Procedury składowane kontra wizualne przepływy pracy: gdzie powinna być logika

Co naprawdę oznacza ta decyzja

Logika biznesowa to zbiór reguł decydujących, co jest dozwolone, co dzieje się dalej i co system powinien zrobić, gdy korzystają z niego prawdziwi ludzie. To nie jest sama wartość danych. To zachowanie: kto może co zrobić, w jakich warunkach i z jakimi skutkami ubocznymi.

Dyskusja o procedurach składowanych kontra wizualnych workflowach tak naprawdę dotyczy tego, gdzie te reguły powinny „mieszkać”, aby były łatwe do zmiany, trudne do zepsucia i zrozumiałe dla osób odpowiadających za proces.

Większość zespołów ma trzy możliwe „miejsca” dla logiki:

• W bazie danych (procedury składowane, triggery, ograniczenia): reguły działają blisko danych. Może to być szybkie i spójne, ale trudniejsze do zmiany dla osób, które nie są specjalistami bazodanowymi.
• We wizualnych workflowach (narzędzia drag-and-drop): reguły są wyrażone jako kroki i decyzje. Często łatwiej je czytać, przeglądać i dostosowywać do zmieniającego się procesu.
• W niestandardowym kodzie (serwisy, aplikacje, skrypty): reguły są zapisane w języku programowania. Daje to maksymalną elastyczność, ale zmiany zwykle wymagają większej dyscypliny inżynierskiej i testów.

Wybór wpływa na tempo pracy na co dzień i utrzymanie w dłuższej perspektywie. Jeśli umieścisz logikę w złym miejscu, dostaniesz wolniejsze dostarczanie zmian (każda zmiana wymaga tej jednej osoby, która zna bazę), więcej błędów (reguły zdublowane w wielu miejscach) i bolesne debugowanie (nikt nie wie, dlaczego rekord został odrzucony).

Większość systemów zawiera kilka rodzajów logiki biznesowej. Typowe przykłady to walidacja (pola obowiązkowe, dopuszczalne zakresy), zatwierdzenia, ceny i rabaty, powiadomienia oraz reguły dostępu.

Praktyczny sposób myślenia: baza danych świetnie chroni integralność danych, wizualne workflowy świetnie wyrażają procesy biznesowe, a niestandardowy kod jest najlepszy, gdy reguła jest zbyt unikalna lub złożona, by dobrze ją wymodelować. Platformy takie jak AppMaster siedzą mocno pośrodku: możesz zamodelować dane, a potem zaimplementować proces jako czytelną wizualną logikę, bez rozpraszania reguł po wielu aplikacjach.

Kryteria: co optymalizujesz

To nie kwestia gustu. Chodzi o to, co chcesz chronić: dane, osoby zmieniające system i tempo zmian.

Wyniki, które mają znaczenie

Wymień najważniejsze cele projektu. Większość zespołów równoważy kombinację poniższych:

• Poprawność: reguły muszą działać tak samo za każdym razem, nawet pod obciążeniem.
• Czytelność: ktoś nowy powinien rozumieć, co się dzieje, bez zgadywania.
• Szybkość: logika musi działać szybko i blisko danych, gdy to potrzebne.
• Możliwość audytu: musisz udowodnić, kto co zmienił i kiedy reguła została uruchomiona.
• Tempo zmian: spodziewasz się zmian tygodniowych, a nie rocznych.

Rzadko maksymalizujesz wszystkie pięć naraz. Przenosząc logikę bliżej bazy, możesz poprawić poprawność i szybkość, ale zmniejszyć czytelność dla osób niepracujących w SQL.

Kto będzie zmieniał logikę (i jak często)

Bądź szczery, kto będzie właścicielem zmian na co dzień. Reguła, którą operacje muszą modyfikować co tydzień, nie powinna wymagać DBA do wdrożenia procedury składowanej. Z drugiej strony reguła wpływająca na pieniądze nie powinna być edytowalna bez przeglądu.

