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• 関数型ドメインモデリング

  • Gemini に聞いてみる

    関数型ドメインモデリング（Functional Domain Modeling）とは、ソフトウェアの設計において、ドメイン（業務領域）のロジックを、副作用のない純粋な関数と不変なデータ構造を用いて表現するアプローチです。

    これは、オブジェクト指向（OOP）における「手続きや状態を持つオブジェクト」を中心としたモデリングとは対照的で、プログラミングにおける関数型のパラダイムを、ドメイン層の設計に徹底して適用します。

    • 概念の核となる要素
      • 主要な目的は、コードから「予測不可能な要素」を排除し、ロジックの正しさを保証しやすくすること
        1. 不変なデータ構造（Immutable Data）
           • OOP ではオブジェクトの状態（フィールドの値）が変化するが，関数型ではデータは変化しない
        2. 純粋な関数（Pure Functions）
           • 同じ入力（引数）を与えれば、必ず同じ出力（戻り値）を返し、かつ外部に副作用（データベースへの書き込み、ログ出力、グローバル変数の変更など）を与えない関数
        3. 副作用の分離と型付け
           • 副作用はアプリケーションから排除することはできないため、純粋なドメインロジックから厳密に分離
           • 副作用を伴う処理（I/O、ネットワーク通信、データベースアクセスなど）は, Effect（効果）と呼ばれる特別な構造や型（例: Task, IO, Promise）でカプセル化される．これにより，コードを読むだけで「この関数は副作用がある」ことが一目で分かる
    • 代数的データ型による厳密なモデリング
      • 関数型ドメインモデリングの大きな特徴は、TypeScript などの言語で利用できる 代数的データ型（Algebraic Data Types: ADT） を使って，ドメインの制約を型システムに組み込むこと
        1. 直積型（Product Types）
           • 例: type User = { name: string; age: number; }
        2. 直和型（Sum Types）
           • エラーや状態を厳密に表現
           • 例: type PaymentStatus = "Success" | "Failure" | "Pending";
      • 特に直和型を使うことで 「あり得ない状態」 を型レベルで排除でき，コンパイラがバグを未然に防ぐ手助けをしてくれる
      • この厳密な型表現こそが，関数型ドメインモデリングの中核を成していると

  • 何となくわかったような，全然わかっていないような

  • 関数型 の部分は腹落ちしているが ドメインモデリング の部分がわかっていないからだな

• ドメインモデリング

  • 度々登場 Gemini 君

    ソフトウェアが解決しようとしている現実世界の業務領域（ドメイン） を．コンピュータ上で扱えるように抽象化し、構造化すること 簡単に言えば， 「現実の業務ルールを、コードで表現するための設計図を作ること」

  • だそうだ

  • 例: オンライン書店 というドメインをモデリングする場合

    • ドメインの要素: 顧客、商品、注文、在庫、配送先、支払い方法
    • ドメインのルール: 「在庫がない商品は注文できない」「VIP 顧客は 10%割引が適用される」「注文は必ず支払い情報と配送先情報を持つ」

  • ドメインモデリングの目的は，これらの要素とルールを コード上で正確かつ一貫性をもって再現できるモデル（概念） として定義すること

  • なるほど．何となくわかった．具体的な手法などは別途調べるとして，言葉と概念は掴んだ気がする

• データレイク

  • 何度か検索したワード
  • またもや Gemini 君の説明

    データレイクとは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データといったあらゆる種類のデータを、元の形式のまま一元的に保存する大規模なリポジトリです。データを保存する前に構造を定義する必要がないため、柔軟性が高く、後から必要に応じてデータを分析したり、機械学習に活用したりするのに適しています。

  • ついでに AWS からの説明

    データレイクは、規模にかかわらず、すべての構造化データと非構造化データを保存できる一元化されたリポジトリです。データをそのままの形で保存できるため、データを構造化しておく必要がありません。また、ダッシュボードや可視化、ビッグデータ処理、リアルタイム分析、機械学習など、さまざまなタイプの分析を実行し、的確な意思決定に役立てることができます。