随着科学的进步、技术的不断更新，世界已全面进入数字化和智能化时代。2021年3月，国家“十四五”规划的正式发布，进一步催化了各大小企业争分夺秒的进行数字化转型、大数据赋能业务、数智化创新等举措，为的就是不久的将来企业紧跟时代发展不被科技进步所淘汰。近年来，数据仓库、数据平台、数据中台的建设爆炸式增长，相关的技术与架构也纷纷涌跃与各大社区或公众号，本文从测试视角，总结分享一些在数据项目中积累的战术（策略）与武器（工具）。在分享测试战术之前，先简单介绍一下数据项目的数据分层架构。数据分层架构数据分层架构并没有固定的标准，行业内数据分层通常是分为三个层：ODS(OperationDataStore)

不要局限于DDD话术中，要站在更高的层级去思索，如果让你去更加高效的复用代码，你会做些什么。在考虑DDD为了完成这个目的，它会做些什么？再次：DDD与MVC最大的区别就是他会增加一些限制，来尽量保证设计按照期望的方向发展。DDD思想的最终目的就是实现代码层级的高内聚与低耦合。这也是软件设计的最终目的。但是如何量化常说的“高内聚与低耦合”呢？——代码复用（无论是常见的设计模式，还是更加高深的设计思想，其都是朝着如何使的代码能尽量复用而努力的。正所谓，改的越少，错的越少，迭代越快）如何实现代码的复用：保证行为的一致性（----DDD名词：聚合根）例如：订单和订单明细在操作是一体的，要封装起来对外提

不要局限于DDD话术中，要站在更高的层级去思索，如果让你去更加高效的复用代码，你会做些什么。在考虑DDD为了完成这个目的，它会做些什么？再次：DDD与MVC最大的区别就是他会增加一些限制，来尽量保证设计按照期望的方向发展。DDD思想的最终目的就是实现代码层级的高内聚与低耦合。这也是软件设计的最终目的。但是如何量化常说的“高内聚与低耦合”呢？——代码复用（无论是常见的设计模式，还是更加高深的设计思想，其都是朝着如何使的代码能尽量复用而努力的。正所谓，改的越少，错的越少，迭代越快）如何实现代码的复用：保证行为的一致性（----DDD名词：聚合根）例如：订单和订单明细在操作是一体的，要封装起来对外提

本篇起，将描述战术落地DDD遇见的问题以及解决方案。目录：落地架构package的划分类名划分模块依赖关系模块参数流转5.1增改参数流转5.2查询参数流转1.落地架构战术落地采用的是六边形模型架构，即app层和infra层均依赖domain层。image.png图片来源2.package的划分app应用层-dto应用层使用对象-factory(dto->do的工厂，接口和实现均在infra定义)-service应用层逻辑domain领域层-anno常用注解-entity实体-enums常用枚举-event领域事件-listener事件监听-messaging生产者接口（实现在infra层）-r

本篇起，将描述战术落地DDD遇见的问题以及解决方案。目录：落地架构package的划分类名划分模块依赖关系模块参数流转5.1增改参数流转5.2查询参数流转1.落地架构战术落地采用的是六边形模型架构，即app层和infra层均依赖domain层。image.png图片来源2.package的划分app应用层-dto应用层使用对象-factory(dto->do的工厂，接口和实现均在infra定义)-service应用层逻辑domain领域层-anno常用注解-entity实体-enums常用枚举-event领域事件-listener事件监听-messaging生产者接口（实现在infra层）-r