① 資料庫系統優化--業務邏輯設計優化
【IT 技術分析】
當我們優化一個系統時 有時發現一種情況就是自己修改sql 索引以及分區是不能解決性能問題的 這時你要考慮業務邏輯優化和表設計的重構 這兩點的確和設計結合的很緊密
業務邏輯優化
結合實際 我們先談談業務邏輯優化
案例一
我們的系統一個文檔模塊 客戶點擊時很慢 通過性能分析 是點擊是去查詢資料庫 這散源時系統是通過Hibernate來兩步處理
計算該類型的文檔數量總數
顯示最新文檔的前 篇文檔
這時顯示第二步的時間是很快的 只取 條記錄 但是計算該類型的所有總數很慢 系統的這時的輸入是很大的(計算該類型的全部文檔 可能有幾萬篇數據) 輸出就一條總數 這時因為業務邏輯復雜 即使建立索引 分區等等速度也是無法提高 因為不能真正做到索引覆蓋和分區消除
客戶是點一下要等十幾秒是不能容忍的 這時可能輸入數據量很大下 資料庫很可能採用的是hash聯結 而且並發用戶一大 資料庫伺服器壓力很大
這時常規的優化方法是沒有效果的 這時我們也發現 客戶其實對以前比較老的數據是不關心的 一般只是對近期的數據比較感興趣 所有我們就在查詢時默認設定半年的時間 然後在時間上設定聚集索引 並默認在此時間上排序 使其使用合並聯結 減少輸入數據量 結果速度有明顯的提升
案例二
我們在優化一個客戶系統時 碰到一種情況 在客戶的一選擇功能時 客戶點擊一下選擇相關數據 這時頁面要要幾分鍾才能出來 客戶很不滿意 這時修改sql和索引都沒有辦法 他的輸入的數據量也很大 和上面一下也要計算總數和取最新前幾條數據
這時我們在查詢是關聯了人員 通過調查 發現客戶只對和自己相關的數據感興趣 也只是查詢自己相關的數據 所以這時在sql語句里增加用戶id這條限制 同時在增加userid的索引 這樣一來 速度就大大提高
總結
當然以上兩個案例 是從輸入入手 減少輸入和輸出的數據量 主要優化業務邏輯 達到優化系統 當然有些情況要和客戶確認和說服他們 有時他們不一定都認可 這時要說明這樣做的目的 相信他們也會理解
表設計優化
表設計 在我們開發系統時已經確定 好的設計的確能大大提高性能 我們在優化系統時 碰到段掘埋一個比較麻煩的問題
原文 資料庫重構(一) 欄位合並
這條sql是判斷 個維度 一個用戶id 一個機構id 一握螞個崗位id 還有級別判斷和是否公共 sql語句里有 個 or 組成查詢 表數據一大就表掃描 性能很差 但業務要求和系統要求這樣判斷 即使在表中這五個欄位都建索引 速度也不會快 太多 OR 了 SQL Server 查詢分析器無法優化
這時由於設計時 用戶id 機構id 崗位id為 個只有一個有數據 所以將這 個欄位合並 較少 Or 語句 讓資料庫能使用索引
總結
lishixin/Article/program/SQL/201311/16321
② 什麼是Oracle業務邏輯
業務邏輯是在分析階段對的軟體的應用領域進行分析總結出來的，與Oracle無關。
業務邏輯就是叢稿處理數據的邏輯啦。一般後台代碼也分三層 action(controller) service DAO （這里的三層不是MVC）；
1、action或者controller層是第一層，用來及接受數據並且做數據的非空啊 格式是否正確的驗證，如用戶名是否為空 是不是安全爛啟字元串之類的；
2、service層一般是用來做一滲歷孝個業務邏輯的實現；
3、DAO層 就是與資料庫交互層；
③ C# 業務邏輯層與數據訪問層在寫代碼的時候有什麼區別理論和功能上有什麼區別請詳細說明
數據層直接訪問數據，屬於那種比較簡單而且直接的操作
邏輯層將數據層的方法組合成與業務處理流程相關的操作
這樣將數據訪問層和邏輯層分開，減少了代碼的冗餘性、增加了代碼的易管理性與可復用性
④ 在java開發中什麼是業務邏輯
Java開發中的業務邏輯就是處理數據的邏輯。學習Java開發，推薦千鋒教育，致力於打造中國互聯網全產業鏈人才服務平台，總共開設13大熱門課程，每月更新前沿技術，業內強師授課，只為高品質教學，教學大綱緊跟企業需求，值得信賴。
不一樣的項目有不一樣的功能，不一樣的功能須要不一樣的實現伏做，實現這些核心功能的代碼就叫業務邏輯。業務邏輯是指一個實體單元為了向另外一個實體單元提供服務，應該具有的規則與流程。業務邏輯的內容包括四個部分：領域實臘廳李體，定義了業務中的對象，對象有屬性和行為；業務規則，定義了須要完成一個動做，必須知足的條件；數據完整性，某些數據不可少；工做流，定義了領域實體之間的交互關系。
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⑤ 業務邏輯是什麼
什麼是業務邏輯?