Myśl w kategoriach tarcia przy zmianie. Jeśli wymagania często się zmieniają, chcesz miejsca, w którym aktualizacje są bezpieczne, widoczne i szybkie do wypuszczenia. Narzędzia wizualne (np. Business Process Editor w AppMaster) mogą sprawdzić się, gdy właściciele biznesowi i inżynierowie muszą współpracować nad logiką bez edycji niskopoziomowego kodu. Jeśli zmiany są rzadkie, a reguła krytyczna, wyższe tarcie może być akceptowalne.

Szybki sposób na przetestowanie odpowiedzialności:

• Kogo się dzwoni o 2 w nocy, gdy coś się zepsuje?
• Jak szybko trzeba załatać regułę?
• Czy zmiany wymagają zatwierdzeń lub papierowego śladu?
• Czy wiele aplikacji będzie zależnych od tej samej reguły?
• Czy logika to głównie kształtowanie danych, czy decyzje biznesowe?

Zidentyfikuj ograniczenia wcześnie. Niektóre branże wymagają ścisłej kontroli dostępu, separacji obowiązków lub szczegółowych logów. Weź też pod uwagę limity dostępu do danych: jeśli tylko niektóre usługi powinny widzieć pewne pola, to wpływa na to, gdzie logika może bezpiecznie działać.

Kiedy logika należy do procedur składowanych

Procedury składowane to fragmenty logiki uruchamiane wewnątrz bazy danych. W PostgreSQL pisze się je w SQL (czasem z użyciem PL/pgSQL). Zamiast wyciągać wiersze z aplikacji, iterować i zapisywać zmiany z powrotem, baza wykonuje pracę tam, gdzie dane mieszkają.

Prosta reguła: umieść logikę w bazie, gdy głównym zadaniem jest ochrona danych i praca na dużych zbiorach, a nie koordynacja ludzi czy systemów.

Gdzie procedury składowane błyszczą

Procedury składowane są dobrym wyborem dla reguł, które muszą być zawsze prawdziwe, niezależnie od tego, która aplikacja lub integracja dotyka bazy. Pomyśl o zabezpieczeniach, które trzymają złe dane na zewnątrz.

Świetnie sprawdzają się też przy aktualizacjach zbiorowych (set-based), gdzie jedno polecenie może bezpiecznie i szybko zaktualizować tysiące wierszy. Proste obliczenia dotyczące wyłącznie danych, jak sumy czy stosowanie stałych formuł rabatowych, mogą tu mieszkać, gdy zmniejsza to liczbę rund podróży i utrzymuje spójność wyników.

Przykład: gdy zamówienie jest oznaczone jako paid, procedura może atomowo zaktualizować status zamówienia, zmniejszyć zapas i zapisać wiersz audytu. Jeśli któryś krok się nie powiedzie, cała zmiana się wycofuje.

Kiedy procedury stają się ryzykowne

Procedury składowane mogą być trudniejsze do przetestowania i wersjonowania niż kod aplikacji, zwłaszcza jeśli zespół nie traktuje zmian w bazie jak pełnoprawnych wydań. Logika może też stać się „ukryta” przed aplikacją, tworząc sprzężenia, które odkrywasz dopiero później.

Debugowanie bywa też trudniejsze. Błędy mogą pojawiać się jako komunikaty bazodanowe z mniejszym kontekstem tego, co zrobił użytkownik. Nowi współpracownicy mogą mieć problem, bo reguły są rozproszone między aplikacją a bazą, a logika bazodanowa łatwo umyka podczas onboardingu.

Jeśli używasz narzędzia wizualnego do większości logiki, zarezerwuj procedury składowane na małe, stabilne rdzenie, które muszą działać blisko danych. Wszystko inne trzymaj tam, gdzie łatwiej to czytać, śledzić i zmieniać.

Kiedy logika najlepiej pasuje do wizualnych workflowów

Wizualne workflowy to logika krok-po-kroku, którą można czytać jak listę kontrolną: gdy coś się stanie, wykonaj te akcje w tej kolejności, z jasnymi punktami decyzyjnymi. Chodzi mniej o ciężkie obliczenia, a bardziej o to, jak praca przepływa między ludźmi, systemami i w czasie.

