一文读懂，DDD落地数据库设计实战

本文主要是介绍一文读懂，DDD落地数据库设计实战，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

作者：冯涛

过去，系统的软件设计是以数据库设计为核心，当需求确定下来以后，团队首先开始进行数据库设计。因为数据库是各个模块唯一的接口，当整个团队将数据库设计确定下来以后，就可以按照模块各自独立地进行开发了，如下图所示。

在上面的过程中，为了提高团队开发速度，尽量让各个模块不要交互，从而达到各自独立开发的效果。但是，随着系统规模越来越大，业务逻辑越来越复杂，我们越来越难于保证各个模块独立不交互了。

随着软件业的不断发展，软件系统变得越来越复杂，各个模块间的交互也越来越频繁，这时，原有的设计过程已经不能满足我们的需要了。因为如果要先进行数据库设计，但数据库设计只能描述数据结构，而不能描述系统对这些数据结构的处理。因此，在第一次对整个系统的梳理过程中，只能梳理系统的所有数据结构，形成数据库设计；接着，又要再次梳理整个系统，分析系统对这些数据结构的处理过程，形成程序设计。为什么不能一次性地把整个系统的设计梳理到位呢？

现如今，我们已经按照面向对象的软件设计过程来分析设计系统了。当开始需求分析时，首先进行用例模型的设计，分析整个系统要实现哪些功能；接着进行领域模型的设计，分析系统的业务实体。在领域模型分析中，采用类图的形式，每个类可以通过它的属性来表述数据结构，又可以通过添加方法来描述对这个数据结构的处理。因此，在领域模型的设计过程中，既完成了对数据结构的梳理，又确定了系统对这些数据结构的处理，这样就把两项工作一次性地完成了。

在这个设计过程中，其核心是领域模型的设计。以领域模型作为核心，可以指导系统的数据库设计与程序设计，此时，数据库设计就弱化为了领域对象持久化设计的一种实现方式。

领域对象持久化的思想

什么叫领域对象的持久化呢？在当今软件架构设计的主流思想中，面向对象设计成了主流思想，在整个系统运行的过程中，所有的数据都是以领域对象的形式存在的。譬如：

• 要插入一条记录就是创建一个领域对象；

• 要更新一条记录就是根据 key 值去修改相应的领域对象；

• 删除数据则是摧毁这个领域对象。

假如我们的服务器是一台超级强大的服务器，那实际上不需要任何数据库，直接操作这些领域对象就可以了，但在现实世界中没有那么强大的服务器。因此，必须将暂时不用的领域对象持久化存储到磁盘中而数据库只是这种持久化存储的一种实现方式。

按照这种设计思想，我们将暂时不使用的领域对象从内存中持久化存储到磁盘中。当日后需要再次使用这个领域对象时，根据 key 直到数据库查找到这条记录，然后将其恢复成领域对象，应用程序就可以继续使用它了，这就是领域对象持久化存储的设计思想。

所以，今天的数据库设计，实际上就是将领域对象的设计按照某种对应关系，转换成数据库的设计。同时，随着整个产业的大数据转型，今后的数据库设计思想也将发生巨大的转变，有可能数据库就不一定是关系型数据库了，也许是 NoSQL 数据库或者大数据平台。数据库的设计也不一定遵循 3NF（第三范式）了，可能会增加更多的冗余，甚至是宽表。

数据库设计在发生剧烈的变化，但唯一不变的是领域对象。这样，当系统在大数据转型时，可以保证业务代码不变，变化的是数据访问层（DAO）。这将使得日后大数据转型的成本更低，让我们更快地跟上技术快速发展的脚步。

领域模型的设计

此外，这里有个有趣的问题值得探讨：领域模型的设计到底是谁的职责，是需求分析人员还是设计开发人员？我认为，它是两个角色相互协作的产物。而未来敏捷开发的组织形成，团队将更加扁平化。过去是需求分析人员做需求分析，然后交给设计人员设计开发，这种方式就使得软件设计质量低下而结构臃肿。未来“大前端”的思想将支持更多设计开发人员直接参与需求分析，实现从需求分析到设计开发的一体化组织形式。这样，领域模型就成为了设计开发人员快速理解需求的利器

