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アンチパターン データ分身の術+DBの不要な連携+バージョンアップ未テスト

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今回のアンチパターンは主にデータ設計に関する部分。

同一データの使用

以前説明したアンチパターン「同一値を複数テーブルに配置」に少し近い。テーブルが無駄に分かれており、同一データ(とおもわれるもの)が複数テーブルにある。または意味不明な複数のテーブルが存在している。

デメリット

  • データ同士の同期が取れなくなり、いずれ差分が起こる
  • どのデータが正かがわからなくなる
  • 時間がたつにつれ複数のテーブルに同じ処理をしなければならないため、追加開発のコストが高くつく

対策

  • 時間がかかっても不要なデータ重複をなくしていく
  • 全体のデータモデル図を書く
  • 安易にこのデータをこちらにコピーみたいなことを行わない

DBの不要な連携

処理に必要なデータが別々のDBに散らばっているため、不要な連携が行われる。追加開発において、既存部分への変更を最小限にするために安易にDB連携を行ってしまうことが多い。

なお「同一データの使用」を避けるために、この手法がとられることもある(元のデータに変更を加えたくないため。)。

デメリット

  • SQLが非常に遅い(ネットワークの通信速度はメモリアクセスに比べてはるかに遅いため)
  • 他のデータベースの影響を受ける(あるDBが止まると自分も影響を受ける)。

対策

  • 時間をかけて再構築を行う

サーバーの移行やバージョンアップでSQLテストを行わない

バージョンアップによる不具合。データベース以外にも通常のアプリなどでもあるため、バージョンアップを甘く見ないこと

デメリット

  • SQLの遅延(実行計画はバージョンにより大きくかわるため)

対策

  • 開発環境にてバージョンアップを上げておく
  • 仮想環境ツールなどを有効に使うこと
  • 業務に影響度が大きいSQLをリストアップしておき、優先的にテストを行う

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