Błyszczą, gdy zależy ci na wspólnym rozumieniu. Jeśli produkt, ops, support i inżynieria muszą się zgadzać co do działania procesu, wizualny workflow sprawia, że reguły są widoczne. Ta widoczność często odróżnia „system jest zepsuty” od „proces zmienił się w zeszłym tygodniu”.

Wizualne workflowy zwykle nadają się do zatwierdzeń i przeglądów, routingu, powiadomień i przypomnień, kroków czasowych (poczekaj 2 dni, potem eskaluj) oraz integracji (wywołaj Stripe, wyślij wiadomość, zaktualizuj CRM).

Przykład: klient prosi o zwrot. Workflow sprawdza wiek zamówienia, wysyła do menedżera, jeśli przekracza próg, powiadamia dział finansów po zatwierdzeniu i wysyła klientowi aktualizację. Każdy krok jest łatwy do wskazania i omówienia prostym językiem, co pomaga interesariuszom zatwierdzić rozwiązanie i pomaga nowym członkom zespołu zrozumieć „dlaczego”.

Narzędzia takie jak Business Process Editor w AppMaster są stworzone do tego typu logiki: możesz zobaczyć ścieżkę, warunki i skutki uboczne (wiadomości, wywołania API, zmiany statusów) bez grzebania w skryptach bazy danych.

Aby workflowy nie zamieniły się w spaghetti, trzymaj je małe i czytelne. Nadaj każdemu workflowowi jedno oczekiwane wyjście, używaj klarownych nazw kroków i gałęzi, ogranicz głęboko zagnieżdżone decyzje i loguj kluczowe wybory, by później móc odpowiedzieć na pytanie „dlaczego tak się stało?”.

Gdy workflow zaczyna robić skomplikowane operacje na danych lub dotykać wielu tabel, zwykle sygnał, by przenieść część logiki gdzie indziej. Wizualne workflowy działają najlepiej jako dyrygent, nie jako cała orkiestra.

Kiedy właściwym narzędziem jest niestandardowy kod

Niestandardowy kod to logika, którą piszesz i utrzymujesz jako oprogramowanie: funkcje, serwisy lub biblioteki uruchamiane w aplikacji. To najbardziej elastyczna opcja i dlatego powinna być używana celowo, a nie domyślnie.

Kod zasługuje na swoje miejsce, gdy logika jest trudna do bezpiecznego wyrażenia w procedurze bazodanowej lub w narzędziu drag-and-drop. Jeśli wyginasz narzędzia, żeby dopasowały się do problemu, kod będzie często czytelniejszy i łatwiejszy do utrzymania w poprawności.

Silne sygnały, że sięgnąć po kod:

• Problem jest algorytmiczny (reguły cenowe, planowanie tras, scoring, dopasowywanie, sprawdzanie oszustw) i ma wiele przypadków brzegowych.
• Potrzebujesz nietypowej integracji (API partnera z dziwnym auth, złożone retry, ścisła idempotencja).
• Wydajność ma znaczenie (przetwarzanie dużych wolumenów, ciężkie obliczenia, staranna pamięć podręczna) i potrzebujesz precyzyjnej kontroli.
• Musisz dzielić tę samą logikę w wielu miejscach (web, mobile, batch) bez kopiowania jej.
• Potrzebujesz mocnych testów automatycznych, bo błędy są kosztowne.

Kod ułatwia też przypisanie odpowiedzialności. Zespół może odpowiadać za przegląd zmian, utrzymanie testów i dokumentowanie zachowania. To lepsze niż „żyje w trzech workflowach i nikt nie wie, który z nich uruchamia się pierwszy”.

Przykład: silnik decyzji o zwrocie, który bierze pod uwagę historię zamówień, sygnały antyfraudowe, status wysyłki i okna czasowe. Możesz trzymać kroki zatwierdzeń w workflowie, ale samą decyzję częściej opłaca się mieć w kodzie z testami jednostkowymi i kontrolą wersji.

Koszt jest realny. Niestandardowy kod wymaga czasu inżynierskiego, przeglądów i ciągłego utrzymania. Zmiany mogą trwać dłużej niż edycja workflowu i wymagają procesu wydawniczego. AppMaster może jednak zmniejszyć potrzebę pisania kodu, oferując wspólne części jako wizualną logikę i moduły, jednocześnie pozwalając zespołom eksportować źródła i rozszerzać tam, gdzie to naprawdę konieczne.

