CQRSによる集約の境界再定義
CQRSを導入すると集約のモデリングが変わる。集約はコマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持し、読み取り責務はリードモデルに委譲する。
問題: 肥大化した集約
典型例: Thread集約が1000件のメッセージを保持
scala
// 従来型: 集約がすべてのデータを保持
case class Message(id: MessageId, text: MessageText, senderId: AccountId,
createdAt: Instant, updatedAt: Instant)
case class Messages(values: List[Message])
class Thread(id: ThreadId, members: Members, messages: Messages,
createdAt: Instant)
更新時の問題
code
1. threadRepository.findById(threadId) → 1000件のメッセージを含むスレッド全体をDBから取得 2. thread.addMessage(...) → メッセージを1件追加 3. threadRepository.store(newThread) → 1001件全体をDBに更新 → どのフィールドが更新されたか不明なため、全情報を更新する必要がある
1件のメッセージ追加のために1001件を更新する。 これは集約が「コマンドに必要なデータ」と「クエリに必要なデータ」を区別せずに保持していることが原因。
差分更新の誘惑
差分更新を実装しようとすると、集約の内部実装が複雑化する。どのフィールドが変更されたかを追跡する仕組みが必要になり、ドメインロジックとインフラの関心が混在する。
解決: CQRSによる集約の再設計
核心原則
CQRSを導入すると、集約はコマンド実行に必要な最小限の状態だけ持てばよい。
読み取り責務（クエリ）を集約から完全に除去し、リードモデルに委譲する。その結果、集約はコマンドの検証に必要な情報のみ保持する。
問い: このコマンドの検証に何が必要か？
Thread集約の場合、「メッセージ追加」コマンドの検証に必要なのは：
- •送信者がスレッドのメンバーであること → メンバーIDのリストが必要
- •メッセージIDの重複がないこと → メッセージIDのリストが必要
メッセージの本文は不要。 本文は表示（クエリ）のために必要であり、コマンドの検証には関係ない。
再設計後の集約
scala
// CQRS/ES: 集約はコマンド検証に必要な最小限の状態のみ保持
class Thread(id: ThreadId, memberIds: MemberIds, messageIds: MessageIds,
createdAt: Instant) {
def addMessage(messageId: MessageId, messageText: MessageText,
senderId: AccountId): Either[ThreadError, Thread] =
if (memberIds.contains(senderId)) {
// イベントを追記するだけ。1001件の更新は発生しない
persistEvent(MessageAdded(id, messageId, messageText, senderId, Instant.now))
Right(copy(messageIds = messageIds.add(messageId))) // IDのみ追加
} else {
Left(new AddMessageError)
}
}
メッセージ本文を持たないため、集約は大幅に軽量化される。
イベントの設計
scala
sealed trait ThreadEvent
case class MemberAdded(threadId: ThreadId, accountId: AccountId,
occurredAt: Instant) extends ThreadEvent
case class MessageAdded(threadId: ThreadId, messageId: MessageId,
messageText: MessageText, senderId: AccountId,
occurredAt: Instant) extends ThreadEvent
case class MessageUpdated(threadId: ThreadId, messageId: MessageId,
messageText: MessageText, senderId: AccountId,
occurredAt: Instant) extends ThreadEvent
イベントにはメッセージ本文を含める（リードモデル構築に必要なため）。ただし、集約の状態復元時にはIDのみを反映する。
リードモデル（Q側）
scala
// イベントを消費してリードモデルを構築
