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我正在浏览 Drools 文档,发现它没有做任何有趣的事情/解决任何问题(可能是我错了)。
在 drools 中,我们指定业务规则(在 .drl 文件中),例如,
when "type = jewellery" then setDiscount(25%)
when "type = KidDress" then setDiscount(30%)
上述与使用数据库有什么区别?
我始终可以公开自定义 API,从中可以指定业务规则,并且可以将其直接存储在 RDBMS 中。正式来说,如果需要,我可以构建一个与公开的 API 集成的示例 UI(1-2 天内)。如果我公开 CRUD 操作,这也将允许业务人员轻松添加/更新/删除规则。
对于像我解释的那样简单的事情,Drools 正在解决什么问题?我在 g-search/官方文档中找不到任何文档。
有人可以帮忙吗?
最佳答案
与 Karol 的回答相反,我也使用了 Drools,但我对它们有很好的体验。文档中的用例被有意简化,但 Drools 还可以比数据库更有效地处理更复杂的用例。我确实知道这一点,因为我用大约 140 万条规则维护的服务已转换为使用数据库(使用您提供的相同参数)。它从平均 30-100 毫秒响应查询,到花费 750 毫秒到超过 2 分钟响应(我不知道需要多长时间,因为我们在 2 分钟后查询超时。)
原因是 Drools 允许我们实现“失败”逻辑。在本例中,我的 140 万条规则决定住院患者是否需要获得保险授权才能在医院进行手术。规则范围从非常笼统到非常具体;如果两个规则与输入数据匹配,我们倾向于更具体的规则。如果特定医院或医院+保险组合具有自定义规则,则适用特殊用例。我们传递了我们所了解的有关患者的所有数据、他们的整个病史以及有关他们的保险的大量信息,然后规则决定了答案。
想象一下这个故意简化的场景:
rule "Car"
when
Car() // very simple, I have a car
then
setPrice(100)
end
rule "Red Car"
when
Car( color == "red" ) // I have a red car
then
setPrice(75)
end
rule "4-door Car"
when
Car( doors == 4 ) // I have a 4-door car
then
setPrice(200)
end
rule "Red Sedan"
when
Car( color == "red", model == "sedan") // I have a red sedan
then
setPrice(500)
end
rule "Blue 4-Door Discount"
when
Car( doors == 4, color == "blue") // I have a blue 4-door car
then
setPrice(150)
end
现在我们开始在汽车的不同配置中进行游戏。黄色轿车2门跑车只符合第一个规则,价格为100。红色4门轿车符合两个规则;价格是75还是200?取决于您如何编写规则以及“设定价格”的作用;可能在我写的规则中价格是200。一辆蓝色轿车? 100.等等。
如果我们将其转换为数据库表(为简单起见,一个包含“颜色”、“型号”和“门”列的 Car 表),该查询会是什么样子? (我实际上不知道我没有设法编写一个足够的查询;我也不是 DBA。)
我可以举出一整套示例,其中基于数据库的解决方案性能较差,或者根本不推荐。例如,我曾经使用规则实现了伪 BFS 算法,以找出从任意硬件配置到最新支持配置的最佳升级路径。 (每个版本只能升级到不同的其他版本,因此我们需要找出从给定版本到目标版本的最快路径(如果可能的话)。)这可以在数据库中完成吗?有可能,但这不是关系数据库擅长的事情。代码呢?当然可以,但现在您必须在代码中管理可以升级到什么的列表。
对于极其简单的规则集,其中每个规则都是完全排他的并涵盖所有用例?当然,数据库可能会性能更高。然而,现实世界的情况要么需要过于复杂的查询,要么可能根本不合适。
还有决策表?不惜一切代价避免它们。它们加载速度慢,执行速度慢,占用的内存比需要的多,如果尝试大规模使用它们,就会遇到未记录的限制,并且调试它们很痛苦。
关于java - Drools引擎和数据库之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60936309/
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