Ramy postępowania, które możesz powtarzać

Zespoły często pomijają najprzydatniejszą część: najpierw jasno zapisz regułę, a potem wybierz miejsce, które pasuje do jej zachowania.

Używaj tego schematu przy każdej nowej logice:

• Napisz regułę jednym zdaniem, potem ją oznacz. Jeśli dotyczy poprawności danych (ograniczeń, unikalności, sum, które muszą się zgadzać), to reguła danych. Jeśli chodzi o kroki i przekazanie pracy (zatwierdzenia, oczekiwania, powiadomienia), to reguła procesowa. Jeśli jest to ciężkie obliczeniowo lub transformacyjne, to reguła obliczeniowa.
• Zapytaj, kto to edytuje i jak często. Jeśli osoby nietechniczne muszą to zmieniać co tydzień, nie chowaj tego w SQL ani w wydaniu kodu. Jeśli rzadko się zmienia i musi być egzekwowane zawsze, baza może być lepszym kandydatem.
• Sprawdź wpływ błędu i ślad audytu, którego potrzebujesz. Jeśli pomyłka może kosztować pieniądze, spowodować problemy z zgodnością lub trudne do naprawienia dane, wybierz miejsce z jasnym logowaniem i ścisłą kontrolą.
• Wybierz lokalizację i zdefiniuj granicę. Bądź eksplicytny co do wejść, wyjść i błędów. Przykład: „Mając order_id, zwróć allowed_refund_amount albo czytelny kod powodu.” Taka granica zapobiega rozlewaniu się logiki po całym systemie.
• Wybierz jedną warstwę, która ma być cienka. Zdecyduj, co powinno być głównie „głupie”, żeby nie dublować reguł. Typowe wybory: trzymać bazę cienką (tylko integralność danych), trzymać workflowy cienkie (tylko orkiestracja) albo trzymać kod cienki (tylko glue).

Zasada: umieszczaj reguły danych najbliżej danych, reguły procesowe w narzędziu workflow, a reguły obliczeniowe tam, gdzie najłatwiej je testować i wersjonować.

Jeśli używasz platformy takiej jak AppMaster, możesz traktować bazę jako zabezpieczenia (tabele, relacje, podstawowe ograniczenia), używać Business Process Editor do części „kto robi co dalej”, a niestandardowy kod rezerwować dla naprawdę koniecznych przypadków.

Typowe błędy prowadzące do bałaganu

Bałaganu rzadko robi jedna zła decyzja. Powstaje, gdy logika jest rozproszona, ukryta lub kopiowana, aż nikt nie wie, co dokładnie system robi.

Duplikacja to klasyczny problem: ta sama reguła istnieje w dwóch miejscach, ale z czasem się rozjeżdża. Przykład: baza odrzuca zwroty powyżej 500 zł chyba że istnieje rekord zatwierdzenia, ale workflow wciąż wysyła żądanie do płatności, bo sprawdza inny limit. Oba mechanizmy „działają”, dopóki nie pojawi się przypadek brzegowy i support dostaje tajemniczy błąd.

Ukryte reguły to kolejna sprawa. Triggery, procedury składowane i szybkie poprawki w bazie mogą być niewidoczne dla osób budujących UI lub workflowy. Jeśli reguła nie jest udokumentowana przy workflowie lub API, odtwarzanie zmian staje się zgadywanką, a testowanie — próbą i błędem.

Przeładowane workflowy tworzą inny rodzaj bałaganu. Długi łańcuch drag-and-drop z dziesiątkami gałęzi staje się kruchym artefaktem, którego nikt nie chce dotykać. W narzędziach takich jak AppMaster łatwo dodać kolejne bloki, bo to szybkie, ale ta szybkość może zamienić się w późniejszą dezorientację, jeśli workflow nie ma jasnych granic.

Dwa przeciwstawne błędy powodują długoterminowy ból:

• Za dużo w bazie: każda zmiana polityki to projekt migracji i drobne poprawki czekają na wydania bazy.
• Za dużo w kodzie aplikacji: podstawowe reguły danych (pola obowiązkowe, dozwolone statusy, unikalne ograniczenia) są zapomniane i złe dane przedostają się przez importy, narzędzia admina lub przyszłe integracje.

