


Modélisation des variantes de produits
Problème
Vous essayez de modéliser des variantes de produits et pensez que l'EAV (Entity-Attribute-Value) pourrait être nécessaire. Voici votre conception :
PRODUCT -> PRODUCT_VARIANTS +---------------+ +---------------+ | #product_id | | #product_id | | product_name | | #variant_id | +---------------+ | sku_id | | +---------------+ | | +--------^--------+ +--------^--------+ | PRODUCT_OPTIONS |-----<p>Vous voulez savoir si votre conception est solide, si elle aura des problèmes d'interrogation et d'évolutivité, et si elle est normalisée.</p><h3 id="Considération-de-conception">Considération de conception</h3><p>L'objectif de la modélisation des variantes de produits est de représenter des produits pouvant présenter différentes variations, telles que la taille, la couleur ou le matériau. Chaque variation est généralement associée à un SKU (Stock Keeping Unit) unique.</p><p><strong>Voici une conception alternative qui n'utilise pas EAV :</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">+---------------+ +---------------+ | PRODUCTS |-----<p><strong>Primaire Clés (PK), clés uniques (Royaume-Uni) et clés étrangères (FKs) :</strong></p>
-
PRODUITS
- PK : product_id
- Royaume-Uni : product_name
-
OPTIONS
- PK : product_id, option_id
- Royaume-Uni : product_id, nom_option
-
OPTION_VALUES
- PK : product_id, option_id, value_id
- Royaume-Uni : product_id, option_id , value_name
- FK : (product_id, option_id) références OPTIONS(product_id, option_id)
-
PRODUCT_SKUS
- PK : product_id, sku_id
- Royaume-Uni : sku_id
- FK : références product_id PRODUCTS(product_id)
-
SKU_VALUES
- PK : product_id, sku_id, option_id
- FK : (product_id, sku_id) références PRODUCT_SKUS(product_id, sku_id)
- FK : (product_id, option_id) références OPTIONS(product_id, option_id)
- FK : (product_id, option_id, value_id) références OPTION_VALUES(product_id, option_id, value_id)
Exemple de données
Utilisation des données suivantes de la feuille de calcul fournie :
+-----------+----------+---------+----------+----------+ | ProductId | Product | Size | Color | Class | +-----------+----------+---------+----------+----------+ | 1 | Widget 1 | Small | White | null | | 1 | Widget 1 | Small | Black | null | | 1 | Widget 1 | Large | White | null | | 1 | Widget 1 | Large | Black | null | | 2 | Widget 2 | Small | null | null | | 2 | Widget 2 | Medium | null | null | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Large | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Professional | | 3 | Widget 3 | Large | null | Professional | +-----------+----------+---------+----------+----------+
Les données peuvent être saisies dans le tableaux comme suit :
-- PRODUCTS +-----------+----------+ | ProductId | Product | +-----------+----------+ | 1 | Widget 1 | | 2 | Widget 2 | | 3 | Widget 3 | +-----------+----------+ -- OPTIONS +-----------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | OptionName | +-----------+---------+----------+ | 1 | 1 | Size | | 1 | 2 | Color | | 2 | 1 | Size | | 3 | 1 | Class | | 3 | 2 | Size | +-----------+---------+----------+ -- OPTION_VALUES +-----------+---------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | ValueId | ValueName | +-----------+---------+---------+----------+ | 1 | 1 | 1 | Small | | 1 | 1 | 2 | Large | | 1 | 2 | 1 | White | | 1 | 2 | 2 | Black | | 2 | 1 | 1 | Small | | 2 | 1 | 2 | Medium | | 3 | 1 | 1 | Amateur | | 3 | 1 | 2 | Professional | | 3 | 2 | 1 | Medium | | 3 | 2 | 2 | Large | +-----------+---------+---------+----------+ -- PRODUCT_SKUS +-----------+----------+-----+--------+ | ProductId | SkuId | Sku | Price | +-----------+----------+-----+--------+ | 1 | 1 | W1SSCW | 10.00 | | 1 | 2 | W1SSCB | 10.00 | | 1 | 3 | W1SLCW | 12.00 | | 1 | 4 | W1SLCB | 15.00 | | 2 | 1 | W2SS | 100.00 | | 2 | 2 | W2SM | 100.00 | | 3 | 1 | W3CASM | 50.00 | | 3 | 2 | W3CASL | 50.00 | | 3 | 3 | W3CPSM | 150.00 | | 3 | 4 | W3CPSL | 160.00 | +-----------+----------+-----+--------+ -- SKU_VALUES +-----------+----------+---------+---------+ | ProductId | SkuId | OptionId | ValueId | +-----------+----------+---------+---------+ | 1 | 1 | 1 | 1 | -- W1SSCW: Size; Small | 1 | 1 | 2 | 1 | -- W1SSCW: Color; White | 1 | 2 | 1 | 1 | -- W1SSCB: Size; Small
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Mysqlhandlesconcurrencyusingamixofrow-leveLandTable-levellocking, principalement throughinnodb'srow-levellocking.comparedtootherrdbm

Mysqlhandlestransactionseffectively usingtheinNodBengine, soutenant lespropertisimilartopostgresqlandoracle.1) MySqlusesRepeatableReadSthedefaultisolationLevel

Les types de données MySQL sont divisés en types numériques, date et heure, chaîne, binaires et spatiaux. La sélection du type correct peut optimiser les performances de la base de données et le stockage de données.

Les meilleures pratiques incluent: 1) Comprendre la structure des données et les méthodes de traitement MySQL, 2) Indexation appropriée, 3) Évitez de sélectionner *, 4) en utilisant les types de jointure appropriés, 5) Utilisez des sous-requêtes avec prudence, 6) Analyser les requêtes avec Explication, 7) Considérez l'impact des requêtes sur les ressources du serveur, 8) Maintenir la base de données régulièrement. Ces pratiques peuvent faire des requêtes MySQL non seulement rapidement, mais aussi la maintenabilité, l'évolutivité et l'efficacité des ressources.

MysqlisbetterforspeedandsImplicité, adapté aux webapplications; postgresqlexcelsincomplexdatascenarioswithrobustfeatures.mysqlisidealforquickprojectsAndread-havevytasks, tandis que

MySQL traite la réplication des données à travers trois modes: réplication asynchrone, semi-synchrone et de groupe. 1) Les performances de réplication asynchrones sont élevées mais les données peuvent être perdues. 2) La réplication semi-synchrone améliore la sécurité des données mais augmente la latence. 3) La réplication du groupe prend en charge la réplication et le basculement multi-maître, adaptés aux exigences de haute disponibilité.

L'instruction Explication peut être utilisée pour analyser et améliorer les performances de la requête SQL. 1. Exécutez la déclaration Expliquez pour afficher le plan de requête. 2. Analyser les résultats de sortie, prêter attention au type d'accès, à l'utilisation d'index et à la commande de jointure. 3. Créer ou ajuster les index en fonction des résultats de l'analyse, optimiser les opérations de jointure et éviter la numérisation complète de la table pour améliorer l'efficacité de la requête.

L'utilisation de MySQLDump pour la sauvegarde logique et MySQLenterPriseBackup pour la sauvegarde à chaud sont des moyens efficaces de sauvegarder les bases de données MySQL. 1. Utilisez MySQLDump pour sauvegarder la base de données: mysqldump-uot-pmydatabase> mydatabase_backup.sql. 2. Utilisez MySQLenterPriseBackup pour Hot Backup: MySqlBackup - User = root-patkword = mot de passe - Backup-Dir = / path / to / backupbackup. Lorsque vous récupérez, utilisez la vie correspondante


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
