복잡한 쿼리 조건은 어디에 있어야 합니까? 데이터 매퍼 또는 서비스 계층?

데이터 매퍼 또는 서비스 계층이 복잡한 쿼리 조건을 처리해야 합니까?

이 질문은 여러 조건이 포함된 복잡한 쿼리의 맥락에서 발생합니다. 데이터베이스 상호 작용을 용이하게 하도록 설계된 데이터 매퍼 패턴은 일반적으로 지정된 조건에 따라 데이터를 검색하기 위한 일반적인 get() 메서드를 제공합니다. 그러나 더 복잡한 쿼리가 필요한 시나리오에서는 이러한 조건을 적절하게 처리하는 것과 관련된 우려가 있습니다.

한 가지 접근 방식은 여러 조건을 허용하도록 데이터 매퍼의 get() 메서드를 확장하는 것입니다. 이를 통해 서비스 계층은 확장된 메서드를 직접 호출하여 역할을 단순한 중개자로 축소할 수 있습니다. 반대로, 대체 접근 방식을 사용하면 서비스 계층에서 여러 조건이 전달된 일반 get() 메서드를 호출하기 전에 조건을 구문 분석할 수 있습니다. 이로 인해 조건부 논리가 서비스 계층으로 이동하고 데이터 매퍼가 더 간단하게 구현됩니다.

서비스 계층 접근 방식은 모델 계층 내에서 도메인 논리를 포함하는 것을 보장하지만 데이터 매퍼의 기본 목적을 손상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 상호작용을 처리하는 패턴입니다. 어떤 사람들은 매퍼가 데이터 검색 및 저장에 중점을 두고 단순하게 유지되어야 하는 반면, 서비스 계층은 복잡한 쿼리를 관리하고 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인하는 역할을 담당한다고 주장합니다.

또는 데이터 매퍼 접근 방식은 다음과 같은 분리를 유지합니다. 데이터 조작을 처리하는 매퍼와 더 높은 수준의 작업을 담당하는 서비스 계층에 대한 우려가 있습니다. getByAuthorAndPublisher()와 같은 특정 조건 조합을 처리하도록 맞춤화된 메서드를 포함하도록 매퍼를 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 서비스 계층의 역할을 코디네이터로 축소하여 조건부 논리의 대부분을 도메인 개체 자체에 위임합니다.

궁극적으로 이러한 접근 방식 간의 선택은 애플리케이션의 복잡성, 원하는 수준과 같은 요소에 따라 달라집니다. 데이터 검색의 세분성 및 팀의 선호도. 보편적으로 수용되는 솔루션은 없지만 장단점을 이해하고 애플리케이션의 맥락을 고려하면 개발자가 특정 사용 사례에 가장 적합한 접근 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다.

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