属性を区別して効率的な履歴データ管理を行うための EAV データベースを設計するにはどうすればよいでしょうか?

属性の違いを持つ履歴データを処理するように設計された EAV データベース

はじめに

エンティティ属性値 (EAV) データベースは、その制限、特に非効率な設計とレポート作成の課題で批判されています。タイプに基づいてエンティティ属性を分離することにより、EAV 追跡履歴データの利点を維持しながら、これらの欠点を克服できます。

RDBMS パターン設計

提案されたスキーマでは、各エンティティ タイプの属性を分類するマスター属性テーブルが導入されています。これにより、オプション、整数、日付、文字列、テキスト、小数など、さまざまな属性タイプの処理が可能になります。

<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>

クエリの例

• エンティティ タイプの取得:

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

• エンティティ属性の取得:

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

• 属性値の取得:

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

• エンティティ間の関係を検索します:

  <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>

潜在的な問題

従来の EAV 設計機能は改善されていますが、考慮すべき潜在的な問題がまだいくつかあります。

• 完全なデータを取得するには、依然として複数のクエリが必要です。
• 関係とメタデータの整合性を維持することは困難な場合があります。
• パフォーマンスを最適化するには、慎重なインデックス作成とデータ編成が必要です。

以上が属性を区別して効率的な履歴データ管理を行うための EAV データベースを設計するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。