总之，**DDD 的数据库设计实际上已经变成了：以领域模型为核心，如何将领域模型转换成数据库设计的过程。**那么怎样进行转换呢？在领域模型中是一个一个的类，而在数据库设计中是一个一个的表，因此就是将类转换成表的过程。

上图是一个绩效考核系统的领域模型图，该绩效考核系统首先进行自动考核，发现一批过错，然后再给一个机会，让过错责任人对自己的过错进行申辩。这时，过错责任人可以填写一张申辩申请单，在申辩申请单中有多个明细，每个明细对应一个过错行为，每个过错行为都对应了一个过错类型，这样就形成了一个领域模型。

接着，要将这个领域模型转换成数据库设计，怎么做呢？很显然，领域模型中的一个类可以转换成数据库中的一个表，类中的属性可以转换成表中的字段。但这里的关键是如何处理类与类之间的关系，如何转换成表与表之间的关系。这时候，就有 5 种类型的关系需要转换，即传统的 4 种关系 + 继承关系。

传统的 4 种关系

传统的关系包含一对一、多对一、一对多、多对多这 4 中，它们既存在于类与类之间，又存在于表与表之间，所以可以直接进行转换。

1. 一对一关系

在以上案例中，“申辩申请单明细”与“过错行为”就是一对“一对一”关系。在该关系中，一个“申辩申请单明细”必须要对应一个“过错行为”，没有一个“过错行为”的对应就不能成为一个“申辩申请单明细”。这种约束在数据库设计时，可以通过外键来实现。但是，一对一关系还有另外一个约束，那就是一个“过错行为”最多只能有一个“申辩申请单明细”与之对应。

也就是说，一个“过错行为”可以没有“申辩申请单明细”与之对应，但如果有，最多只能有一个“申辩申请单明细”与之对应，这个约束暗含的是一种唯一性的约束。因此，将过错行为表中的主键，作为申辩申请单明细表的外键，并将该字段升级为申辩申请单明细表的主键。

2. 多对一关系

是日常的分析设计中最常见的一种关系。在以上案例中，一个过错行为对应一个税务人员、一个纳税人与一个过错类型；同时，一个税务人员，或纳税人，或过错类型，都可以对应多个过错行为。它们就形成了“多对一”关系。在数据库设计时，通过外键就可以建立这种“多对一”关系。因此，我们进行了如下数据库的设计：

多对一关系在数据库设计上比较简单，然而落实到程序设计时，需要好好探讨一下。比如，以上案例，在按照这样的方式设计以后，在查询时往往需要在查询过错行为的同时，显示它们对应的税务人员、纳税人与过错类型。这时，以往的设计是增加一个 join 语句。然而，这样的设计在随着数据量不断增大时查询性能将受到极大的影响。

也就是说，join 操作往往是关系型数据库在面对大数据时最大的瓶颈之一。因此，一个更好的方案就是先查询过错行为表，分页，然后再补填当前页的其他关联信息。这时，就需要在“过错行为”这个值对象中通过属性变量，增加对税务人员、纳税人与过错类型等信息的引用。

3. 一对多关系

该关系往往表达的是一种主-子表的关系。譬如，以上案例中的“申辩申请单”与“申辩申请单明细”就是一对“一对多”关系。除此之外，订单与订单明细、表单与表单明细，都是一对多关系。一对多关系在数据库设计上比较简单，就是在子表中增加一个外键去引用主表中的主键。比如本案例中，申辩申请单明细表通过一个外键去引用申辩申请单表中的主键，如下图所示。

除此之外，在程序的值对象设计时，主对象中也应当有一个集合的属性变量去引用子对象。如本例中，在“申辩申请单”值对象中有一个集合属性去引用“申辩申请单明细”。这样，当通过申辩申请单号查找到某个申辩申请单时，同时就可以获得它的所有申辩申请单明细，如下代码所示：

public class Sbsqd {


    private Set<SbsqdMx> sbsqdMxes;


    public void setSbsqdMxes(Set<SbsqdMx> sbsqdMxes){


          this.sbsqdMxes = sbsqdMxes;


    }


    public Set<SbsqdMx> getSbsqdMxes(){


          return this.sbsqdMxes;


