비즈니스 논리: 데이터베이스 또는 애플리케이션 계층

비즈니스 논리: 데이터베이스 또는 애플리케이션 계층

오래된 질문.비즈니스 로직을 저장 프로시저(또는 패키지) 또는 애플리케이션/중간 계층 중 어디에 배치해야 합니까?그리고 더 중요한 건, 왜?

데이터베이스 독립성이 목표가 아니라고 가정합니다.

코드의 유지보수는 비즈니스 로직의 방향을 결정할 때 항상 큰 문제가 됩니다.

일반적으로 내장 디버깅툴과 강력한 IDE를 통해 저장 프로시저의 동일한 코드보다 중간 계층 코드를 쉽게 유지할 수 있습니다.특별한 이유가 없는 한 스토어드 프로시저가 아닌 중간 계층/애플리케이션에서 비즈니스 로직부터 시작해야 합니다.

그러나 보고서 작성 및 데이터 마이닝/검색과 관련하여 저장 프로시저를 선택하는 것이 더 나을 수 있습니다.이것은, 데이타베이스의 집약/필터링 기능과 데이터의 출처에 매우 가까운 처리를 실시하고 있기 때문입니다.그러나 이는 대부분의 사람들이 고전적인 비즈니스 논리로 간주하는 것이 아닐 수도 있습니다.

데이터가 일관되고 정확한지 확인하기 위해 충분한 비즈니스 논리를 데이터베이스에 넣습니다.

그러나 사용자 경험을 향상시키기 위해 이 논리의 일부를 다른 수준에서 복제해야 하는 것을 두려워하지 마십시오.

매우 간단한 경우에는 저장 프로시저에 비즈니스 로직을 넣을 수 있습니다.보통 간단한 경우라도 시간이 지나면서 복잡해지는 경향이 있습니다.데이터베이스에 비즈니스 로직을 넣지 않는 이유는 다음과 같습니다.

데이터베이스에 비즈니스 로직을 넣으면 데이터베이스의 기술적 구현과 밀접하게 결합됩니다.테이블을 변경하면 저장 프로시저가 많이 변경되어 많은 버그와 추가 테스트가 발생합니다.

일반적으로 UI는 검증 등의 비즈니스 로직에 의존합니다.이러한 데이터를 데이터베이스에 저장하면 데이터베이스와 UI가 긴밀하게 결합되거나 다른 경우 두 데이터 간의 검증 로직이 중복됩니다.

같은 데이터베이스 상에서 복수의 애플리케이션을 동작시키는 것은 어려워집니다.하나의 A를 변경하면 다른 A가 중단됩니다.이는 곧 유지보수의 악몽이 될 수 있습니다.그래서 확장이 잘 안 돼요.

보다 실용적인 SQL은 비즈니스 로직을 이해하기 쉬운 방식으로 구현하기에 적합하지 않습니다.SQL은 세트 기반 작업에 매우 적합하지만 "대규모 프로그래밍"을 위한 구성 요소가 누락되어 많은 양의 저장 프로시저를 유지하기가 어렵습니다.현대 OO언어가 더 적합하고 더 유연합니다.

그렇다고 해서 저장된 프로세서 및 보기를 사용할 수 없는 것은 아닙니다.테이블과 응용 프로그램 사이에 저장 프로시저와 뷰의 레이어를 추가하여 둘을 분리하는 것이 좋을 수 있습니다.이렇게 하면 외부 인터페이스를 변경하지 않고 데이터베이스의 레이아웃을 변경할 수 있으므로 데이터베이스를 독립적으로 리팩터링할 수 있습니다.

당신이 일관성이 있는 한 그건 당신에게 달렸어요.

이를 데이터베이스 계층에 배치하는 좋은 이유 중 하나는 클라이언트가 데이터베이스 백엔드를 변경하지 않을 것이라고 확신하는 경우입니다.

애플리케이션을 애플리케이션 레이어에 배치하는 좋은 이유 중 하나는 애플리케이션에 여러 개의 지속성 테크놀로지를 대상으로 하는 경우입니다.

또한 핵심 역량도 고려해야 합니다.귀사의 개발자는 주로 애플리케이션 계층 개발자입니까, 아니면 주로 DBA 유형입니까?

애플리케이션 계층에 비즈니스 로직을 배치하는 것은 분명 이점이 있지만, 데이터베이스보다 언어/프레임워크가 더 자주 바뀌는 것 같습니다.

제가 지원하는 시스템 중 일부는 지난 10-15년 동안 다음과 같은 UI를 사용하였습니다.Oracle Forms/Visual Basic/Perl CGI/ASP/Java Servlet.변하지 않은 것은 관계형 데이터베이스와 저장 프로시저입니다.

정답은 없습니다.해당 프로젝트에 따라 다릅니다만, Eric Evans의 「Domain Driven Design(도메인 주도 설계)」에서 제창하고 있는 어프로치를 추천합니다.이 접근 방식에서는 비즈니스 로직이 데이터베이스 코드를 포함할 수 있는 인프라 계층 상단과 애플리케이션 계층 하부에 위치한 자체 계층(도메인 계층)에서 격리됩니다. 이 계층은 요청을 도메인 계층으로 전송하여 완료 여부를 확인하고 애플리케이션을 효과적으로 구동합니다.표시.

이와 같이 비즈니스 로직은 기술적인 문제 외에 비즈니스를 이해하는 사람과 논의할 수 있는 모델로 파악되어 비즈니스 규칙 자체의 변경, 기술 구현 문제 및 비즈니스(도메인) 모델과 상호작용하는 애플리케이션의 흐름을 쉽게 분리할 수 있습니다.

이 순수한 이상이 실제 코드와 프로젝트의 세계에서 어떻게 실제로 근사할 수 있는지를 설명하는 데 능숙하기 때문에 기회가 된다면 위의 책을 읽어보기를 권한다.

이 경우 질문자가 고려사항으로 배제하는 데이터베이스 독립성은 데이터베이스에서 논리를 제거하는 가장 강력한 주장입니다.데이터베이스 독립성에 대한 가장 강력한 주장은 데이터베이스 백엔드를 선호하는 기업에 소프트웨어를 판매할 수 있다는 것입니다.

따라서 저장 프로시저를 데이터베이스에서 꺼내는 주요 논거는 기술적인 것이 아니라 상업적인 것이라고 생각합니다.기술적인 이유도 있지만 이를 유지하는 기술적 이유도 있습니다.예를 들어 퍼포먼스, 무결성, 여러 애플리케이션이 동일한 API를 사용할 수 있도록 하는 기능 등입니다.

SP를 사용할지 여부도 사용할 데이터베이스에 의해 크게 좌우됩니다.데이터베이스의 독립성을 고려하지 않으면 T-SQL을 사용하거나 PL/SQL을 사용할 때와는 전혀 다른 경험을 하게 됩니다.

Oracle을 사용하여 애플리케이션을 개발하는 경우 PL/SQL을 언어로서 선택하는 것이 좋습니다.데이터와 밀접하게 연계되어 모든 릴리스에서 지속적으로 개선되며 적절한 개발 툴은 모두 통합됩니다.CVS, Subversion 또는 somesuch를 사용한 PL/SQL 개발.

Oracle의 웹 기반 Application Express 개발 환경은 PL/SQL을 사용하여 100% 구축됩니다.

데이터 무결성에 영향을 미치는 모든 항목은 데이터베이스 수준에 배치해야 합니다.사용자 인터페이스 외에 Import, 가격 체계 변경을 위한 대량 업데이트, 핫 픽스 등 데이터를 데이터베이스에 저장, 업데이트 또는 삭제하는 경우가 많습니다.규칙을 항상 준수해야 하는 경우 로직을 기본값 및 트리거로 설정합니다.

사용자 인터페이스에도 있는 것이 바람직하지 않다고는 할 수 없지만(데이터베이스가 받아들이지 않는 정보를 보내는 것은) 데이터베이스 내의 이러한 사항을 무시하는 것은 재해 발생을 초래하는 것입니다.

데이터베이스 독립성이 필요한 경우 애플리케이션 계층에서 사용할 수 있는 표준이 데이터베이스 계층에서 사용할 수 있는 표준보다 훨씬 일반적이기 때문에 모든 비즈니스 논리를 애플리케이션 계층에 넣는 것이 좋습니다.

그러나 데이터베이스의 독립성이 가장 중요한 요소가 아니며 팀의 스킬이 강력한 데이터베이스 스킬을 포함하고 있다면 데이터베이스에 비즈니스 로직을 넣는 것이 최선의 해결책으로 판명될 수 있습니다.애플리케이션 담당자는 애플리케이션 고유의 작업을 수행하고 데이터베이스 담당자는 모든 쿼리를 처리할 수 있습니다.

물론 SQL 스테이트먼트를 조합할 수 있는 것과 「강력한 데이타베이스 스킬」을 가지는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.고객의 팀이 후자보다 전자에 가까운 경우는, 이 세계의 휴지 상태 중 하나를 사용해 애플리케이션에 논리를 도입하거나, 팀을 변경해 주세요.

제 경험상 엔터프라이즈 환경에서는 이 영역에서 단일 타깃 데이터베이스와 스킬을 사용할 수 있습니다.이 경우 데이터베이스에 가능한 모든 것을 저장합니다.소프트웨어를 판매하는 비즈니스에서는 데이터베이스 라이센스 비용이 가장 큰 요인으로 작용하며 애플리케이션 계층에서 가능한 모든 것을 구현할 수 있습니다.

도움이 됐으면 좋겠다.

현재는 저장된 proc 코드를 서브버전하여 적절한 도구 지원을 통해 이 코드를 디버깅할 수 있습니다.

sql 문을 결합하는 스토어드 프로크를 사용하면 애플리케이션과 데이터베이스 간의 데이터 트래픽 양을 줄이고 데이터베이스 호출 수를 줄여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

C#에 구축하기 시작한 후 스토어드 프로를 사용하지 않기로 결정했지만, 현재 스토어드 프로로 이동하는 코드가 늘고 있습니다.특히 배치 처리.

그러나 트리거를 사용하지 말고 저장된 프로세서 또는 더 나은 패키지를 사용하십시오.트리거는 유지 보수성을 저하시킵니다.

응용 프로그램 계층에 코드를 넣으면 DB 독립 응용 프로그램이 생성됩니다.

성능상의 이유로 저장 프로시저를 사용하는 것이 좋을 수 있습니다.

(통상대로) 어플리케이션 요건에 따라 달라집니다.

데이터베이스에 저장되는 것은 데이터뿐입니다.

저장 프로시저는 유지보수의 악몽입니다.데이터도 아니고 데이터베이스에도 속하지 않습니다.개발자와 DBA 간의 끊임없는 조정은 조직의 마찰에 지나지 않습니다.

저장 프로시저에 대한 적절한 버전 관리를 유지하는 것은 어렵습니다.데이터베이스 외부의 코드는 설치가 매우 간단합니다.잘못된 버전이 있다고 생각되면 SVN UP(설치)를 실행하면 어플리케이션이 알려진 상태로 돌아갑니다.환경 변수, 디렉토리 링크 및 애플리케이션에 대한 많은 환경 제어 기능이 있습니다.

★★★★★★★★만 있으면 가능PATH다양한 상황(훈련, 테스트, QA, 생산, 고객 고유의 기능 향상 등)에 대응한 다양한 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

그러나 데이터베이스 내의 코드는 관리하기가 훨씬 어렵습니다.사용 중인 소프트웨어를 제어할 수 있는 적절한 환경('PATH', 디렉토리 링크 또는 기타 환경 변수)이 없습니다.데이터베이스에 글로벌하게 바인드된 영구 애플리케이션 소프트웨어 세트가 있습니다.

방아쇠는 더 심해유지 보수와 디버깅 모두 악몽입니다.어떤 문제를 해결하는지 알 수 없습니다.사용 가능한 클래스(또는 함수 라이브러리)를 올바르게 사용할 필요가 없는, 잘못 설계된 애플리케이션을 처리하는 방법인 것 같습니다.

성능 주장이 설득력 있다고 생각하는 사람도 있지만, 저장 프로시저가 그렇게 빠르다는 것을 납득할 만한 벤치마크 데이터를 아직 충분히 보지 못했습니다.누구나 일화는 있지만 알고리즘이 거의 같은 나란히 있는 코드를 가진 사람은 없습니다.

[내가 본 예에서는 오래된 어플리케이션은 설계가 엉망이었고 저장 프로시저가 작성되었을 때 어플리케이션은 재구축되었습니다.플랫폼 변경보다 디자인 변경이 더 큰 영향을 미쳤다고 생각합니다.]

비즈니스 로직은 우선 애플리케이션/중간 계층에 배치해야 합니다.이렇게 하면 도메인 모델의 형태로 표현될 수 있고, 소스 제어에 배치될 수 있으며, 분할되거나 관련 코드와 결합될 수 있습니다(리팩터링됨).또한 데이터베이스 벤더의 독립성도 확보합니다.