業務邏輯就是處理數據的邏輯啦。一般後台代碼也分三層 action(controller) service DAO （這里的三層不是MVC）
比如 我得到用戶名 但是在存入資料庫的時候 用戶名欄位應該是前台的用戶名加上當前日期拼成的字元串
action或者controller層是第一層 一般是用來及接受數據並且做數據的非空啊 格式是否正確的驗證
如用戶名是否為空 是不是安全字元串之類的
service層一般是用來做一個業務邏輯的實現
這時候 userName = userName + new Date();
DAO層 就是與資料庫交互層啦
也就是讀寫資料庫 將邏輯層得到的新的userName插入到資料庫
什麼叫業務邏輯
不同的項目有不同的功能，不同的功能需要不同的實現，實現這些核心功能的代碼就叫業務邏輯
比如讓你實現一個功能，給你兩個數，讓你獲取它的和，你所寫的如何才能雞得任意給定的兩個數的和，這個程序實銀清脊現過程即可成為業務邏輯處理。
經常有人提到業務邏輯，到底什麼是業務邏輯
你爸爸
真管的嚴
說實話吧
要是說假話容易上癮的
程序的業務邏輯
業務邏輯從名稱上來看，首先是業務，這個業務一般是指軟體要實現的功能，即客戶的業務，要實現這些業務就有一個流程，流程是按某種關系形成的一個鏈，鏈之間的關系具有一定的邏輯性，綜合起來就構成了業務邏輯。在需求分析中，一般可以用要做什麼，怎麼做來理解！
業務邏輯層的作用
業務邏輯層（Business Logic Layer）無疑是系統架構中體現核心價值的部分。它的關注點主要集中在業務規則的制定、業務流程的實現等與業務需求有關的系統設計，也即是說它是與系統所應對的領域（Domain）邏輯有關，很多時候，也將業正帆務邏輯層稱為領域層。例如Martin Fowler在《Patterns of Enterprise Application Architecture》一書中，將整個架構分為三個主要的層：表示層、領域層和數據源層。作為領域驅動設計的先驅Eric Evans，對業務邏輯層作了更細致地劃分，細分為應用層與領域層，通過分層進一步將領域邏輯與領域邏輯的解決方案分離。業務邏輯層在體系架構中的位置很關鍵，它處於數據訪問層與表示層中間，起到了數據交換中承上啟下的作用。由於層是一種弱耦合結構，層與層之間的依賴是向下的，底層對於上層而言是「無知」的，改變上層的設計對於其調用的底層而言沒有任何影響。如果在分層設計時，遵循了面向介面設計的思想，那麼這種向下的依賴也應該是一種弱依賴關系。因而在不改變介面定義的前提下，理想的分層式架構，應該是一個支持可抽取、可替換的「抽屜」式架構。正因為如此，業務邏輯層的設計對於一個支持可擴展的架構尤為關鍵，因為它扮演了兩個不同的角色。對於數據訪問層而言，它是調用者；對於表示層而言，它卻是被調用者。依賴與被依賴的關系都糾結在業務邏輯層上，如何實現依賴關系的解耦，則是除了實現業務邏輯之外留給設計師的任務。
業務邏輯層的主要功能是什麼?
