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リレーショナルデータベースと反復開発
アジャイル手法、ドメイン駆動設計、オブジェクト指向分析および設計など、ソフトウェア開発への多くのアプローチでは、開発への1つの反復アプローチを採用することをお勧めします。 そのため、プロジェクトでの作業を初めて開始したときにドメインモデルを正しく実行することは想定されていません。代わりに、時間が経つにつれてモデルをリファクタリングします。なぜなら、時間とともに問題の領域をより深く理解できるからです。 それとは別に、完璧なモデルを事前に取得しようとしても、私はすでに非常に難しいと確信していますが、要件は変わる可能性があります。ソフトウェアがそのようにした後にしている生産に配備され、エンドユーザーは、一定の要件を完全に理解していなかったことに気づくかもしれない、あるいは悪化し、いくつかの要件が欠落していました。 ここでのポイントは、ソフトウェアの展開後にモデルの変更が必要になる場合があるということです。これが発生した場合、問題が発生します。本番データベースには重要なユーザーデータがあり、古いモデルの形式に既に適合しています。 コードが適切に設計されておらず、システムが大きい場合、コードの更新は困難な作業になる可能性があります。しかし、それは時間とともに実行できます。Gitのようなツールを使用すると、本番対応バージョンを損傷することなくそれを実行できます。 一方、モデルが変更された場合、クラスのプロパティが消失した場合など、データベースも変更される必要があります。しかし、問題があります。そこには、失われないデータが既にあり、古いモデル用にフォーマットされています。 ここのリレーショナルデータベースは、エンドユーザーの要求に応じて反復的な開発を行ったり、ソフトウェアを更新したりすることを妨げる障壁になっているようです。 私がすでに使用したアプローチの1つは、古いデータベーステーブルを新しいテーブルにマップする特別なクラスをコーディングすることでした。したがって、これらのクラスは古い形式のデータを選択し、新しいモデルで使用される形式に変換して、新しいテーブルに保存します。 このアプローチは最良の方法ではないようです。ここでの私の質問は次のとおりです。リレーショナルデータベースで反復開発を調整するためのよく知られた推奨アプローチはありますか。