如今假设基于产品原型开发功能接口,先后端分离。数据库
那么基于这个功能需求,设计出来总共 t 张表,每张表字段数量记为f(t)。
总共p个页面,每个页面的Tab数量 记为 Ta(p),模块数量为 M(p),模块中最大的类型数量为 Max(type(p)),每种类型最大的子类型数量为 Max(subType(p)) 。
接口数量总共为m,参数个数Pa(m),每个接口字段数量,Pr(m)。后端
由于数学不太好,不会表示。上述大体上是表示复杂程度。实际的量,能够是总和,也能够是乘积。前后端分离
那么最终的表达式为:
设计
接口里面还省略了接口的子接口,业务逻辑的方法调用,还忽略了对系统自己的变更,以及关联的已经存在的数据表的关联程度,例如用户表,权限表等。blog
常常由于表少,字段少而低估了工做量。实际开发估计工做量,应该充分考虑 模块,页面,接口,字段等等方面的数量。
至于为何用乘积,乘积更能反映复杂程度,由于每个因子,由于数量增长1,其他模块都跟着相应的增长,而不是简单的工做量加一。
若是把程序想象成数据的流动,每个接口,都要针对共同的参数进行处理。从Controller 流入 Service,从Service流入Repository,也就是数据库。
每个数据库的 statement 都是对应所须要的字段,进行CRUD,全都是关联起来的,接口数量,字段数量,表数量,都会直接致使DAO的复杂程度。接口
例子:
最近作的一个项目,有三个模块,两个主页面,三个次要页面,每个页面3个Tab。最大的一级类型3,最大的二级类型3。
两张表,分别是 11个字段,20个字段。
核心接口个数:9x6个,9个interface,平均每个接口6个method。
核心接口参数平均2个。接口参数字段平均5个。开发
那么最终的结果就是:原型
(11+20)x (2 x 3 x 3 x 3 x 3 + 3 x 1 x 1 x 1 x 1)x ( 9 x 6 x 2 x 5) = 2762100。数学
276万多。产品
实际项目到完成的时候,代码行数达到了14000 行。