TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #247 · 11.03

Попробовали на работе предметно-ориентированное проектирование (Domain Driven Design). Это такой способ построения архитектуры, когда ты (чаще всего с помощью системы типов и ООП) описываешь физическую суть вещей, которые представлены в твоей программе. Например, если в программе есть объект "Книга", то её нужно снабдить свойствами, которые бывают у книг в реальности: число страниц, автор, язык, тип обложки и т.д. При этом данные свойства должны быть такими, чтобы присвоить им нереалистичные значения было нельзя. Допустим, число страниц не может быть отрицательным (и скорее всего в реальном мире не может быть нулём). При попытке установить отрицательное число страниц программа должна выбросить исключение. А совсем в идеальном случае -- не дать этого сделать программисту на уровне статического анализа кода. Описав все свойства книги, вы снабжаете её операциями, которые над ней можно сделать. Например, из книги можно вырвать страницу, и при этом число страниц уменьшается. Нет такого случая, когда можно вырвать страницу без изменения числа страниц. Вы строго программируете эту зависимость, делаете у книги метод "Вырвать страницу", а он уже уменьшает число. Кстати, свойство "Число страниц" при этом нельзя переназначить в уже созданной книге. Можно только создать книгу, передав в её конструктор (так называется в программировании функция создания объектов) заданное число страниц. Но поменять число страниц можно только специальными методами "Вырвать страницу" и "Вклеить страницу". С помощью этого подхода вы гарантируете, что ваши объекты всегда находятся в валидном состоянии -- то есть таком, которое возможно в реальной жизни с объектом, представленным программой. Плюсы подхода очевидны: меньше число ошибок. Код описывает сам себя, и программист, если не лезет внутрь объекта "Книга", вообще не сможет сделать с книгой ничего недопустимого. Минусы, думаю, тоже понятны: изначально проектировать сложнее, нужно учесть много нюансов, писать тесты. Время разработки изрядно растёт. Изменение требований даётся дороже: например, если каким-то образом в ваш книжный магазин поступят книги со страницами из кевлара, которые невозможно вырвать :) Но первый проект с этим подходом мы сдали хорошо, без багов. Лучше, чем многие предыдущие. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #olap

当前筛选 #olap清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14977 · 19.07.2025 г., 13:30

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend