バックエンド開発における階層アーキテクチャでビジネスロジックと非ビジネスロジックを正しく分割する方法は？

バックエンドの階層アーキテクチャ：ビジネスロジックと非ビジネスロジックを巧みに分割する

バックエンド開発では、層状アーキテクチャ（たとえば、コントローラー、サービス、DAOレイヤーなど）が重要です。階層の原則は明確ですが、実際には、特にサービスレイヤーとDAO層の境界、およびマネージャー層の導入後の論理部門はしばしば混乱しています。この記事では、ビジネスロジックと非ビジネスロジックを効果的に区別する方法について説明します。

ビジネスロジックと非ビジネスロジックの定義

ビジネスロジックは、ユーザーが知覚できるビジネスニーズに直接関係しています。非ビジネスロジックは基礎となる操作であり、データベースの操作の詳細やパスワード暗号化などのビジネスプロセスとは何の関係もありません。

非ビジネスロジックの例をいくつか紹介します。

1. データベースの操作の詳細： UserManager.delete()およびDepartmentManager.delete() 、同時に関連表（ userdeptmodelなど）のデータを削除することができます。これは、ビジネスプロセス自体ではなく、データベース操作のみが含まれるため、非ビジネスロジックです。マネージャーレイヤーがなければ、DAOレイヤーは、ビジネスとは何の関係もない限り、そのような操作を処理することもできます。

    クラスのusermanager：
        def delete（self）：
            userdao.delete（）
            userdeptdao.delete（）
   
    クラスの部門マネージャー：
        def delete（self）：
            departmentdao.delete（）
            userdeptdao.delete（）

2. パスワード暗号化：ユーザーはパスワードストレージの詳細を知る必要はなく、塩操作をDAOまたはマネージャーレイヤーに配置できます。

    クラスuserdao：
        def make_password（self、passwd）：
            塩分（passwd）を返す＃塩関数が使用されて、パスワードdef save（self）に塩を追加するために使用されると仮定します。
            passwd = self.make_password（passwd）
            self.passwd = passwd
            super（）。save（）#suppose super（）。save（）はデータベース保存方法です

3. DAOレイヤーメソッドネーミング： get_super_userのようなメソッド名が適切かどうかは、ビジネスロジックを含むかどうかによって異なります。 superがビジネス関連でない場合は、使用できます。それ以外の場合は、サービスレイヤーで処理する必要があります。

4. HTTP要求のカプセル化：バックエンド依存のカプセル化は、サービスレイヤーの代わりにDAOレイヤーに配置できます。

PythonのDjangoフィルターと同様の関数を実装します

Django/Flaskでは、データフィルタリングは比較的簡単です。ただし、Pythonの3層アーキテクチャでは、DAOレイヤーでリクエストパラメーターを処理する方法を検討する必要があります。 Springのような依存関係噴射フレームワークがない場合、パラメーターを手動で渡す必要があります。 Javaでは、HibernateなどのORMフレームワークは、強力なデータフィルタリングとクエリ機能を提供します。

データエンティティと階層アーキテクチャ

データエンティティは、データの持続性に使用されます。 3層アーキテクチャでは、コントローラー、サービス、およびDAOレイヤーは、厳密に1つずつ対応していません。サービスレイヤーは、複数のDAOを呼び出してビジネスオペレーションを完了することができ、DAOも複数のサービスによって呼び出される場合があります。

要するに、ビジネスロジックを非ビジネスロジックと正しく区別することは、バックエンド開発の鍵であり、合理的な階層アーキテクチャはコードの読みやすさと保守性を向上させることができます。

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