5 минут
Гибкая архитектура данных: как избежать краха проекта через два года
Многим руководителям технических направлений знакома такая ситуация: команда потратила много ресурсов на разработку, но в итоге систему сложно масштабировать.
Часто причина кроется не в ошибке в коде, а в фундаментальном просчете на этапе проектирования данных.
Моделирование, основанное исключительно на первоначальных требованиях, создает скрытую техническую «задолженность». В статье рассмотрим практический подход к построению гибких моделей данных, который позволяет избежать дорогостоящих переделок и обеспечивает устойчивость проекта к изменениям бизнес-требований.
Гибкие и жесткие модели данных
Гибкие модели данных — это подходы и методологии в разработке ПО, которые позволяют быстро адаптироваться к изменениям требований, работать короткими итерациями (спринтами) и выпускать работающий продукт малыми частями, фокусируясь на сотрудничестве с заказчиком и постоянной обратной связи.
Жесткие модели, в противоположность гибким, не отличаются адаптивностью к изменениям. Такой подход, при котором аналитик формально переносит в схему данных описание предметной области от заказчика, таит в себе существенные риски. Видение заказчика на старте проекта может быть неполным или идеализированным, а реальные потребности проявляются постепенно. Когда новые требования не вписываются в изначальную жесткую структуру, команда вынуждена применять «костыли» — заплатки, которые усложняют систему.
Последствия от применения жестких моделей носят накопительный характер. Кодовая база становится запутанной, добавление новой функциональности требует непропорционально больших усилий, что демотивирует команду и приводит к текучке кадров. В результате даже при значительных последующих инвестициях проект может потребовать полной переработки, хотя корень проблемы часто остается неочевидным для руководства.
Кейс: эволюция требований в проекте для танцевальной школы
Рассмотрим реальный пример. Первоначальная модель данных для учета деятельности танцевальной школы была интуитивно понятной: отдельные сущности для Учеников, Преподавателей, Абонементов и Зарплат. Однако жизнь внесла коррективы.
Со временем возникли потребности, которые не были заложены в изначальную схему: ученик стал преподавателем, учредитель начал вести занятия, появилась аренда залов и бар с возможностью покупки в долг. Потребовался единый финансовый итог и персональный баланс для каждого участника. Жесткая модель не смогла бы принять эти изменения. Учет денег был распределен по нескольким таблицам, а расчет баланса для человека с гибридной ролью превращался в сложную задачу. Попытки доработать систему вели к созданию неустойчивой архитектуры.
Решение: три принципа построения гибких моделей данных
Выход из подобных ситуаций заключается в применении абстракции и обобщения. Вместо жесткой привязки к текущим ролям и процессам можно построить модель, ориентированную на сущности предметной области. Для кейса танцевальной школы это выразилось в следующих решениях:
Сущность «Персонаж» — объединила всех участников системы (учеников, преподавателей, арендаторов) в одну таблицу. Один и тот же «Персонаж» может иметь несколько ролей, которые задаются через связь со справочником.
Сущность «Взаиморасчет» — стала единой точкой для учета всех финансовых операций — от оплаты занятий до зарплаты и продаж в баре. Тип операции определяется ссылкой на справочник.
Такой подход базируется на трех ключевых принципах, которые позволяют создавать устойчивые архитектуры.
Принцип 1. Единство функции
Данные, обслуживающие одну бизнес-функцию, целесообразно объединять. Например, если система работает с финансами, все денежные операции логично хранить в одной сущности «Взаиморасчет» с атрибутом «Тип операции». Это радикально упрощает получение консолидированной отчетности и расчет балансов. Аналогично, все участники бизнес-процессов могут быть объединены в сущности «Контрагент» или «Участник».
Принцип 2. Выявление и объединение «близнецов»
Если в модели присутствует несколько сущностей, выполняющих схожую функцию, их стоит рассмотреть для объединения. Классический пример — хранение документов. Вместо создания отдельных таблиц для паспортов, водительских прав и сертификатов эффективнее иметь одну сущность «Документ» с атрибутом «Тип документа». Это снижает сложность модели и упрощает ее расширение.
Принцип 3. Проектирование с учетом вероятного развития
Аналитику важно выходить за рамки текущих требований и думать о векторе развития проекта. Помогает изучение успешных отраслевых решений, где гибкость часто достигается за счет абстрактных сущностей. Ключевой вопрос при проектировании: «Куда очевидно может развиться бизнес?». Например, если сегодня накладная всегда формируется для одного юрлица, высока вероятность, что в будущем понадобится учитывать несколько. Заложить такую возможность на старте — страховка на будущее.
Аналитик как архитектор будущего
Построение гибкой модели данных требует на старте несколько большего объема размышлений, но в дальнейшем многократно окупается. Такой подход позволяет проекту жить дольше, адаптируясь к новым требованиям с минимальными затратами. Команда работает с чистой и логичной архитектурой, что повышает ее эффективность и мотивацию.
Ключевой навык аналитика в этом контексте — не просто фиксация требований, а глубокое погружение в домен, критическое мышление и умение находить баланс между недостаточной и избыточной абстракцией. Инвестиция в гибкость на этапе проектирования — это страховка от накопления технического долга и краха проекта в будущем.
Если у вас остались вопросы, звоните по телефону 8-800-200-99-24 или отправьте письмо на почту request@simbirsoft.com.
Ответы на частые вопросы о гибкости
Переход к абстрактным моделям вызывает законные вопросы о практичности их применения.
Вопрос: «А как же атрибуты?»
Ответ: если для разных типов обобщенной сущности требуются уникальные атрибуты, их можно вынести в отдельные связанные таблицы. Например, специфичные данные преподавателя хранятся в таблице «АтрибутыПреподавателя», связанной с «Персонажем». Это более гибкое решение, чем создание отдельных сущностей для каждой роли.
Вопрос: «А как же производительность?»
Ответ: абстракция может усложнить запросы. Однако для операционных систем (OLTP) приоритетом часто является гибкость, а проблемы производительности решаются за счет индексов, предрассчитанных представлений (database views) или кэширования. Для высоконагруженных аналитических систем (OLAP/DWH) данные готовятся в специализированные денормализованные схемы из гибкой операционной базы.