오브젝트 지향 언어도 스토어드 프로시저보다 훨씬 표현력이 높기 때문에 어떤 일이 일어날지 코드로 더 잘 그리고 더 쉽게 설명할 수 있습니다.

스토어드 프로시저에 코드를 배치하는 유일한 좋은 이유는, 그렇게 함으로써 중요하고 필요한 퍼포먼스가 향상되거나 동일한 비즈니스 코드를 여러 플랫폼(Java, C#, PHP)에서 실행해야 하는 경우입니다.여러 플랫폼을 사용하는 경우에도 기능 공유에 더 적합한 웹 서비스 등의 대안이 있습니다.

제 경험상 해답은 조직의 스킬이 어디에 있느냐에 따라 결정되는 다양한 가치관에 있습니다.

DBMS는 매우 강력한 야수입니다. 즉, 적절한 또는 부적절한 처리는 큰 이익 또는 큰 위험을 가져옵니다.안타깝게도 너무 많은 조직에서는 프로그래밍 직원에게 주로 주의를 기울이고 있습니다. dbms 스킬, 특히 쿼리 개발 스킬(관리 스킬이 아닌)은 무시되고 있습니다.이는 dbms 스킬을 평가할 수 있는 능력도 결여되어 있기 때문에 더욱 악화됩니다.

또한 데이터베이스에 대해 이해하지 못하는 부분을 충분히 이해하는 프로그래머는 거의 없습니다.

따라서 액티브 레코드 및 LINQ와 같은 차선의 개념이 인기를 끌고 있습니다(일부 명백한 편견을 주입하기 위해).그러나 이러한 조직에는 아마도 이러한 방법이 가장 적합한 답일 것입니다.

그러나 확장성이 높은 조직은 데이터스토어를 효과적으로 사용하는 데 훨씬 더 많은 주의를 기울이는 경향이 있습니다.

이 질문에 대한 단독 정답은 없습니다.앱의 요건, 개발자의 취향과 스킬, 달의 국면에 따라 달라집니다.

비즈니스 로직은 데이터베이스가 아닌 애플리케이션 계층에 배치해야 합니다.그 이유는 데이터베이스 저장 프로시저는 항상 사용하는 데이터베이스 제품에 의존하기 때문입니다.이로 인해 3계층 모델의 장점 중 하나가 깨집니다.이 데이터베이스 제품에 대한 추가 저장 프로시저를 제공하지 않으면 다른 데이터베이스로 쉽게 변경할 수 없습니다.한편, 퍼포먼스 최적화를 위해 스토어드 프로시저에 논리를 넣는 것이 타당할 수 있습니다.

여기서 말하고 싶은 것은 비즈니스 로직을 애플리케이션 계층에 넣는 것입니다만, 예외(주로 퍼포먼스상의 이유)가 있습니다.

비즈니스 애플리케이션 '레이어'는 다음과 같습니다.

1. 사용자 인터페이스

이것에 의해, 업무의 비즈니스 유저의 견해가 실장됩니다.사용자에게 익숙한 용어를 사용합니다.

2. 처리

여기서 계산과 데이터 조작이 이루어집니다.데이터 변경과 관련된 모든 비즈니스 로직이 여기에 구현됩니다.

3. 데이터베이스

여기에는 표준화된 순차 데이터베이스(표준 SQL 기반 DBMS), OO 데이터베이스, 비즈니스 데이터를 감싸는 객체 저장 등이 있습니다.

목적

위의 레이어에는 필요한 분석과 설계가 필요합니다.이는 비즈니스 로직이 가장 적합한 위치를 나타냅니다.데이터 갱신에 관한 데이터 무결성 규칙과 동시성/실시간 문제는 일반적으로 계산된 필드와 마찬가지로 가능한 한 데이터에 가깝게 구현됩니다.데이터 무결성 및 트랜잭션 제어가 중요한 저장 프로시저/트리거에 대한 좋은 포인터입니다.절대적으로 필요하다.

데이터의 의미와 사용에 관한 비즈니스 규칙은 대부분 프로세싱 계층에서 구현되지만 사용자의 작업 흐름으로 사용자 인터페이스에 나타나며 사용자의 작업을 반영하는 여러 프로세스를 순서대로 연결합니다.

관계형 데이터베이스 기반 앱에서 비즈니스 로직이 어디로 갈지 결정하는 데에는 두 가지 상반된 문제가 있습니다.

