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前提 私は「エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計」を読んだのみで、「実践ドメイン入門」は未読(とても欲しい)の状態で書いています。 (「実践ドメイン入門」にはもっと深い洞察が書いてあるのだと思います…) また「エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計」と共に、参考リンク先をまず読んだことがある前提で書いている部分がありますのでご注意下さい。今後もっと良いアイデアが浮かんだり、実際に実装するにあたって浮かび上がった課題があれば随時追記・記事にできればいいなと思います。 参考 CQRS Documents by Greg Young Greg Young流CQRS - Mark Nijhof CQRS+ES DDDから更にData Flowの概念を取り込んだarchitecture。 コマンドクエリ分離原則(CQS/Command Query Separation)に基づく。 CQRSは Co
より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見についてお話ししたいと思います。 以下のようなトピックを考えています。 ・CQRSの定義とメリットデメリット ・DDD,CQRSを検討するにあたってのORMの選定ポイント ・構築したアーキテクチャ
書き込みと読み込みのどちらに力を入れているかは、ストレージエンジンによって異なります。たとえば昔ながらのリレーショナルデータベースは、外部キーなどの制約を使ってデータの整合性をうまく制御できるようになっています。一方でNoSQLデータベースは、スループットとスケーラビリティを確保するために、そういった組み込みのガードレールをはずしてしまいました。データ層においても、どちらか一方に特化した最適化をすることがあります。たとえば、あらかじめ計算済みの値を保持しておけば、「一日あたりのサイト訪問者数」などの読み込み操作を効率よく行えるでしょう。ストレージソリューションのメーカーはどこも、「うちのプロダクトならあらゆるニーズを満たせます」などと自社製品の機能を自慢します。しかし実は、昔ながらのCRUDモデルに沿ってストレージエンジンを選んでデータ層を設計した時点で、さまざまな関心事の間で何らかの妥協
AWS Dev Day 2018 マイクロサービスアーキテクチャの裏側の巻
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