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안녕하세요, 김세희 님!

AI 인턴이 이미 잘 설명해준 것 같은데요. 조금 더 얹어서 설명하자면, 다음과 같은 상황을 예로 들 수 있겠습니다.

• 비즈니스 조건에 따라 쿼리가 분기되는 경우

  • 비즈니스 레이어에서 판단해야 할 조건이 퍼시스턴스 레이어로 넘어와서, 판단 조건에 따라 A 혹은 B 쿼리가 달리 수행되는 경우

• 비즈니스 레이어에서 수행해야 할 가공 처리를 퍼시스턴스 레이어에서 수행하는 경우

  • 쿼리 결과에 대한 기본값 보장 등의 간단한 가공 처리는 퍼시스턴스 레이어에서 담당할 수 있겠으나, 그 이상으로 비즈니스 레이어의 다른 데이터들을 받아서 추가로 가공한다던가, 도메인 정책을 기반으로 한 판단 및 가공하는 형태를 말합니다. 도메인 정책은 모두 비즈니스 레이어에서 집약적으로 수행되도록 해야 합니다.

그래서 쿼리 자체가 복잡해진다고 해서 비즈니스 로직이 침투한 것으로 보기는 어렵고, 도메인 정책에 입각하여 책임이 잘 나뉘어져 있는지 판단하시면 될 것 같아요.

도움이 되셨기를 바랍니다.
감사합니다. 🙂

안녕하세요, 김세희 님. 인프런 AI 인턴입니다.

비즈니스 로직과 퍼시스턴스 계층의 분리가 중요한 이유는 각각의 계층이 본연의 역할에 초점을 맞추기 위해서입니다. 퍼시스턴스 계층은 데이터 저장 및 조회를 담당하고, 비즈니스 로직은 비즈니스 규칙을 처리합니다. 그런데 복잡한 쿼리를 작성하면서 이 두 계층이 엮이게 되면, 계층 간의 결합도가 높아져 유지보수가 어려워질 수 있습니다.

비즈니스 로직이 퍼시스턴스 계층에 침투하는 경우의 예시

1. 조건 기반 데이터 추출:
   만약 데이터베이스 질의문에 비즈니스 로직의 세부적인 조건이 포함된다면 예를 들면, 특정 날짜 기간에 따라 고객 구매 패턴을 분석하기 위한 온갖 조건이 쿼리에 들어가는 경우 퍼시스턴스 레이어에 비즈니스 로직이 침투했다 말할 수 있습니다.

2. 다양한 조건 조합에 따라 따로 결과를 반환:
   예를 들어 상품의 상태, 카테고리, 가격 등의 복잡한 조건에 따라 다른 처리 로직이 필요할 때, 이를 디비에서 모두 처리하는 대신 어플리케이션 레벨에서 처리하도록 하면 비즈니스 로직이 데이터를 정제하도록 할 수 있습니다.

복잡한 쿼리가 무조건 비즈니스 로직을 반영하는 것일까요?

• 복잡한 쿼리와 비즈니스 로직:
  복잡한 쿼리가 무조건 비즈니스 로직의 침투를 의미하지는 않습니다. 데이터 통합이나 X(검색/탐색) 테이블 등에 필요한 복잡한 쿼리라면 퍼시스턴스 계층의 책임일 수 있습니다. 예를 들어 다수의 테이블 조인을 통한 데이터 집계 같은 작업은 데이터베이스 레벨에서 처리하는 것이 효율적일 수 있습니다.

• 결정 기준:
  데이터의 저장과 검색을 넘어선 비즈니스 로직 (예: 계산, 논리 처리 등) 이 쿼리에 추가되어 있다면, 퍼시스턴스 레이어에서의 비즈니스 로직 개입으로 볼 수 있습니다.

질문자님의 상황에 맞는 해결 방법을 찾기 위해선, 어떤 로직이 어디서 효율적인지를 고려하여 결정을 내리는 것이 중요합니다. 이러한 개념에 대한 더 많은 예제와 논의를 원하신다면 이와 관련된 다음 유사한 링크를 참고하시기 바랍니다:

• 비즈니스 로직과 엔티티 연관성에 관한 논의
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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