業務，就是business，就是一個單元（個人，組織等）給另一個單元提供的服務。邏輯（logic）就是指人們思考問題，從某些已知條件出發推出合理的結論的規律。所以邏輯不可能離開業務，這個邏輯也就是常說的業務邏輯（business logic），它是用來管理業務功能的一系列guildlines。你看到的
里的業務應該是如richard所說的業務實體（business entities），是一種簡化的說法；邏輯也是業務邏輯的簡化。
*業務邏輯是你在分析階段對你的軟體的應用領域進行分析總結出來的，它存在不依賴於你的軟體的存在，相反，它先於你的軟體存在並限制了你的軟體應有的行為。
凡是業務邏輯都應該放到中間層，不能讓客戶端去決定。有時為了減少網路訪問次數，在客戶端會有一此與業務邏輯有關的檢驗，但在中間層這一檢驗同樣不能省略。比如上面說的日期鋒滲的判斷，客戶端可以有也可以沒有判斷，但中間層一定要有這一判斷。
* 舉個例子講 日期欄位 在資料庫邏輯或者說是數據層僅僅需要判斷他是不是日期類型的
但對於業務邏輯來講僅僅輸入一個日期是不夠的，比如銷售訂單的執行日期就不能比銷售訂單的制定日期早；所以判斷用戶輸入是否正確實際上 就是兩方面：首先看他是否符合數據規范其次是是否符合業務規范
*
邏輯就是人類思考的過程
業務邏輯就是模仿人類思考的過程
(這種方式最好理解,也最好修改)
頁面邏輯,
資料庫結構,
都是電腦想問題的方式
如果想要作邏輯層
那麼就要先寫好業務邏輯
之後把頁面邏輯與資料庫語句
向這個方向湊
而不是定好資料庫之後把業務向數據結構上湊
這是個想法駭題作的時間長了就知道其中的區別了
平時區別不是很大的....
*舉一個訂單的例子，可能有點文不對題，希望能從另一個側面加深大家對這個概念的理解：
業務邏輯是企業的行業特性、企業文化、能力結構和資源狀況所形成的個性特質下對核心業務處理的基本路徑和方式。那麼我們的業務邏輯到底是什麼呢？就是將訂單信息快速全息廣播到有關崗位，並行配置資源，動態調度崗位任務，讓訂單有序地在各個崗位間流動，最終在客戶的包裝物倉庫形成物為載體的閉環。這個邏輯是基於流水生產、離散加工、快速交貨、規格不一、需求復雜的基本事實和東經人恪守本職的基本屬性作出的。
在這個業務邏輯下，訂單應該是什麼樣的呢？訂單除了基本的客戶基本信息、產品基本數據和技術要求之外，還必須有工藝路線、運輸方案、信用控制等方面的選擇與控制，以鎖定需求滿足的基本路徑，這樣訂單信息才算是豐滿的，它全息了訂單在公司內部流動的基本行為模式，充分表達了東經的個性。只有這樣的訂單才算有了基因
業務邏輯層的介紹
所謂的三層開發就是將系統的整個業務應用劃分為表示層，業務邏輯層和數據訪問層，這樣有利於系統的開發、維護、部署和擴展。分層是為了實現「高內聚，低耦合」。採用「分而治之」的思想，把問題劃分開來各個解決，易於控制，延展和分配資源。業務邏輯層
在java開發中什麼是業務邏輯?
業務邏輯就是處理數據的邏輯啦。一般後台代碼也分三層 action(controller) service DAO （這里的三層不是MVC）
比如 我得到用戶名 但是在存入資料庫的時候 用戶名欄位應該是前台的用戶名加上當前日期拼成的字元串
action或者controller層是第一層 一般是用來及接受數據並且做數據的非空啊 格式是否正確的驗證
如用戶名是否為空 是不是安全字元串之類的
service層一般是用來做一個業務邏輯的實現
這時候 userName = userName + new Date();
DAO層 就是與資料庫交互層啦
也就是讀寫資料庫 將邏輯層得到的新的userName插入到資料庫
ecshop的業務邏輯是什麼樣的
$remember 值為1時，記住此次登錄信息，用cookie把用戶名和密碼保存在客戶端，下次打開網站時，先判斷session是否存在，如果不存在，查找cookie是否
存在，如果存在，用cookie登錄。
什麼是業務邏輯？？？？
