在设计涉及多个系统数据交互的产品时,不可避免地要梳理表结构关联关系。然鹅网上相关的资料很少,很少有学习途径,对于大公司而言,系统又非常庞大,交互逻辑复杂,新人接手简直生不如死,甚至险些影响项目进度。在被折磨一次后,希望不再重蹈覆辙,遂整理成文。
表结构关联关系设计的核心是,知道自己要什么数据,知道怎么拿到这些数据。也就是以下这两点:
a.数据字段需求,也就是为了实现这个功能,我们将会用到哪些字段。字段设计的具体方法,参考文章《后台产品之字段设计》,在这里不做赘述。
b.这些数据分别在哪些系统,系统和系统之间如何通过一对一的关联关系对应起来。
梳理清数据逻辑设计方案主要包括以下几步:
第一步:理清楚大致的数据需求。按照需求定义完产品功能后,列出每个产品功需要包含的数据字段。
第二步:找到我们所需要依赖的数据表,理清表结构和各字段的含义。对于一个小公司来说,产品经理可能很清楚每个表包含的数据和字段含义。但是对于一个大公司来说,上下游系统相当之多,每个字段在系统之间交互的时候,可能已经被重新赋值,同字段名但是字段含义完全不同;可能不同字段名,但是代表了相同的字段含义。所以,梳理各系统的数据表相当重要,如果这一步没有做好,后期可能会形成大坑,研发分分钟想拿刀砍死产品经理。
需要特别注意一下这几点:系统间关联的字段需要校验一下,是否的确是相同字段;包含了枚举值的字段,需要明确包含哪些枚举值;涉及到时间的,需明确时间点在何时写入,何时更新。
第三步:将各系统字段分成三类:a.各系统间关联所需字段;b.我们需要关心的字段;c.我们不需要的字段。将前两类字段整合起来,就成为了如下的数据逻辑模板。
第四步:按照我们梳理出的逻辑,筛选几条测试数据,按照逻辑走一遍,进行排查。这步很重要,特别是涉及上下游诸多系统时,容易出坑,很可能会在研发过程中发现数据之间对不上。
最后,将这些进行整合,产出我们的最终版数据逻辑方案,交付给可爱的研发小哥哥。
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