daoとentityの違いを徹底解説｜中学生でも分かるやさしい説明と具体例

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daoとentityの違いを理解するための第一歩

はじめに、daoとentityは同じ世界の言葉のようでいて、それぞれ役割が違います。DAOはデータベースとアプリの間の窓口のようなもので、命令を送るとデータを取り出したり保存したりしてくれます。Entityはデータの実体で、テーブルの1行を表すことが多いです。
つまり、DAOはデータの操作の手段、Entityはデータの性質を表すものという観点で区別できます。ここから実例を交えながら詳しく見ていきましょう。

次に、実務での違いを理解するための大事な点を整理します。DAOは何をするかを決める設計図のような役割、Entityはどんなデータがあるかを表す設計の部品です。たとえば学生の成績を扱うアプリを想像してください。データベースには学生のテーブルがあり、各行には学生番号名前科目ごとの点数が並んでいます。ここでEntityは学生というデータを表します。
DAOはこの学生データを検索したり新規追加したり更新したりする機能を提供します。これらを分けておくと、プログラムの構造がスッキリして、後で修正するときにも影響範囲が小さくなります。

さらに、実際の構造をイメージしやすくするための比較表を見てみましょう。以下は基本的な違いの要点です。

able>項目DAOの役割Entityの役割責務データの取得・保存・更新・削除を行うデータの属性を表現する依存関係サービス層やビジネスロジックと連携ORMがEntityとデータベースを対応ライフサイクルアプリの処理中の操作に対応データの状態を保持ble>

また実務上のコツとして 過度な結合を避けることや テストしやすい設計にすることが大切です。DAOとEntityを分離することによって、ビジネスロジックの変更とデータベースの実装変更を独立して行えるようになり、長期の保守性が高まります。ここでのポイントは 設計の原則に従い一貫した命名と責務分担を守ることです。なお、現場の採用例としてはリポジトリパターンやサービス層を組み合わせて使うケースが多く、これらの組み合わせ方を学ぶと実務での応用が広がります。

実務での使い分けと注意点

現場ではDAOとEntityを一緒に使いつつ、過度な結合を避ける工夫が大切です。
DAOはデータの読み書きの窓口、Entityはデータの形を持つ箱という基本を忘れずに、設計を行いましょう。不必要な依存を増やさないこと、テストをしやすい形にすることが長期の保守性を左右します。

例えば、あるアプリで検索機能を追加する場合、DAOは検索条件に基づいてデータベースから結果を取り出す責務を持ち、Entityは結果セットの各行を表すデータモデルとして働きます。これを分けておくと、検索のロジックを変更してもEntityの定義を大きく変えずに済みます。さらに、複数のDAOを組み合わせてリポジトリパターンを用いると、ビジネスロジックとデータアクセスの責務をより明確に分離できます。

注意点として、Entityの設計はドメイン設計を重視するべきです。データベースの列名に強く依存すると将来のリファクタリングで苦労します。DAOはデータの読み書きの窓口として機能しますが、複雑なクエリをDAOの責務として抱え込みすぎると肥大化します。適切な抽象化を保つためには、DAOとEntityを適切なインターフェースで分離し、テスト可能な形に保つ工夫が必要です。これらを理解することで、コードは読みやすく、変更にも強くなります。

ピックアップ解説

今日は dao の話題を友達と雑談風に深掘りします。実は DAO と Entity の違いは映画の出演とスタッフの関係のようなものです。Entityはその登場人物の設定や性質を表すデータそのものを指しますが、DAOは現場を動かす指示書のように、データを取り出したり保存したりする操作を実現します。つまり Entity はデータの「形」を持つ設計、DAOはデータを動かす「方法」を提供する役割です。現場でこの二つを分けておくと、データの流れが分かりやすく、変更にも強くなります。どういうときに分けるべきかというと、例えば新しい検索機能を追加する場合、DAOは検索の実行を担当し、Entityは検索結果の各行を表すデータモデルとして働きます。これを分離しておくと、検索のロジックを変えても Entity の設計を大きく変えずに済みます。なお、複数の DAO を組み合わせてリポジトリパターンを使うと、ビジネスロジックとデータアクセスの責務をより明確に分離できます。結局のところ、データの「形」と「操作」を分けて考えることが、後の拡張と保守を楽にするコツです。

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