데이터 매퍼 대 서비스 계층: 복잡한 쿼리의 조건 처리

프로그래밍 영역에서 누가 조건을 처리해야 하는지에 대한 문제는 복잡한 쿼리가 발생합니다. 서비스 계층의 잠재적 한계를 고려할 때 이러한 맥락에서 데이터 매퍼와 서비스 계층의 역할을 모두 평가하는 것이 중요합니다.

데이터 매퍼

데이터 매퍼의 주요 임무는 도메인 객체와 해당 지속성 메커니즘 간의 상호 작용을 촉진하는 것입니다. 도메인 개체를 저장에 적합한 형식으로 변환하거나 그 반대로 변환합니다. 데이터 매퍼에는 도메인 개체에 대한 기본 작업을 수행하기 위한 fetch(), save() 및 제거()와 같은 메서드가 포함될 수 있습니다.

서비스 계층

서비스 레이어는 컨트롤러와 데이터 매퍼 사이에 위치하여 보다 복잡한 비즈니스 논리를 제공하고 잠재적으로 유효성 검사 및 복잡한 쿼리를 처리합니다. 제공된 예에서 getByAuthorAndPublisher()와 같은 서비스 계층 메서드는 특정 조건을 구문 분석하고 데이터 매퍼에 대해 보다 맞춤화된 쿼리를 만들 수 있습니다.

조건 처리

여기 복잡한 쿼리의 조건을 처리하는 두 가지 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 여러 조건을 사용하는 데이터 매퍼: 데이터 매퍼의 get() 메소드를 확장하여 여러 조건을 처리할 수 있으므로 서비스 계층이 필터 세트를 전달할 수 있습니다.
• 서비스 계층 구문 분석: 서비스 계층은 조건 구문 분석을 처리하고 데이터 매퍼가 실행하는 특정 쿼리를 생성합니다.

다중 데이터 매퍼에 대한 인수 조건

• 서비스 레이어의 복잡성을 줄여 가벼운 중개자로 만듭니다.
• 도메인 로직이 데이터 매퍼에 캡슐화되어 누출되는 것을 방지합니다.
• 서비스 계층과 컨트롤러 간의 상호 작용을 단순화합니다.

인수 서비스 계층 구문 분석을 위해

• 데이터 매퍼의 인터페이스를 단순하고 일반적으로 유지합니다.
• 서비스 계층에서 더 복잡하고 다양한 조건을 처리할 수 있습니다.
• 데이터 검색에 도메인 규칙 및 비즈니스 로직을 쉽게 적용할 수 있습니다.

결국 어떤 접근 방식을 사용할지는 개인 취향과 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 선택됩니다. 그러나 결정을 내리기 전에 각 옵션의 장점과 한계를 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.