    }


    ……


}

4. 多对多关系

比较典型的例子就是“用户角色”与“功能权限”。一个“用户角色”可以申请多个“功能权限”；而一个“功能权限”又可以分配给多个“用户角色”使用，这样就形成了一个“多对多”关系。这种多对多关系在对象设计时，可以通过一个“功能-角色关联类”来详细描述。因此，在数据库设计时就可以添加一个“角色功能关联表”，而该表的主键就是关系双方的主键进行的组合，形成的联合主键，如下图所示：

以上是领域模型和数据库都有的 4 种关系。因此，在数据库设计时，直接将相应的关系转换成数据库设计就可以了。同时，在数据库设计时还要将它们进一步细化。如在领域模型中，不论对象还是属性，在命名时都采用中文，这样有利于沟通与理解。但到了数据库设计时，就要将它们细化为英文命名，或者汉语拼音首字母，同时还要确定它们的字段类型与是否为空等其他属性。

继承关系的 3 种设计

第 5 种关系就不太一样了：继承关系是在领域模型设计中有，但在数据库设计中却没有。如何将领域模型中的继承关系转换成数据库设计呢？有 3 种方案可以选择。

1. 继承关系的第一种方案

首先，看看以上案例。“执法行为”通过继承分为“正确行为”和“过错行为”。如果这种继承关系的子类不多（一般就 2 ~ 3 个），并且每个子类的个性化字段也不多（3 个以内）的话，则可以使用一个表来记录整个继承关系。在这个表的中间有一个标识字段，标识表中的每条记录到底是哪个子类，这个字段的前面部分罗列的是父类的字段，后面依次罗列各个子类的个性化字段。

采用这个方案的优点是简单，整个继承关系的数据全部都保存在这个表里。但是，它会造成“表稀疏”。在该案例中，如果是一条“正确行为”的记录，则字段“过错类型”与“扣分”永远为空；如果是一条“过错行为”的记录，则字段“加分”永远为空。假如这个继承关系中各子类的个性化字段很多，就会造成该表中出现大量字段为空，称为“表稀疏”。在关系型数据库中，为空的字段是要占用空间的。因此，这种“表稀疏”既会浪费大量存储空间，又会影响查询速度，是需要极力避免的。所以，当子类比较多，或者子类个性化字段多的情况是不适合该方案（第一种方案）的。

2. 继承关系的第二种方案

如果执法行为按照考核指标的类型进行继承，分为“考核指标1”“考核指标2”“考核指标3”……如下图所示：

并且每个子类都有很多的个性化字段，则采用前面那个方案就不合适了。这时，用另外两个方案进行数据库设计。其中一个方案是将每个子类都对应到一个表，有几个子类就有几个表，这些表共用一个主键，即这几个表的主键生成器是一个，某个主键值只能存在于某一个表中，不能存在于多个表中。每个表的前面是父类的字段，后面罗列各个子类的字段，如下图所示：

如果业务需求是在前端查询时，每次只能查询某一个指标，那么采用这种方案就能将每次查询落到某一个表中，方案就最合适。但如果业务需求是要查询某个过错责任人涉及的所有指标，则采用这种方案就必须要在所有的表中进行扫描，那么查询效率就比较低，并不适用。

3. 继承关系的第三种方案

如果业务需求是要查询某个过错责任人涉及的所有指标，则更适合采用以下方案，将父类做成一个表，各个子类分别对应各自的表（如图所示）。这样，当需要查询某个过错责任人涉及的所有指标时，只需要查询父类的表就可以了。如果要查看某条记录的详细信息，再根据主键与类型字段，查询相应子类的个性化字段。这样，这种方案就可以完美实现该业务需求。

综上所述，将领域模型中的继承关系转换成数据库设计有 3 种方案，并且每个方案都有各自的优缺点。因此，需要根据业务场景的特点与需求去评估，选择哪个方案更适用。

NoSQL 数据库的设计

前面我们讲的数据库设计，还是基于传统的关系型数据库、基于第三范式的数据库设计。但是，随着互联网高并发与分布式技术的发展，另一种全新的数据库类型孕育而生，那就是NoSQL 数据库。正是由于互联网应用带来的高并发压力，采用关系型数据库进行集中式部署不能满足这种高并发的压力，才使得分布式 NoSQL 数据库得到快速发展。