Prosta praktyka zapobiega większości problemów: trzymaj każdą regułę w jednym głównym miejscu i zapisz, gdzie ona „mieszka” oraz dlaczego. Jeśli nie potrafisz odpowiedzieć na pytanie „gdzie to jest egzekwowane?” w 10 sekund, już płacisz podatek za bałagan.

Szybkie kontrole: zdecyduj w 2 minuty

Wybierasz miejsce, w którym regułę najłatwiej utrzymać poprawną, widoczną i możliwą do zmiany.

Zacznij od jednego pytania: czy ta reguła dotyczy poprawności danych, czyli nie może być obejściem? Jeśli tak — przybliż ją do bazy danych. Jeśli dotyczy kroków, zatwierdzeń lub powiadomień — trzymaj przy warstwie workflow.

Szybka lista kontrolna:

• Czy egzekwuje poprawność danych (zabezpiecza przed ujemnym stanem magazynowym, blokuje duplikaty aktywnych rekordów)? Skłaniaj się do bazy.
• Czy dotyka wielu tabel i wymaga aktualizacji zbiorczych? Skłaniaj się do bazy.
• Czy potrzebujesz czytelnego, ludzkiego śladu kto zatwierdził co i kiedy? Skłaniaj się do workflowu.
• Czy osoby nietechniczne będą musiały to zmieniać co miesiąc lub częściej? Skłaniaj się do workflowu.
• Czy wywołuje zewnętrzne usługi (płatności, messaging, AI)? Skłaniaj się do aplikacji lub workflowu, nie do bazy.

Pomyśl o awarii. Reguła, która może się nie powieść, powinna to robić w sposób, który ludzie potrafią odzyskać.

Jeśli potrzebujesz bezpiecznych retry i jasnych komunikatów o błędach, wybierz warstwę orkiestracji, gdzie możesz śledzić stan i obsługiwać wyjątki krok po kroku. Narzędzia wizualne często ułatwiają to, bo każdy krok jest wyraźny i można go zalogować.

Praktyczny rozstrzyg:

• Jeśli system musi pozostać poprawny nawet wtedy, gdy ktoś napisze nową aplikację później, egzekwuj regułę w bazie.
• Jeśli proces ma być czytany i zatwierdzany przez zespoły operacyjne, trzymaj go w wizualnym workflowie.
• Jeśli wymaga złożonych integracji, ciężkich obliczeń lub specjalnych bibliotek, użyj kodu.

Przykład: „Kwota zwrotu nie może przekroczyć pierwotnej płatności” to poprawność — egzekwuj blisko danych. „Zwroty powyżej 500 wymagają zatwierdzenia menedżera i wysłania wiadomości na Telegram” to workflow. W AppMaster łańcuch zatwierdzeń naturalnie pasuje do Business Process Editor, a surowe ograniczenia zostają w modelu danych.

Przykład scenariusza: zwroty z zatwierdzeniami

Typowy przypadek to zwrot wymagający zatwierdzenia powyżej pewnej kwoty, plus powiadomienia i czytelny ślad audytu.

Zacznij od jednego źródła prawdy: pojedynczy rekord Refund z kwotami i jasnym polem statusu (np. requested, needs_approval, approved, rejected, processing, paid, failed). Wszystkie części systemu powinny czytać i zapisywać te same pola, zamiast trzymać równoległe stany w różnych miejscach.

Co należy do bazy danych

Umieść reguły chroniące pieniądze i spójność danych jak najbliżej danych.

Użyj ograniczeń (a czasem procedury składowanej), aby zapewnić, że nie można zwrócić więcej niż zostało pobrane, nie można zwrócić zamówienia już w pełni zwróconego, nie można utworzyć dwóch aktywnych żądań zwrotu dla tego samego zamówienia ani zmieniać kluczowych kwot po zatwierdzeniu zwrotu.

