光看文章的题目可能很难明白我想说什么,还是先描述一下项目中遇到的问题吧。 我们项目中一张这样的表用来保存各种资源,假设为资源1、资源2等等,用ResGenre来标识。 我们可以认为 资源类型 是一个抽象的概念,资源1、资源2这些都是 资源子类 。一开始所有
光看文章的题目可能很难明白我想说什么,还是先描述一下项目中遇到的问题吧。
我们项目中一张这样的表用来保存各种“资源”,假设为资源1、资源2……等等,用ResGenre来标识。
我们可以认为资源类型是一个抽象的概念,资源1、资源2这些都是资源子类。一开始所有这些子类型都只有ResId,ResName等几个字段,一张ResInfo表就可以满足需求了。但是我们都知道项目千变万化,唯一不变的就是“变化”。随着业务的发展可能资源子类型越来越多,头疼的是原来的这张表的几个字段已经满足不了需求了,各个子类型的字段在不断扩充,最头疼的是它们加的字段都各不相同……这时该怎么办?
大概有以下几种办法:
单表继承
所谓单表继承就是所有的字段都保存在一张表上,增加字段时就扩充原来的表。
这种方法优点简单粗暴,当子类型很少以及子类型的特殊属性很少的时候还是可取的。但是如果子类型达到了10几个,而且子类型的字段很多时缺点也显而易见:冗余太多,某一行记录存在许多与当前子类无关的属性,而且页面管理起来也相当繁琐,每次增加一个字段的时候,所有子类型都受到影响。
每个子类型创建一个表
添加一个子类型就增加一张表。
……
两个子类型存储完全独立,每增加一张表页面就要重新管理一张表,子类型很多的时候这种方式也不是很好。
多表继承
既有基表,又有子类型表,就像面向对象里面的继承。
多表继承的方式可以减少字段的冗余,但是同样的子类型很多时,表较多,管理起来比较麻烦。
半结构化数据模型
如果有很多子类型或者必须经常增加新的字段支持,那么可以用一个BLOB列来存储数据,用XML或者JSON格式。
Property是一个属性列:它可以用Json来存储额外增加的字段:同时包含了字段名字和值。
{ "Field1":"Value1","Field2":"Value2" }
这种方式实际上是在关系型数据库里运用了nosql的思想,有点实现了MongoDB的无模式文档存储的意思,但是我们都知道无模式的存储好处是扩展方便,坏处是更新修改麻烦。我们用的是sql,解析json或xml起来肯定比用C#或Java麻烦,所以使用这种方式我更倾向于将更多的业务逻辑抽离应用程序的代码中处理。
使用NoSql
这种处于关系型和非关系型之间数据存储要求,让我们第一个想到的肯定是MongoDB。而且MongoDB sql to aggregation基本实现了常用的关系型操作。但是考虑各种其他因素,这种方法成本比较高。
上面的几种方法经过反复斟酌,不用nosql那么关系型数据库还应该干关系型数据库的事情,我放弃了一开始用“半结构化数据模型”这种方式的打算,但其他两种方式我也觉得不太合适,下面说下我最后准备使用的方法。
使用行转列的方式
和多表继承类似,有一个基表用来保存各个子类型共有的字段,这张表也可以叫做索引表,故名思议索引建立在上面。
ResGenre表就是用来定义资源子类型的,ColumnMeta表用来定义新增列的元数据:
ResGenreColumnRelation表用来绑定一个子类型有哪些字段:
最后一张表来绑定一条资源记录扩展列的值:
那么如何在查询的时候获取到一个资源的扩展字段和对应的值呢?如图一个测试表有数据如下:
可以看到子类型14,15,16绑定了不同的列。
我们想要得到结果应该是这样的:
可以看到返回的结果集其实也是冗余的,对于一个ResID没绑定的列为NULL。
在sqlserver2005中实现行转列的方式不需要再用CASE WHEN了,用PIVOT方便多了:
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span><span> ColumnDataBind PIVOT ( </span><span>Max</span>(ColValue) <span>for</span> <span>[</span><span>ColName</span><span>]</span> <span>in</span> (<span>[</span><span>Age</span><span>]</span>,<span>[</span><span>High</span><span>]</span>,<span>[</span><span>Sex</span><span>]</span>,<span>[</span><span>Weight</span><span>]</span><span>) )TBL</span>
需要注意的是PIVOT中必须要用聚合函数。因为ResGenreColumnRelation表用ResID和ColName作为键,所以PIVOT聚合时ColValue只有一个,用Max就行了。
也可以跟上查询条件,减小操作数据集:
<span>SELECT</span> <span>*</span> <span>FROM</span><span> ColumnDataBind PIVOT ( </span><span>Max</span>(ColValue) <span>for</span> <span>[</span><span>ColName</span><span>]</span> <span>in</span> (<span>[</span><span>Age</span><span>]</span>,<span>[</span><span>High</span><span>]</span>,<span>[</span><span>Sex</span><span>]</span>,<span>[</span><span>Weight</span><span>]</span><span>) )TBL </span><span>where</span> genreid <span>=</span><span>14</span>
当然既然实现的是能随便扩展列,那么一个资源绑定了哪些列肯定不知道的,动态行转列也是必不可少的,有了PIVOT也很简单:
<span>declare</span> <span>@sql</span> <span>varchar</span>(<span>8000</span><span>) </span><span>select</span> <span>@sql</span> <span>=</span> <span>isnull</span>(<span>@sql</span> <span>+</span> <span>'</span><span>],[</span><span>'</span> , <span>''</span>) <span>+</span> ColName <span>from</span> ColumnDataBind <span>group</span> <span>by</span><span> ColName </span><span>set</span> <span>@sql</span> <span>=</span> <span>'</span><span>[</span><span>'</span> <span>+</span> <span>@sql</span> <span>+</span> <span>'</span><span>]</span><span>'</span> <span>print</span> <span>@sql</span> <span>exec</span>(<span>'</span><span>SELECT * FROM ColumnDataBind PIVOT(Max(ColValue) for [ColName] in (</span><span>'</span><span>+</span><span>@sql</span><span>+</span><span>'</span><span>))TBL</span><span>'</span>)
这是在sqlserver2005+中实现动态行转列的方式,不知道MySql有没有PIVOT。
通过这种方式当增加一个列的时候通过页面就能搞定,数据库就不需要频繁的改动了,而且更符合关系型数据库的操作。
但是写完我又在“行转列”和“半结构化数据模型”之间犹豫了?前者应该能给予更大的灵活,但总觉得哪里很别扭,后者用起来估计也比较麻烦,设计经验不足,不知道哪位大神能指点指点?

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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