PHPの人気のフレームワークLaravelを活用すると短期間でWebアプリケーションを作ることができます。
そのLaravelではリポジトリパターンを活用することで、チームでソースの開発・保守がしやすくなったり、データの構築などで変更が生じる場合にソースの変更がしやすいなどと言ったメリットがあります。
この記事ではそんなリポジトリパターンについて、どう言ったものなのか・どのように実装するのかを徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばRepositoryデザインパターンについて、どのように活用していけばいいかがわかりますよ。
これは高度なデザインパータンですので初心者のエンジニアさんはあまり気にしないかも知れませんが、IT会社で勤務経験のあるインターンシップは必ずトレーナーから教えてもらったかと思います。
Repositoryデザインパターンは.NET、Java、 PHP等多くの言語・フレームワークを使っており、ウェブサイト、サービス、アプリケーションからモバイルアプリまで幅広く使用されています。
RepositoryデザインパターンはBusiness LogicとData Sourceの中間クラスにあるものです。この中間クラスにあるオブジェクトはRepositoryと呼ばれます。そして、 Business LogicとData Source をお互いに呼び出し合うために、Interface経由で実施されます。
これによってアウトプットデータを標準化させ、ビジネスロジックとデーターアクセスロジックを分けて処理することが出来ます。
また、ビジネスロジックもデータソースの処理に関係なく、異なる処理を行います(その逆も同じです)。この分割処理の目的はそれぞれのパーツを自己分担することが出来ます。こうする事でソースの構築が綺麗になり、保守しやすくなります。
Laravelでは、リポジトリはモデルとコントローラ間の「ブリッジ」として機能し、データクエリの処理場所でもあります。
これらのクエリは、コンローラーで実装する代わりにリポジトリに入れられます。コントローラは、モデルを直接呼び出すのではなく、リポジトリを介してデータソースへのアクセス・操作します。 クエリの実行方法はリポジトリ内に隠されます。(コントローラー自体は気にする必要はありません。正しくと十分なデータが返せられれば大丈夫です)
実際に、データの簡単なGet処理であれば、リポジトリを介してコントローラで直接呼び出すことができます。
複雑なビジネスの場合、コントローラとリポジトリの間にService層があります。これは、コントローラーがロジック処理をService層に転送することのみを担当することを意味し、Service層はビジネスロジックが実装され、データソースに更新される場所です。
システムのほとんどはユーザーモデルがあるので、今回は例として紹介したいと思います。
まず、UserModelを作成します。
次はUserControllerを作成します。
UserControllerでは、データを照会するためにUserが直接呼び出されます。 ユーザーがデータのクエリ方法を変更するまで、すべてが順調に進みます。
ユーザーはuser_codeでソートされ、ユーザーの詳細ページはidではなくuser_codeでクエリされます。お客様の要件に合わせてデータを照会するようにコントローラーを更新する必要があります。
これは非常に危険で無駄な操作です。 UserControllerがこのような操作を実行するだけでなく、他の多くのコントローラーでも同じことを行うことを想像してください。 非常に多くの場所のコードを更新すると、見逃したり、誤動作したりする可能性が高くなります。
そして、以下はリポジトリを有効にするときです。
下記のようにリポジトリを作成します。
コントローラを更新します
したがって、今後、ロジックを追加する必要があるときはいつでも、それをリポジトリに追加するだけです。
いかがでしたか。本日はLaravelのリポジトリパターンについて紹介していきました。
Repositoryデザインパターンはチームでソースの開発・保守がし易く、拡張性・保守性にも強みを持っています。
ぜひ開発に役立ててみてはいかがでしょうか。
また本日紹介したようなLaravelのリポジトリパターンを外注するのもおすすめです。 dehaソリューションズではオフショア開発によって低コストで迅速な開発をサポートしています。
Laravelに関して詳しくお話を聞きたい方、開発相談や無料お見積りをしたい方はこちらからご気軽にお問い合わせください。
▼ dehaソリューションへの簡単見積もりの依頼はこちら
Laravelシリーズ
【Laravel入門者向け】Laravel6系+PHP7.4でMVCの流れをサクッと試す (Mac編)
Laravel(API)とNuxt.jsの連携を行う【Laravel6+Nuxt.jsで作る管理画面】
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)