속성 차별화를 통해 효율적인 기록 데이터 관리를 위해 EAV 데이터베이스를 어떻게 설계할 수 있습니까?

속성 차이가 있는 과거 데이터를 처리하도록 설계된 EAV 데이터베이스

소개

EAV(엔티티 속성 값) 데이터베이스는 한계, 특히 비효율적인 설계 및 보고 문제로 인해 비판을 받아 왔습니다. 유형에 따라 엔터티 속성을 분리함으로써 EAV 추적 기록 데이터의 장점을 유지하면서 이러한 단점을 극복할 수 있습니다.

RDBMS 패턴 디자인

제안된 스키마는 각 엔터티 유형의 속성을 분류하는 마스터 속성 테이블을 도입합니다. 이를 통해 옵션, 정수, 날짜, 문자열, 텍스트 및 소수를 포함한 다양한 속성 유형을 처리할 수 있습니다.

<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>

예시 쿼리

• 항목 유형 검색:

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

• 엔티티 속성 가져오기:

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

• 속성 값 검색:

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

• 엔티티 간 관계 찾기:

  <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>

잠재적인 문제

기존 EAV 설계 기능에 비해 개선되었지만 여전히 고려해야 할 몇 가지 잠재적인 문제가 있습니다.

• 전체 데이터를 검색하려면 여전히 여러 쿼리가 필요합니다.
• 관계와 메타데이터의 무결성을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.
• 성능 최적화에는 신중한 색인 생성과 데이터 구성이 필요합니다.

위 내용은 속성 차별화를 통해 효율적인 기록 데이터 관리를 위해 EAV 데이터베이스를 어떻게 설계할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!