也正因为如此，NoSQL 数据库与关系型数据库的设计套路是完全不同的。关系型数据库的设计是遵循第三范式进行的，它使得数据库能够大幅度降低冗余，但又从另一个角度使得数据库查询需要频繁使用 join 操作，在高并发场景下性能低下。

所以，NoSQL 数据库的设计思想就是尽量干掉 join 操作，即将需要 join 的查询在写入数据库表前先进行 join 操作，然后直接写到一张单表中进行分布式存储，这张表称为“宽表”。这样，在面对海量数据进行查询时，就不需要再进行 join 操作，直接在这个单表中查询。同时，因为 NoSQL 数据库自身的特点，使得它在存储为空的字段时不占用空间，不担心“表稀疏”，不影响查询性能。

因此，NoSQL 数据库在设计时的套路就是，尽量在单表中存储更多的字段，只要避免数据查询中的 join 操作，即使出现大量为空的字段也无所谓了。

增值税发票票样图

正因为 NoSQL 数据库在设计上有以上特点，因此将领域模型转换成 NoSQL 数据库时，设计就完全不一样了。比如，这样一张增值税发票，如上图所示，在数据库设计时就需要分为发票信息表、发票明细表与纳税人表，而在查询时需要进行 4 次 join 才能完成查询。但在 NoSQL 数据库设计时，将其设计成这样一张表：

{ _id: ObjectId(7df78ad8902c)


  fpdm: '3700134140', fphm: '02309723‘, 


  kprq: '2016-1-25 9:22:45',


  je: 70451.28, se: 11976.72, 


  gfnsr: {


     nsrsbh: '370112582247803',


     nsrmc:'联通华盛通信有限公司济南分公司',…


  },


  xfnsr: {


     nsrsbh: '370112575587500',


     nsrmc:'联通华盛通信有限公司济南分公司',…


  },


  spmx: [


     { qdbz:'00', wp_mc:'蓝牙耳机 车语者S1 蓝牙耳机', sl:2, dj:68.37,… },


     { qdbz:'00', wp_mc:'车载充电器 新在线', sl:1, dj:11.11,… },


     { qdbz:'00', wp_mc:'保护壳 非尼膜属 iPhone6 电镀壳', sl:1, dj:24,…  }


  ]


}

在该案例中，对于“一对一”和“多对一”关系，在发票信息表中通过一个类型为“对象”的字段来存储，比如“购方纳税人（gfnsr）”与“销方纳税人（xfnsr）”字段。对于“一对多”和“多对多”关系，通过一个类型为“对象数组”的字段来存储，如“商品明细（spmx）”字段。在这样一个发票信息表中就可以完成对所有发票的查询，无须再进行任何 join 操作。

同样，采用 NoSQL 数据库怎样实现继承关系的设计呢？由于 NoSQL 数据库自身的特点决定了不用担心“表稀疏”，同时要避免 join 操作，所以比较适合采用第一个方案，即将整个继承关系放到同一张表中进行设计。这时，NoSQL 数据库的每一条记录可以有不一定完全相同的字段，可以设计成这样：

{ _id: ObjectId(79878ad8902c),


  name: ‘Jack’,


  type: ‘parent’,


  partner: ‘Elizabeth’,


  children: [


    { name: ‘Tom’, gender: ‘male’ },


    { name: ‘Mary’, gender: ‘female’}


  ]


},


{ _id: ObjectId(79878ad8903d),


  name: ‘Bob’,


  type: ‘kid’,


  mother: ‘Anna’,


  father: ‘David’


}

以上案例是一个用户档案表，有两条记录：Jack 与 Bob。但是，Jack 的类型是“家长”，因此其个性化字段是“伴侣”与“孩子”；而 Bob 的类型是“孩子”，因此他的个性化字段是“父亲”与“母亲”。显然，在 NoSQL 数据库设计时就会变得更加灵活。

总结

将领域模型落地到系统设计包含 2 部分内容，本文演练了第一部分内容——从 DDD 落实到数据库设计的整个过程：传统的 4 种关系可以直接转换；继承关系有 3 种设计方案；转换成 NoSQL 数据库则是完全不同的思路。

有了 DDD 的指导，可以帮助我们理清数据间的关系，以及对数据的操作。不仅如此，在未来面对大数据转型时更加从容。

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