consumeEventsByThreadIdFromDDBStreams.foreach {
case ev: MemberAdded => insertMember(ev)
case ev: MessageAdded => insertMessage(ev)
case ev: MessageUpdated => updateMessage(ev)
}
// リードモデルはクエリに最適化されたDTO
case class MessageDto(id: Long, threadId: Long, text: String,
senderId: Long, createdAt: Instant, updatedAt: Instant)
// 部分取得が可能（ページネーション等）
val messages: Seq[MessageDto] =
MessageDao.findAllByThreadIdWithOffsetLimit(threadId, 0, 100)
Before / After 比較
| 観点 | 従来型（非CQRS） | CQRS/ES |
|---|---|---|
| 集約の状態 | メッセージ全文を保持 | メッセージIDのみ保持 |
| メッセージ追加 | 全件更新 | イベント1件追記 |
| 読み取り | 集約から直接取得 | リードモデルから取得 |
| メモリ使用量 | メッセージ数に比例して増大 | ID数に比例（軽量） |
| ページネーション | 集約内で実装（複雑） | リードモデルのDAO（自然） |
集約の境界再定義の考え方
判断基準: コマンドの検証に必要か？
集約が保持すべきデータを決めるには、各コマンドの検証ロジックを分析する。
code
集約が現在保持しているデータ
↓
各フィールドについて:
「このデータはコマンドの検証に使われるか？」
├─ YES → 集約に残す
└─ NO → クエリ専用データ → リードモデルへ移動
具体例: Thread集約の分析
| データ | コマンド検証に必要か | 判断 |
|---|---|---|
| メンバーID一覧 | YES（送信者がメンバーか確認） | 集約に残す |
| メッセージID一覧 | YES（重複チェック） | 集約に残す |
| メッセージ本文 | NO（表示のみ） | リードモデルへ |
| 送信者名 | NO（表示のみ） | リードモデルへ |
強い整合性の再検討
CQRSを導入する際に問うべき：
スレッドとメッセージの関係性に強い整合性は必要か？
- •メッセージの追加・表示に「メッセージ本文の即時一貫性」は不要
- •メンバーシップの確認にのみ強い一貫性が必要
- •振る舞いがイメージできれば集約の構造が明確になる
大きすぎる集約の兆候と対処
兆候
| 兆候 | 原因 |
|---|---|
| 集約の読み込みが遅い | 不要なデータを大量に保持 |
| 更新時に全件SQLが発生 | 差分が追跡できない |
| 集約内にページネーションロジック | クエリ責務が混在 |
| DTOと集約の構造が酷似 | クエリ用データがそのまま集約に |
対処フロー
code
集約が大きすぎる
↓
1. 各フィールドを「コマンド検証用」と「クエリ用」に分類
↓
2. クエリ用データをリードモデルへ移動（CQRSの導入）
↓
3. 集約はIDリストや状態フラグなど最小限の状態のみ保持
↓
4. イベントで状態変更を記録し、リードモデルはイベントから構築
関連スキルとの関係
| スキル | 関係 |
|---|---|
aggregate-design | 集約の内部設計原則。本スキルはCQRSによる境界の再定義 |
cqrs-to-event-sourcing | なぜESが必要か。本スキルはES前提のモデリング変革 |
cqrs-tradeoffs | 一貫性・可用性のトレードオフ。本スキルはモデリングへの影響 |
レビューチェックリスト
集約の肥大化
- • 集約がクエリ専用データ（表示名、計算結果等）を保持していないか
- • 集約の読み込みにパフォーマンス問題がないか
- • 更新時に不要な全件更新が発生していないか
CQRS/ESによる再設計
- • 各フィールドが「コマンド検証に必要か」で分類されているか
- • クエリ専用データはリードモデルに委譲されているか
- • 集約はIDリスト等の最小限の状態のみ保持しているか
- • イベントにはリードモデル構築に必要な情報がすべて含まれているか
境界の妥当性
- • 集約内のデータすべてに強い整合性が本当に必要か再検討したか
- • 振る舞い（コマンド）に基づいて集約の境界を決めているか
- • 結果整合性で十分なデータを集約から分離しているか
関連スキル（併読推奨）
このスキルを使用する際は、以下のスキルも併せて参照すること：
- •
cqrs-to-event-sourcing: イベントソーシングが集約モデリングを変える理由 - •
aggregate-design: CQRS適用前の基本的な集約設計ルール - •
cqrs-tradeoffs: CQRS採用のトレードオフ分析