请教个问题,我现在多个功能通用一套标签,文章可以有多个标签,小组有多个标签,人也可以多个标签,话题有多个标签。数据库用mysql。
之前文章和标签的关系是通过一个映射表来实现 ,映射表保存了文章id和标签id。
现在因为出现多个功能,在思考这个表结构应该是一个tagsmap映射表,然后用字段标识区分。
还是创建多个映射表比如tagsmap_article ,tagsmap_topic,tagsmap_group?
这样的做法哪种比较好??
可能后期数据量会比较多。
回复内容:
请教个问题,我现在多个功能通用一套标签,文章可以有多个标签,小组有多个标签,人也可以多个标签,话题有多个标签。数据库用mysql。
之前文章和标签的关系是通过一个映射表来实现 ,映射表保存了文章id和标签id。
现在因为出现多个功能,在思考这个表结构应该是一个tagsmap映射表,然后用字段标识区分。
还是创建多个映射表比如tagsmap_article ,tagsmap_topic,tagsmap_group?
这样的做法哪种比较好??
可能后期数据量会比较多。
初期建议还是就在一个表,加个type字段来区分这三类,结构简单清晰,表多了自己都乱了。
后期量大,上了几百万条数据,到时再考虑可以分表等

PHPは、特にWeb開発の分野で、最新のプログラミングで強力で広く使用されているツールのままです。 1)PHPは使いやすく、データベースとシームレスに統合されており、多くの開発者にとって最初の選択肢です。 2)動的コンテンツ生成とオブジェクト指向プログラミングをサポートし、Webサイトを迅速に作成および保守するのに適しています。 3)PHPのパフォーマンスは、データベースクエリをキャッシュおよび最適化することで改善でき、その広範なコミュニティと豊富なエコシステムにより、今日のテクノロジースタックでは依然として重要になります。

PHPでは、弱い参照クラスを通じて弱い参照が実装され、ガベージコレクターがオブジェクトの回収を妨げません。弱い参照は、キャッシュシステムやイベントリスナーなどのシナリオに適しています。オブジェクトの生存を保証することはできず、ごみ収集が遅れる可能性があることに注意する必要があります。

\ _ \ _ Invokeメソッドを使用すると、オブジェクトを関数のように呼び出すことができます。 1。オブジェクトを呼び出すことができるように\ _ \ _呼び出しメソッドを定義します。 2。$ obj(...)構文を使用すると、PHPは\ _ \ _ Invokeメソッドを実行します。 3。ロギングや計算機、コードの柔軟性の向上、読みやすさなどのシナリオに適しています。

繊維はPhp8.1で導入され、同時処理機能が改善されました。 1)繊維は、コルーチンと同様の軽量の並行性モデルです。 2)開発者がタスクの実行フローを手動で制御できるようにし、I/O集約型タスクの処理に適しています。 3)繊維を使用すると、より効率的で応答性の高いコードを書き込むことができます。

PHPコミュニティは、開発者の成長を支援するための豊富なリソースとサポートを提供します。 1)リソースには、公式のドキュメント、チュートリアル、ブログ、LaravelやSymfonyなどのオープンソースプロジェクトが含まれます。 2)StackOverFlow、Reddit、およびSlackチャネルを通じてサポートを取得できます。 3)開発動向は、RFCに従うことで学ぶことができます。 4)コミュニティへの統合は、積極的な参加、コード共有への貢献、および学習共有への貢献を通じて達成できます。

PHP and Python each have their own advantages, and the choice should be based on project requirements. 1.PHPは、シンプルな構文と高い実行効率を備えたWeb開発に適しています。 2。Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリを備えたデータサイエンスと機械学習に適しています。

PHPは死にかけていませんが、常に適応して進化しています。 1)PHPは、1994年以来、新しいテクノロジーの傾向に適応するために複数のバージョンの反復を受けています。 2)現在、電子商取引、コンテンツ管理システム、その他の分野で広く使用されています。 3)PHP8は、パフォーマンスと近代化を改善するために、JITコンパイラおよびその他の機能を導入します。 4)Opcacheを使用してPSR-12標準に従って、パフォーマンスとコードの品質を最適化します。

PHPの将来は、新しいテクノロジーの傾向に適応し、革新的な機能を導入することで達成されます。1)クラウドコンピューティング、コンテナ化、マイクロサービスアーキテクチャに適応し、DockerとKubernetesをサポートします。 2)パフォーマンスとデータ処理の効率を改善するために、JITコンパイラと列挙タイプを導入します。 3)パフォーマンスを継続的に最適化し、ベストプラクティスを促進します。


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