TL; DR: JSONB может значительно упростить разработку схемы БД без ущерба производительности в запросах.

Введение

Соблазн использовать модель EAV (Entity-Attribute-Value) при организации структуры БД весьма велик, особенно когда предметная область заранее плохо известна (или разработчик просто не хочет в нее углубляться). Это ведь так удобно - создать "универсальный" способ описания характеристик объектов, который больше не потребует доработок базы ни при появлении новых типов объектов, ни при возникновении новых атрибутов...

Однако, за любую универсальность приходится платить сложностью и производительностью запросов - так что json[b] может оказаться более эффективной заменой. Но если уж такая модификация невозможна - давайте попробуем выжать максимум производительности из доставшегося нам legacy на самом простом примере.

Проектирование своего проекта по DDD последнее время становится всё более популярным. Сейчас не будем углубляться в данную методологию с её принципами, плюсами и минусами. Я хочу рассказать с какой проблемой столкнулась наша команда при использовании данной методологии на PHP, а именно внедрении Data Mapper’а Doctrine ORM.

Чтобы более понятно донести нашу проблему я буду использовать известный всем Агрегат Заказа (Order) и позиции заказа (OrderLine), которые являются коллекциями Dortrine ORM. Так же сильно упростим данный агрегат, чтобы фокусироваться на самой проблеме. И так начинаем!

Для начала мы создадим наш агрегат заказа.

TL;DR

Эта статья является переводом материала «Cohesion and Coupling: the difference». 

Возможно, вы слышали рекомендацию, в которой говорится, что мы должны стремиться к достижению low coupling (низкой связанности) и high cohesion (высокого сцепления) при работе над кодовой базой. В этой статье хотелось бы обсудить, что на самом деле означает эта рекомендация, и взглянуть на некоторые примеры кода, иллюстрирующие ее. И также хочется провести границу между этими двумя идеями и показать различия в них.

Вокруг Dependency Injection много инженерных практик. Несмотря на то, что эта статья про конкретный подход к написанию кода, она будет интересна широкому кругу разработчиков. Я постарался провести глубокий анализ существующих около Dependency Injection принципов разработки и хочу поделиться исследованием с сообществом.

Решение на базе Docker, которое позволит создать на локальном компьютере универсальную среду разработки на PHP за 30 - 40 минут. Несколько версий PHP — 7.3 и 7.1 с набором наиболее востребованных расширений. Готовый к работе монитор процессов Supervisor. Предварительно сконфигурированный веб-сервер Nginx. Базы данных: MySQL 5.7, MySQL 8, PostgreSQL, MongoDB 4.2, Redis. Настройка основных параметров окружения через файл .env. Возможность модификации сервисов через docker-compose.yml.

• Готовимся к собеседованию по PHP: ключевое слово «static»
• Готовимся к собеседованию по PHP: псевдотип «callable»

$result = $string->replace('shit', 'candy')->remove(',')->toUpper()->split(" ")->sort();

• Кэширование данных (да, банально и скучно, но это классный инструмент для кэширования и обойти стороной этот кейс, кажется будет не правильно)
• Работа с очередями на базе redis
• Организация блокировок (mutex)
• Делаем систему rate-limit
• Pubsub — делаем рассылки сообщений на клиенты