सलाह के आपके स्रोत सही हैं जब वे कहते हैं कि यह डोमेन मॉडल है। कई मामलों में, यह आपके डेटा मॉडल को भी काफी गठबंधन करेगा।
जहां डोमेन और डेटा मॉडल भिन्न हैं, डेटा मॉडल अपेक्षाकृत स्थिर है (सामग्री नहीं) जबकि आपका डोमेन मॉडल आपके डोमेन के विशिष्ट बाधाओं और नियमों को जोड़ता है। उदाहरण के लिए, मेरे डेटा मॉडल (डेटाबेस) में मैं ब्लड प्रेशर को छोटे-छोटे (सिस्टोलिक और डायस्टोलिक) के रूप में दर्शाता हूं। मेरे डोमेन मॉडल में, मेरे पास "ब्लड प्रेशर रीडिंग" ऑब्जेक्ट है जिसमें दो रीडिंग्स में से प्रत्येक के लिए मूल्य हैं और यह स्वीकार्य मानों की सीमा पर अतिरिक्त प्रतिबंध भी लगाता है (उदाहरण के लिए सिस्टोलिक के लिए सीमा छोटी चीजों के लिए बहुत छोटी है)। यह इन मूल्यों पर गुणात्मक निर्णय भी जोड़ता है (150/90 का बीपी "उच्च" है)।
समस्या डोमेन के इन पहलुओं के अतिरिक्त डोमेन मॉडल को डेटा मॉडल से अधिक बनाता है। कुछ डोमेन में (उदा। वे जो पूरी तरह ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटा मॉडल के साथ बेहतर ढंग से प्रस्तुत किए जाएंगे और यह संबंध संबंधपरक मॉडल पर खराब रूप से होगा) आप पाएंगे कि दोनों काफी महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, मेरे द्वारा बनाई गई सभी प्रणालियों में ओवरलैप की एक बहुत अधिक डिग्री है। दरअसल, मैं अक्सर संग्रहीत प्रक्रियाओं, उपयोगकर्ता परिभाषित प्रकारों आदि के माध्यम से डेटा मॉडल में डोमेन बाधाओं की एक उचित संख्या को धक्का देता हूं।
स्रोत
2009-04-03 19:31:33
मुझे विकिपीडिया पर इसे हराया। –
यदि राज्य केवल राज्य को बनाए रखने के लिए मौजूद है तो राज्य पर कौन/क्या कुशलतापूर्वक उपयोग करता है और संचालित करता है। मुझे उम्मीद है कि आप नियंत्रक नहीं कहेंगे या नहीं, मैं उनके बारे में भी उलझन में रहूंगा: | –
"नियंत्रक: घटनाओं (आमतौर पर उपयोगकर्ता क्रियाओं) की प्रक्रियाओं और प्रतिक्रियाओं और अप्रत्यक्ष रूप से मॉडल पर परिवर्तन का आह्वान कर सकता है।" उपयोगकर्ता एक क्रिया का आह्वान करता है और यह मॉडल को बदल देगा, जिससे दृश्य को अपडेट किया जा सकेगा। – crb