「漫谈」软件设计的目标和途径是什么？(7)

6.3 数据模型匹配业务
数据模型匹配的含义是说让你的代码真实的表达实际的业务意图，而且这个意图必须要落实到数据层面，而非代码层面。简而言之就是让你的数据体现你的业务，而不是你的代码体现你的业务。感觉有点绕噢，什么鬼意思？我举个小例子：个税计算

你觉得哪种更合适？1就是业务被体现在了代码中，这时候2019年了，个税免征额提高到了5000，你怎么办？改代码呗，3500改成5000不就完事了。对，完事了，那么历史的数据怎么办？有人要对比一下新旧版本的差异，怎么算？没办法，你被逼着写了两个版本，2019年前一个版本的代码，2019年后的一个版本，然后混乱就开始了。
所以根本问题在哪？就是因为3500这个数字看起来虽然不起眼，但是它本身是业务的一部分，结果却被安置到了代码中。这就是典型的数据模型不匹配业务。这种细节有时候一开始很难察觉到，但是一旦发现可能就已经很难挽回了，代码可以随便改，但是已经存在的历史数据怎么办? 上述的例子还好说点，你可以刷一下历史数据给补上去。但是很多时候数据一开始没有记录，后续就无论如何也无法修补了，导致你的代码被死死的捆绑住，无法再添加新功能了。
笔者非常认同Linus torvalds的一句话：“烂程序员关心的是代码。好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系。”[1]。Git的数据结构非常之稳定，它的底层实际上是一个内容寻址文件系统，在这样的一个底层数据结构之上，十几年来Git新增了n多个功能和命令，但是却一致保持着的兼容性（你用Git早期版本初始化操作一个repo，到了现在的最新版依然是完全匹配的）。