数据的逻辑主题边界

主题域模型不直接定义"业务边界"（这是业务域的职责），而是定义数据的逻辑主题边界

用一个生活中的例子彻底理解「数据的逻辑主题边界」这个概念。

🌰 生活案例：超市商品管理

假设你开了一家超市，需要管理所有商品。从「业务视角」和「数据视角」会有两种完全不同的分类方式：

1️⃣ 业务域（部门视角）

超市的业务部门会这样分工：

• 采购部：负责进货
• 销售部：负责摆货架、促销
• 仓储部：负责库存管理

这是业务边界（按部门职责划分）。

2️⃣ 主题域模型（数据逻辑视角）

而如果从数据管理的逻辑主题来看，商品数据可以这样划分：

这就是数据的逻辑主题边界：

• 商品主题域：跨越了采购（进价）、销售（名称）、仓储（库存）三个业务部门的数据
• 交易主题域：涵盖收银台的交易记录和线上订单
• 用户主题域：整合普通顾客和会员数据

🔑 关键理解

1. 为什么叫"逻辑"边界？
   • 采购部、销售部是物理存在的部门（业务域）
   • 而「商品主题域」是虚拟的数据集合，它打破部门墙，把分散在不同部门但逻辑上同属「商品」的数据归类到一起
2. 类比其他场景
   • 你的手机相册：
     • 业务域：按拍摄时间排序（相机功能）
     • 主题域：按逻辑分类【人物】【宠物】【旅游】（相册分类功能）
   • 学校管理：
     • 业务域：教务处、财务处、宿舍管理处
     • 主题域：【学生信息】【课程信息】【缴费记录】

💡 记住这个本质

主题域模型就像你整理电脑文件夹：

• 按业务域：C盘/部门/财务部/2024报表.xlsx（物理存储位置）
• 按主题域：D盘/项目数据/双十一促销/（包含财务、销售、物流的所有相关文件）（逻辑关联性）

它解决的是「数据应该按什么逻辑聚合，而不是按谁产生数据来堆放」的问题。

在主题域模型中：

• 不会出现 采购主题域（因为这是采购部的业务职能）
• 而是出现 商品主题域（因为这是数据的逻辑分类，可能包含采购部的进价数据、销售部的定价数据、仓储部的库存数据）

常见误区

很多初学者会错误地这样划分主题域：

这其实是业务域划分，不是主题域模型！
🌟 主题域模型的黄金法则
如果一个"域"的名称直接对应某个部门或职能，它大概率是业务域而非主题域。
🛒 超市案例对比表

分类角度	业务域（部门视角）	主题域（数据逻辑视角）
定义	按谁负责管理划分	按数据关联性划分
示例	采购部、销售部、仓储部	商品域、交易域、用户域
数据	采购部的供应商合同	商品域中的"供应商+商品+库存"关联数据
类比	图书馆的采编科、借阅处	图书数据中的"书目域"（包含采编的ISBN、借阅的流通记录）

💡 终极判断方法

当不确定一个分类是否属于主题域时，问：
"这个数据集合是否天然属于同一业务概念？"

• 是 → 主题域（如商品、订单）
• 否 → 业务域（如采购部、财务部）

主题域模型就是要摆脱组织架构的束缚，回归数据本身的逻辑关联性。