• 유지 보수성
• 신뢰성.

유지 보수성:향후 효율적인 개발을 위해 비즈니스 로직은 응용 프로그램에서 가장 쉽게 디버깅하고 버전을 관리할 수 있는 부분에 속합니다.

참조 신뢰성:비일관성이 크게 발생할 위험이 있는 경우 비즈니스 로직은 데이터베이스 계층에 속합니다.관계형 데이터베이스는 특정 열에 NULL 값을 허용하지 않는 등 데이터에 대한 제약을 확인하도록 설계할 수 있다.애플리케이션 설계에서 일부 데이터가 이러한 단순한 제약으로 표현하기에는 너무 복잡한 특정 상태에 있어야 하는 시나리오가 발생할 경우 데이터베이스 계층에서 트리거 등을 사용하는 것이 합리적일 수 있습니다.

트리거는 최신 상태로 유지하기가 어렵습니다. 특히 앱이 클라이언트 시스템에서 실행되어야 하는 경우에는 액세스 권한도 없습니다.그렇다고 해서 추적이나 갱신이 불가능한 것은 아닙니다.S.Lott의 답변에서 그것은 고통스럽고 귀찮다는 주장은 전적으로 타당합니다. 저도 그것에 찬성하고 거기에 가봤을 것입니다.그러나 데이터 계층을 처음 설계할 때 이러한 제한 사항을 염두에 두고 절대적으로 필요한 것 이외에는 트리거와 함수를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

당사의 어플리케이션에서는 대부분의 비즈니스 로직이 어플리케이션의 모델 레이어에 포함되어 있습니다.예를 들어, 청구서는 특정 판매 주문에서 초기화하는 방법을 알고 있습니다.이와 같이 복잡한 일련의 변경에 대해 여러 가지 사항을 순차적으로 수정하는 경우 저장 프로시저를 선택하는 대신 일관성을 유지하기 위해 트랜잭션에 롤업합니다.총계 계산 등은 모두 모델 레이어의 방법을 사용하여 수행됩니다.그러나 성능을 위해 무언가를 정규화 해제하거나 모든 클라이언트가 사용하는 '변경' 테이블에 데이터를 삽입하여 세션 캐시에서 만료해야 하는 개체를 파악해야 할 경우 데이터베이스 계층의 트리거/함수를 사용하여 새 행을 삽입하고 이 트리거에서 알림(Postgres listen/notify stills)을 보냅니다.

약 1년 동안 매일 수백 명의 고객이 사용하고 있는 현장에서 앱을 사용한 후, 처음부터 데이터베이스 기능(또는 스토어드 프로시저)을 만드는 시스템을 처음부터 버전 관리 및 업데이트를 염두에 두고 설계하는 것 밖에 바꿀 수 없습니다.

다행히 스키마 버전을 추적할 수 있는 시스템이 몇 개 준비되어 있기 때문에 데이터베이스 기능을 대체할 수 있는 시스템을 구축했습니다.처음부터 교체의 필요성을 고려했다면 지금 시간을 절약할 수 있었을 텐데.

---

물론 RDBMS의 영역을 벗어나 Amazon SimpleDB나 Google의 BigTable과 같은 태플 스토리지 시스템으로 이동하면 모든 것이 바뀝니다.하지만 그건 다른 이야기야:)

스토어드 프로시저에는 많은 비즈니스 로직이 포함되어 있습니다.이러한 로직은 이상적인 것은 아니지만, 퍼포먼스와 신뢰성의 밸런스가 좋은 경우가 많습니다.

또, 방대한 솔루션이나 코드 베이스를 검색할 필요 없이, 어디에 있는지 알 수 있습니다.

또한 scalability는 데이터베이스 계층보다 중간 계층 또는 애플리케이션 계층에서 비즈니스 로직을 통합하는 데 매우 중요한 요소입니다.DatabaseLayer는 데이터베이스 간에 반환되는 조작이 아닌 데이터베이스와 상호 작용하기 위한 것임을 이해해야 합니다.

어느 정도 비즈니스 로직의 일부가 될 수 있다는 기사를 읽은 기억이 있습니다. 그래서 그 질문은 무의미합니다.

그 예는 인보이스가 화면에 표시된 것이라고 생각합니다.연체자를 빨간색으로 표시하기로 한 것은 사업상의 결정입니다...