Trzymaj też atomową aktualizację tutaj: gdy żądanie zwrotu jest tworzone, zapisz wiersz Refund i zaktualizuj sumy w Order w jednej transakcji. Jeśli któryś zapis się nie uda, nic nie powinno się częściowo zaktualizować.

Co najlepiej pasuje do wizualnego workflowu

Kroki zatwierdzeń to proces, nie ochrona danych. Wizualny workflow to dobre miejsce na skierowanie żądania do właściwego menedżera, oczekiwanie na decyzję, aktualizację statusu, wysyłanie przypomnień i powiadamianie wnioskodawcy.

Prosty przepływ: utwórz żądanie -> jeśli kwota przekracza limit, ustaw status na needs_approval -> powiadom menedżera -> jeśli zatwierdzone, ustaw approved -> powiadom wnioskodawcę -> jeśli brak odpowiedzi przez 24h, wyślij przypomnienie.

W narzędziu takim jak AppMaster to mapuje się naturalnie na Business Process, który reaguje na zmiany statusów i wywołuje email, SMS lub wiadomość Telegram.

Co powinno być w kodzie

Dostawcy płatności mają przypadki brzegowe, które nie zawsze mieszczą się w prostych regułach czy krokach drag-and-drop. Trzymaj specyficzną logikę dostawcy w kodzie: częściowe zwroty z opłatami, płatności multi-capture, rekonsyliacja webhooków (dostawca mówi „paid”, a twoja aplikacja pokazuje „processing”) oraz obsługa idempotencji i retry, gdy dostawca czasowo nie odpowiada.

Kluczowe, by niestandardowy kod nie wymyślał własnych statusów. Odczytuje on rekord Refund, wykonuje działanie u dostawcy, a potem zapisuje następny status i potwierdzone kwoty — tak baza pozostaje księgą prawdy, której wszyscy ufają.

Następne kroki: jak utrwalić wybór

Dobra decyzja pomaga tylko wtedy, gdy przetrwa sześć miesięcy. Celem jest, aby wybór „gdzie mieszka logika” był łatwy do zidentyfikowania, łatwy do przetestowania i trudny do ominięcia przypadkowo.

Stwórz prostą mapę logiki: krótką listę kluczowych reguł i wybrane dla nich miejsce. Trzymaj ją krótko i aktualizuj przy zmianie reguły. Zawieraj nazwę reguły, gdzie się znajduje (baza, workflow, kod), dlaczego (jedno zdanie), co czyta i zapisuje oraz kto zatwierdza zmiany.

Zapisz granice jako niepodważalne reguły chroniące system przy dodawaniu funkcji później. Przydatny format: „Baza gwarantuje X” i „Workflowy egzekwują Y”. Na przykład: baza gwarantuje, że rekord zwrotu nie może istnieć bez zamówienia, a workflow wymusza, że zwroty powyżej 500 wymagają zatwierdzenia menedżera.

Zaplanuj testy zanim cokolwiek zmienisz. Nie potrzebujesz obszernego planu testów, wystarczy kilka przypadków, które powtórzysz za każdym razem, gdy reguła się zmieni:

• Happy path (oczekiwane dane, oczekiwany wynik)
• Scenariusz błędu (brak danych, nieprawidłowy status, zduplikowane żądanie)
• Współbieżność (dwie osoby wywołujące tę samą akcję jednocześnie)
• Bezpieczeństwo (użytkownik próbujący pominąć kroki lub wywołać endpoint bezpośrednio)

Ustal też właścicielstwo i zasady przeglądu. Zdecyduj, kto może edytować procedury składowane, kto workflowy i co wymaga przeglądu kolegi. To właśnie tam wiele systemów albo pozostaje zdrowych, albo popada w „nikt nie wie, dlaczego to działa”.

Jeśli chcesz workflowy drag-and-drop bez rezygnacji ze struktury backendu, platforma taka jak AppMaster (appmaster.io) może być praktycznym kompromisem: zamodeluj dane, opisz proces w Business Process Editor i regeneruj oraz wdrażaj, gdy wymagania się zmieniają.

Wybierz jedną, wysokoopłacalną regułę, zmapuj ją, dodaj granice i napisz trzy przypadki testowe. Ten pojedynczy nawyk zapobiega większości rozszerzaniu się logiki.