여러 application에서 사용하는, 전역적인 데이터면 공통으로 관리. 근데 무조건은 아님
익명(strain9013)2024-10-07 17:53
MetaFibonacci(equivalence)2024-10-07 22:03
프론트라 정확히 아는건 아닌데
추상화 하는 작업인거 같음.
이런경우엔 죄다 지역적으로 생각나는대로 일단 만들고
어떻게 땡겨서 쓸지 생각하다보면
자연스럽게 분류 되던데.
그래서 우리 프론트팀에서도 걍 복잡하게 생각하지 말고 일단 지역적으로 만들고 필요하면 추상화 하면 된다고 이야기함.
추상화 된걸 쪼개는 건 어려운데 쪼개져있는걸 추상화하는건 쉽거든. 걍 합친다음에 중복 제거하고 쫌 수정하면 되서.
익명(220.117)2024-10-08 00:59
답글
꼴댕이(dwell3443)2024-10-08 08:32
백엔드는 미리 설계를 잘 잡아놓고 하는게 편할때가 많아서 좀 더 어렵긴 한데
방법론 자체는 크게 다르지 않은것 같음.
확장 가능한 형태로 개발하면됨
구분 가능한 형태로 개발하면 됨
공통이랑 그룹이랑 차이가 뭔데요 - dc App
그룹은 각 공통레코드별로 fk 주는식임요 - dc App
여러 application에서 사용하는, 전역적인 데이터면 공통으로 관리. 근데 무조건은 아님
프론트라 정확히 아는건 아닌데 추상화 하는 작업인거 같음. 이런경우엔 죄다 지역적으로 생각나는대로 일단 만들고 어떻게 땡겨서 쓸지 생각하다보면 자연스럽게 분류 되던데. 그래서 우리 프론트팀에서도 걍 복잡하게 생각하지 말고 일단 지역적으로 만들고 필요하면 추상화 하면 된다고 이야기함. 추상화 된걸 쪼개는 건 어려운데 쪼개져있는걸 추상화하는건 쉽거든. 걍 합친다음에 중복 제거하고 쫌 수정하면 되서.
백엔드는 미리 설계를 잘 잡아놓고 하는게 편할때가 많아서 좀 더 어렵긴 한데 방법론 자체는 크게 다르지 않은것 같음.