이건 연속체야IMHO의 가장 큰 요인은 속도입니다.유지보수성, 성능, 확장성, 보안, 안정성 등 프로그래밍의 우수한 테넌트를 준수하면서 이 어리버리를 가능한 한 빨리 시작하고 실행할 수 있는 방법은 무엇입니까?대부분의 경우 SQL이 가장 간결한 표현 방법이며 문자열 연산 등을 제외하고 성능이 가장 높은 경우가 많습니다. 하지만 CLR Proc가 도움이 됩니다.내 신념은 사업 논리를 당신이 가까운 사업에서 가장 좋다고 생각하는 곳에 자유롭게 뿌리는 것이다.SQL을 볼 때 허둥대는 어플리케이션 개발자들이 많이 있다면, 그들이 어플리케이션 논리를 사용하도록 하세요.대규모 데이터셋으로 고성능 애플리케이션을 생성하려면 DB에 최대한 많은 로직을 저장해야 합니다.DBA를 해고하고 개발자에게 개발 데이터베이스에 대한 최고의 자유를 제공합니다.그 일에 대한 유일한 답변이나 최선의 도구는 없습니다.여러 개의 툴을 사용하고 있기 때문에 애플리케이션의 모든 레벨에 대해 전문성을 갖추게 됩니다.또한 적절한 표현형 SQL을 작성하는 데 많은 시간을 할애하고 애플리케이션 레이어를 사용하는 것도 보증되고 있습니다.궁극적으로 코드 줄 수를 줄이는 것이 심플함으로 이어집니다.2500줄의 앱 코드와 1000줄의 SQL을 가진 SQL 리치 애플리케이션을 15500줄의 앱 코드와 2500줄의 SQL을 가진 도메인 모델로 변환하여 이전 SQL 리치 앱의 기능을 구현했습니다.코드의 6배 증가를 「간단화」라고 정당화할 수 있는 경우는, 계속해 주세요.

정말 좋은 질문입니다!나는 이미 유사한 질문을 한 후에 이것을 발견했지만, 이것은 좀 더 구체적이다.디자인 변경에 관여하지 않은 결과입니다.

기본적으로 데이터베이스 테이블에 수백만 행의 데이터가 있는 경우 저장 프로시저와 트리거에 비즈니스 로직을 넣는 것을 검토해야 한다고 들었습니다.그것이 바로 우리가 지금 하고 있는 일입니다.자바 코드가 복잡해졌기 때문에, 보수성을 위해 자바 앱을 스토어드 프로시저로 변환하는 것입니다.

이 기사는 다음과 같습니다.비즈니스 논리 전쟁 저자는 또한 테이블 논쟁에서 백만 개의 행을 만들었는데, 나는 이것이 흥미롭다고 생각했다.그는 또한 비즈니스 로직 계층 외부에 있는 클라이언트 측인 javascript에 비즈니스 로직을 추가했습니다.서버측 검증과 함께 수년간 검증에 javascript를 사용해 왔지만, 이전에는 생각하지 못했습니다.

애플리케이션/중간 계층의 비즈니스 로직을 경험으로 삼는 것이 바람직하지만, 데이터베이스에 넣는 것이 타당하다고 생각되는 경우는 무시하지 마십시오.

마지막으로, 제가 현재 일하고 있는 또 다른 그룹은 연구를 위한 대규모 데이터베이스 작업을 하고 있으며, 그들이 다루는 데이터의 양은 어마어마합니다.그러나 이러한 기업에서는 데이터베이스 자체에 비즈니스 로직이 없지만 애플리케이션/중간 계층에 보관합니다.설계에서는 애플리케이션/중간 계층이 적절한 장소였기 때문에 설계 고려 사항으로는 테이블 크기를 사용하지 않습니다.

비즈니스 로직은 보통 객체 및 캡슐화, 상속 및 다형성의 다양한 언어 구조에 의해 구현됩니다.예를 들어, 은행 애플리케이션이 돈을 분배하는 경우, "돈"이 무엇인지에 대한 비즈니스 요소를 정의하는 Money 유형이 있을 수 있습니다.이것은 돈을 나타내기 위해 원시 소수점을 사용하는 것과 반대된다.이러한 이유로 잘 설계된 OOP는 "비즈니스 로직"이 존재하는 곳이지 엄밀하게는 어느 계층에도 해당되지 않습니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/119540/business-logic-database-or-application-layer