和以前不同的是，這次我更多的參與了業務邏輯分析的過程。和客戶面談，了解他們的需求，常常是在做程序的時候才發礌又忽略了什麼問題，然後再拿起電話。這個反復的過程讓人覺得煩瑣而又無趣。放下電話的剎那，我明白很多代碼其實是白寫了，然後就是修改。以前自己好象更看重的是所謂的技術能力，spring,struts,hibenate,webwork,報表，郵件，設計模式等等。現在覺得好象並不是這么一回事，客戶並不會管你具體是用了hibenate或是JDBC，他們關心的是他們的業務流程能否實現。從這種意義上說，好的溝通能力和分析能力也許顯得更加珍貴。
⑥ 什麼叫業務邏輯
業務邏輯是在空缺余智能網中，對利用積木式組件（SIB）和基本呼叫處理（BCP）模塊的組合來完成每項業務特徵的過程描述。
智能網是用於生成和提供電信新業務的網斗滾路結構體系。主要由業務交換點、業務控制點、業務管理點和業務創建點組成。主要目標是實現新業務的快速引入。
業務邏輯是在智能網中，對利用積木式組件(SIB)和基本呼叫處理(BCP)模塊的組合來完成每項業務特徵的過程描述。
智能網業務邏輯在不同的平面中有不同的表示，在總功能平面中，有一組總業務邏輯(GSL)，它說明了完成各個業務獨立模塊(SIB)鏈接在一起的次序；
在分布功能平面中，分布業務邏輯(DSL)是實現SIB功能時各個功能實體的動作和各個功能實體間的信息流；在物理平面中，包含業務控制功能(SCF)的物理實體執行業務邏輯程序。通信有限狀態機模型是由表示進程的有限狀態機和表示進程之間通道的先進先出隊列(FIFO)組成。
(6)業務邏輯與資料庫擴展閱讀：
業務邏輯層又可以細分為業務實體、業務組件和業務工作流。
業務實體(Entity)相當於以面向對象的類實例來代表資料庫中的實體，可能使用過DataReader或者Dataset之類的對象來代表資料庫扮肆中訪問的行，不過，在使用這些對象時，需要通過列名稱或索引來訪問各列中的數據。
這將導致使用這些對象的頁面與資料庫實現耦合。通過編寫一個實體層，將這種耦合性轉移到了業務邏輯層中；於是，如果資料庫發生了某些變動，可以修改業務邏輯層，而不需要維護頁面層。
實體層中，不會包含業務邏輯；實體只是一個數據的集合體。
業務組件負責業務規則(例如，計算稅率、折扣等)，同時負責實體層到數據訪問層的過渡工作。
⑦ .net中的三層架構中數據訪問層和業務邏輯層為什麼要分開
數據訪問層主要目的是屏蔽上層業務邏輯與底層數據訪問，使業務與數據操作無關。
分層式結構究竟其優勢何在？Martin Fowler在《Patterns of Enterprise Application Architecture》一書中給出了答案：
1、開發人員可以只關注整個結構中的其中某一層；
2、可以很容易的用新的實現來替換原有層次的實現；
3、可以降低層與層之間的依賴；
4、有利於標准化；
5、利於各層邏輯的復用。
概括來說，分層式設計可以達至如下目的：分散關注、鬆散耦合、邏輯復用、標準定義。
一個好的分層式結構，可以使得開發人員的分工更加明確。一旦定義好各層次之間的介面，負責不同邏輯設計的開發人員就可以分散關注，齊頭並進。例如UI人員只需考慮用戶界面的體驗與操作，領域的設計人員可以僅關注業務邏輯的設計，而資料庫設計人員也不必為繁瑣的用戶交互而頭疼了。每個開發人員的任務得到了確認，開發進度就可以迅速的提高。
鬆散耦合的好處是顯而易見的。如果一個系統沒有分層，那麼各自的邏輯都緊緊糾纏在一起，彼此間相互依賴，誰都是不可替換的。一旦發生改變，則牽一發而動全身，對項目的影響極為嚴重。降低層與層間的依賴性，既可以良好地保證未來的可擴展，在復用性上也是優勢明顯。每個功能模塊一旦定義好統一的介面，就可以被各個模塊所調用，而不用為相同的功能進行重復地開發。
進行好的分層式結構設計，標准也是必不可少的。只有在一定程度的標准化基礎上，這個系統才是可擴展的，可替換的。而層與層之間的通信也必然保證了介面的標准化。
「金無足赤，人無完人」，分層式結構也不可避免具有一些缺陷：
1、降低了系統的性能。這是不言而喻的。如果不採用分層式結構，很多業務可以直接造訪資料庫，以此獲取相應的數據，如今卻必須通過中間層來完成。
2、有時會導致級聯的修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向。如果在表示層中需要增加一個功能，為保證其設計符合分層式結構，可能需要在相應的業務邏輯層和數據訪問層中都增加相應的代碼。