거의 400 개의 필드의 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 데이터베이스를 설계하는 방법은 무엇입니까?

대규모 필드를 다루는 데이터베이스 설계 전략

많은 비즈니스 시나리오에는 여러 외부 플랫폼에서 데이터를 통합해야하며, 종종 데이터베이스 테이블 필드 수가 급증하여 유지 보수 및 개발 문제가 발생합니다. 이 기사는 3 개의 플랫폼 데이터를 통합 해야하는 사례를 사용하여 (각 플랫폼에는 총 400 개의 필드가있는 100 개 이상의 필드가 있습니다) 데이터베이스 설계를 최적화하고 기존 수직 테이블 하위 예정 솔루션의 유지 보수 문제를 해결하는 방법을 탐색합니다. 필터링 후 사용 된 실제 필드 수는 약 300입니다.

최적화 전략 :

첫째, 데이터 전처리가 중요합니다 . 데이터 수집 단계에서 예비 처리를 수행하고 각 플랫폼의 인터페이스 데이터에 대한 독립적 인 소스 데이터 테이블을 작성하는 것이 좋습니다. 이는 원래 데이터 양식을 유지하여 후속 추적 성 및 디버깅을 용이하게합니다. 데이터 수집 후 필드 필터링을 수행 할 수 있으며 필요한 필드 만 남겨 둡니다.

둘째, 합리적인 데이터 통합 . 디스플레이를 위해 다른 플랫폼의 데이터를 통합 해야하는 경우 통합 데이터 테이블을 설계해야합니다. 이를 위해서는 각 필드의 필요성에 대한 신중한 평가가 필요하며 중복성을 피합니다. ER 그래프와 같은 데이터 모델링 방법을 사용하여 비즈니스 관련성에 따라이 300 개의 필드를 그룹화하고 너무 많은 단일 테이블 필드를 피하기 위해 여러 테이블로 분할하는 것이 좋습니다.

셋째, NOSQL 데이터베이스의 적용 가능성 . MongoDB 저장 데이터와 같은 NOSQL 데이터베이스는 문서 형태의 문서 형식으로, 필드 수의 변경에 더 잘 적응하고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터 일관성 및 거래 관리에주의하십시오. NOSQL 데이터베이스는 더 유연하지만 개발 및 유지 보수 비용도 증가하며 실제 조건과 팀 기술 기능에 따라 선택해야합니다.

마지막으로 효율적인 데이터 변환 계층을 구축하십시오 . 데이터 변환 계층은 다른 데이터 소스의 데이터를 청소, 변환 및 통합하여 비즈니스 요구를 충족시키는 데이터 구조를 생성하는 데 도움이됩니다. 이는 독립형 서비스이거나 데이터 수집 또는 처리 프로세스에 통합 될 수 있습니다. ETL 도구 또는 사용자 정의 스크립트를 사용하여 구현할 수 있으며, 키는 데이터 소스 차이를 유연하게 처리하여 데이터 정확도와 일관성을 보장하는 것입니다.

위의 전략을 통해 거의 400 개의 분야에서 비즈니스 요구에 효과적으로 대응하고 데이터베이스 유지 보수 효율성 및 확장 성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 거의 400 개의 필드의 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 데이터베이스를 설계하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!