Wie können wir eine EAV-Datenbank für ein effizientes historisches Datenmanagement mit Attributdifferenzierung entwerfen?

Eine EAV-Datenbank zur Verarbeitung historischer Daten mit Attributunterschieden

Einführung

Die Entity-Attribute-Value (EAV)-Datenbank wurde wegen ihrer Einschränkungen kritisiert, insbesondere wegen ineffizientem Design und Herausforderungen bei der Berichterstellung. Durch die Trennung der Entitätsattribute nach Typ können diese Nachteile überwunden werden, während die Vorteile der EAV-Verfolgung historischer Daten erhalten bleiben.

RDBMS-Musterdesign

Das vorgeschlagene Schema führt eine Master-Attributtabelle ein, die die Attribute jedes Entitätstyps kategorisiert. Dies ermöglicht die Verarbeitung einer Vielzahl von Attributtypen, einschließlich Optionen, Ganzzahlen, Datumsangaben, Zeichenfolgen, Text und Dezimalzahlen.

<code>entity_type {
    id,
    type,       // 例如，“博客”、“用户”、“产品”等
    created_at
}

entity {
    id,
    entity_type_id, 
    created_at
}

    attr {
        id,
        entity_id,
        type,
        name,
        created_at
    }

        option {
            id,
            attr_id,
            entity_id,
            multiple, // 允许多个值？
            name,
            created_at
        }

        attr_option {
            id,
            attr_id,
            entity_id,
            option_id,
            option,
            created_at
        }

        attr_int {
            attr_id,
            entity_id,
            int,
            created_at
        }

        attr_relation {
            attr_id,
            entity_id,
            entity_fk_id,
            created_at
        }

        attr_datetime {
            attr_id,
            entity_id,
            datetime,
            created_at
        }

        attr_string {
            attr_id,
            entity_id,
            var_char,
            created_at
        }

        attr_text {
            attr_id,
            entity_id,
            text,
            created_at
        }

        attr_decimal {
            attr_id,
            entity_id,
            decimal,
            created_at
        }</code>

Beispielabfrage

• Entitätstyp abrufen:

  <code>  SELECT * FROM entity_type et LEFT JOIN entity e ON e.entity_type_id = et.id WHERE e.id = ?</code>

• Entitätsattribute abrufen:

  <code>  SELECT * FROM attr WHERE entity_id = ?</code>

• Attributwert abrufen:

  <code>  SELECT * FROM attr_option, attr_int, attr_relation, attr_text, ... WHERE entity_id = ?</code>

• Beziehungen zwischen Entitäten finden:

  <code>  SELECT * FROM entity AS e
    LEFT JOIN attr_relation AS ar ON ar.entity_id = e.id
    WHERE ar.entity_id = 34 AND e.entity_type = 2;</code>

Potenzielle Probleme

Obwohl es sich um eine Verbesserung gegenüber herkömmlichen EAV-Designfunktionen handelt, sind dennoch einige potenzielle Probleme zu berücksichtigen:

• Es sind weiterhin mehrere Abfragen erforderlich, um die vollständigen Daten abzurufen.
• Die Aufrechterhaltung der Integrität von Beziehungen und Metadaten kann eine Herausforderung sein.
• Leistungsoptimierung erfordert eine sorgfältige Indizierung und Datenorganisation.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können wir eine EAV-Datenbank für ein effizientes historisches Datenmanagement mit Attributdifferenzierung entwerfen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!