Что такое паттерн Repository?

Question

Accepted Answer

Паттерн **Repository** абстрагирует **доступ к данным** за интерфейсом, похожим на коллекцию — отделяя бизнес-логику от способа хранения и извлечения данных. Он развязывает приложение от источников данных (баз данных, API), улучшая тестируемость и поддерживаемость.

## Что делает паттерн Repository

```text
REPOSITORY → an abstraction layer between business logic and DATA ACCESS:
  → provides a clean interface (like a collection: findById, save, delete, findAll)
  → HIDES how/where data is actually stored (database, API, cache, files)
  → business logic uses the repository, NOT the database directly
→ separate WHAT data operations from HOW they're implemented
```

## Пример

```js
// repository interface — business logic depends on THIS, not the DB
class UserRepository {
  async findById(id) { /* query the database (hidden behind here) */ }
  async save(user) { /* insert/update */ }
  async findByEmail(email) { /* ... */ }
}
// business logic uses the repository, unaware of the data source
const user = await userRepository.findById(42);
// → swap the DB, or use a mock in tests, without changing business logic
```

## Преимущества

```text
✓ DECOUPLING → business logic doesn't depend on data-access details (DB, ORM, API) →
  swap data sources without changing business logic
✓ TESTABILITY → use a MOCK/fake repository in tests (no real database needed)
✓ CENTRALIZED data access → query logic in one place (maintainable, consistent)
✓ CLEANER architecture → clear separation between domain/business logic and data
→ common in layered/clean architectures; works with DI
```

## Почему это важно

Понимание паттерна Repository ценно, потому что это **обычный, практический паттерн** для чистого разделения бизнес-логики и доступа к данным, поэтому это актуальное знание архитектуры.

Паттерн Repository абстрагирует доступ к данным за интерфейсом, похожим на коллекцию (findById, save, delete), **скрывая как и где хранятся данные**, чтобы бизнес-логика использовала репозиторий, а не базу данных напрямую.

Понимание того, что он делает (предоставляет чистый интерфейс доступа к данным, скрывающий фактическое хранилище, разделяя *что* операции с данными от *как* они реализуются) — это основное знание.

Понимание **преимуществ** критично: **развязка** (бизнес-логика не зависит от деталей доступа к данным, таких как конкретная база данных, ORM или API, поэтому вы можете менять источники данных без изменения бизнес-логики — ценное архитектурное преимущество), **тестируемость** (использование mock/fake репозиториев в тестах, чтобы не требовалась реальная база данных — важно для unit-тестирования бизнес-логики), **централизованный доступ к данным** (логика запросов в одном месте для поддерживаемости и согласованности) и **чистая архитектура** (четкое разделение между доменом/бизнес-логикой и данными).

Эти преимущества делают паттерн Repository практически ценным для поддерживаемых, тестируемых приложений.

Понимание того, что он часто используется в **многоуровневых/чистых архитектурах** и работает с инъекцией зависимостей, уточняет его место в современной архитектуре.

Паттерн Repository широко используется, потому что разделение бизнес-логики и доступа к данным (для тестируемости, поддерживаемости и гибкости) — это обычная, важная необходимость.

Поскольку паттерн Repository — это обычный, практический паттерн для чистого разделения бизнес-логики и доступа к данным (развязка, тестируемость, централизованный доступ к данным, чистая архитектура) — обычная, важная необходимость — и центральный для многоуровневых/чистых архитектур, и поскольку понимание того, что он делает и его преимуществ, релевантно для создания поддерживаемых приложений, понимание паттерна Repository — это ценное, практически релевантное знание архитектуры — часто используемый паттерн для разделения бизнес-логики и доступа к данным, обеспечивающий развязку и тестируемость, центральный для чистых/многоуровневых архитектур и важное знание архитектуры для построения поддерживаемых, тестируемых приложений с чистым разделением между логикой и данными.