的代码库的一些架构细节/部分,那么您的问题会增加很多值(value),这样我们就可以给出更合适的想法。
链接请见谅Domain Driven Design相关信息来源。我知道 DDD 不是任何技术问题,但是您需要选择的策略非常重要,我认为它为这篇文章带来了值(value)。
在开始拆分数据库之前,您应该清楚地了解您的问题域是如何工作的。简而言之:简而言之,问题域定义是您尝试使用您将要应用的策略解决的业务问题的域。
这里最重要的是:您的策略带来的商业值(value)。在这种情况下,建议的策略是明确区分数据库对象。
我们选择了策略,现在我们需要定义应用于此重构的策略。我们在这里对策略的定义应该明确设置为:
我个人会将您当前的模式拆分为三个独立的部分:
通过策略性地拆分这些数据库对象,您可以有意识地分离这些关注点。这种分离让您拥有了一个新事物:战术边界。
您的每个新分离的模式现在都有不同的上下文和不同的边界。例如有候选人模式 bounded context .它将业务概念/规则/等组合在一起。这同样适用于公司架构。
唯一的区别是公用表架构。这可以作为 shared kernel - 如果您愿意,可以在您的其他数据库之间架起一座桥梁,其中包含所有其他模式需要访问的所有共享表。
上面所说的一切都可以让你达到一个水平,你可以:
这是它变得非常油腻的地方,但是实现 API 真的取决于您的业务用例。我个人会设计两个不同的公共(public) API。
相同的设计原则也适用于此。这里唯一的区别是,我认为为公用表添加 API 没有增加业务值(value)。它可能只是一个简单的数据库模式,这两个主要 API 都可以查询或向其发送命令。
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