一文教你了解领域模型和数据模型

领域模型和数据模型的概念定义

领域模型关注的是领域知识，是业务领域的核心实体，体现了问题域里面的关键概念，以及概念之间的联系。领域模型建模的关键是看模型能否显性化、清晰的表达业务语义，扩展性是其次。

数据模型关注的是数据存储，所有的业务都离不开数据，都离不开对数据的CRUD，数据模型建模的决策因素主要是扩展性、性能等非功能属性，无需过分考虑业务语义的表征能力。

按照Robert在《整洁架构》里面的观点，领域模型是核心，数据模型是技术细节。然而现实情况是，二者都很重要。

这两个模型之所以容易被混淆，是因为两者都强调实体(Entity)，都强调关系(Relationship)，这可不，我们传统的数据库的数据模型建模就是用的ER图啊。

是的，二者的确有一些共同点，有时候领域模型和数据模型会长的很像，甚至会趋同，这很正常。但更多的时候，二者是有区别的。正确的做法应该是有意识的把这两个模型区别开来，分别设计，因为他们建模的目标会有所不同。如下图所示，数据模型负责的是数据存储，其要义是扩展性、灵活性、性能。而领域模型负责业务逻辑的实现，其要义是业务语义显性化的表达，以及充分利用OO的特性增加代码的业务表征能力。

（编辑：衡阳站长网）

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