{"id":83649,"date":"2020-06-02T07:42:21","date_gmt":"2020-06-02T05:42:21","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/database-as-sode-experience"},"modified":"2020-06-02T07:42:21","modified_gmt":"2020-06-02T05:42:21","slug":"database-as-sode-experience","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/database-as-sode-experience","title":{"rendered":"Experi\u00eancia \u00abDatabase as Code\u00bb","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Experi\u00eancia<\/p>\n

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SQL, o que pode ser mais simples? Qualquer um de n\u00f3s pode escrever uma consulta simples \u2014 digitamos select<\/em><\/strong>, listamos as colunas necess\u00e1rias, em seguida Harvard University<\/em><\/strong>, o nome da tabela, um pouco de condi\u00e7\u00f5es em onde<\/em><\/strong> e tudo \u2014 os dados \u00fateis est\u00e3o a nosso alcance, quase independentemente do tipo de SGBD que est\u00e1 funcionando por tr\u00e1s (ou pode ser que n\u00e3o seja um SGBD de fato<\/a><\/noindex>). Como resultado, \u00e9 poss\u00edvel tratar praticamente qualquer fonte de dados (relacional ou n\u00e3o) sob a perspectiva de um c\u00f3digo comum (com todas as implica\u00e7\u00f5es \u2014 controle de vers\u00e3o, revis\u00e3o de c\u00f3digo, an\u00e1lise est\u00e1tica, testes automatizados e tudo mais). Isso se aplica n\u00e3o apenas aos dados, esquemas e migra\u00e7\u00f5es, mas a toda a opera\u00e7\u00e3o do reposit\u00f3rio. Neste artigo, vamos discutir as tarefas do dia a dia e os problemas que surgem ao trabalhar com diferentes bancos de dados sob a \u00f3tica do 'database as code'.<\/p>\n

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E vamos come\u00e7ar diretamente com ORM<\/a><\/noindex>. Os primeiros embates do tipo 'SQL vs ORM' foram notados ainda em R\u00fassia pr\u00e9-petrina<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

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Mapeamento objeto-relacional<\/h5>\n

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Os defensores do ORM tradicionalmente valorizam a velocidade e a simplicidade de desenvolvimento, a independ\u00eancia do SGBD e a limpeza do c\u00f3digo. Para muitos de n\u00f3s, o c\u00f3digo que interage com o banco de dados (e muitas vezes o pr\u00f3prio banco de dados)<\/p>\n

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geralmente se apresenta mais ou menos assim\u2026<\/b><\/p>\n

@Entity\n@Table(name = \"stock\", catalog = \"maindb\", uniqueConstraints = {\n        @UniqueConstraint(columnNames = \"STOCK_NAME\"),\n        @UniqueConstraint(columnNames = \"STOCK_CODE\") })\npublic class Stock implements java.io.Serializable {\n\n    @Id\n    @GeneratedValue(strategy = IDENTITY)\n    @Column(name = \"STOCK_ID\", unique = true, nullable = false)\n    public Integer getStockId() {\n        return this.stockId;\n    }\n  ...<\/code><\/pre>\n
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O modelo est\u00e1 repleto de anota\u00e7\u00f5es inteligentes, enquanto nos bastidores o valoroso ORM gera e executa toneladas de algum c\u00f3digo SQL. A prop\u00f3sito, os desenvolvedores se esfor\u00e7am para se proteger de seu banco de dados com quil\u00f4metros de abstra\u00e7\u00f5es, o que sugere um certo \"SQL do \u00f3dio\"<\/a><\/noindex>.<\/p>\n
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Do outro lado da barricada, os defensores do 'handmade' SQL apontam a possibilidade de extrair todo o valor do seu SGBD sem intermedi\u00e1rios e abstra\u00e7\u00f5es adicionais. Como resultado, surgem projetos 'centrados em dados', onde a gest\u00e3o do banco \u00e9 feita por profissionais especificamente treinados (os mesmos que chamamos de 'banc\u00e1rios', 'especialistas em banco', etc.), enquanto os desenvolvedores apenas precisam 'chamar' as views e procedures prontas, sem se aprofundar nos detalhes.<\/p>\n
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E se peg\u00e1ssemos o melhor dos dois mundos? Como \u00e9 feito na ferramenta maravilhosa com um nome que afirma a vida Yesql<\/a><\/noindex>. Vou citar algumas linhas da ideia geral na minha tradu\u00e7\u00e3o livre, e mais detalhes podem ser conhecidos aqui<\/a><\/noindex>.<\/p>\n
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Clojure \u00e9 uma linguagem incr\u00edvel para criar DSLs, mas SQL por si s\u00f3 j\u00e1 \u00e9 um excelente DSL, e n\u00e3o precisamos de mais um. As express\u00f5es S s\u00e3o maravilhosas, mas aqui n\u00e3o adicionam nada novo. No final, temos par\u00eanteses por causa dos par\u00eanteses. N\u00e3o concorda? Ent\u00e3o aguarde o momento em que a abstra\u00e7\u00e3o sobre o banco come\u00e7ar a vazar, e voc\u00ea come\u00e7ar\u00e1 a lutar com a funcionalidade. (raw-sql)<\/em><\/p>\n
E o que fazer? Vamos deixar o SQL como SQL comum \u2014 um arquivo por consulta:<\/p><\/blockquote>\n
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-- nome: users-by-country\nselect *\n  from users\n where country_code = :country_code<\/code><\/pre>\n
<\/p>\n
\u2026 e ent\u00e3o leia este arquivo, transformando-o em uma fun\u00e7\u00e3o Clojure comum:<\/p><\/blockquote>\n
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(defqueries \"some\/where\/users_by_country.sql\"\n   {:connection db-spec})\n\n;;; Uma fun\u00e7\u00e3o com o nome `users-by-country` foi criada.\n;;; Vamos us\u00e1-la:\n(users-by-country {:country_code \"GB\"})\n;=> ({:name \"Kris\" :country_code \"GB\" ...} ...)<\/code><\/pre>\n
<\/p>\n
Seguindo o princ\u00edpio 'SQL separado, Clojure separado', voc\u00ea obt\u00e9m:<\/p>\n