


Memodelkan Varian Produk
Masalah
Anda cuba memodelkan varian produk dan percaya EAV (Entity-Attribute-Value) mungkin diperlukan. Berikut ialah reka bentuk anda:
PRODUCT -> PRODUCT_VARIANTS +---------------+ +---------------+ | #product_id | | #product_id | | product_name | | #variant_id | +---------------+ | sku_id | | +---------------+ | | +--------^--------+ +--------^--------+ | PRODUCT_OPTIONS |-----<p>Anda ingin tahu sama ada reka bentuk anda kukuh, sama ada reka bentuk itu akan mempunyai masalah pertanyaan dan skalabiliti, dan jika ia dinormalisasi.</p><h3 id="Pertimbangan-Reka-Bentuk">Pertimbangan Reka Bentuk</h3><p>Matlamat memodelkan varian produk adalah untuk mewakili produk yang boleh mempunyai variasi yang berbeza, seperti saiz, warna atau bahan. Setiap variasi biasanya dikaitkan dengan SKU (Unit Penyimpan Stok) yang unik.</p><p><strong>Berikut ialah reka bentuk alternatif yang tidak menggunakan EAV:</strong></p><pre class="brush:php;toolbar:false">+---------------+ +---------------+ | PRODUCTS |-----<p><strong>Utama Kunci (PK), Kunci Unik (UK) dan Kunci Asing (FK):</strong></p>
-
PRODUK
- PK: product_id
- UK: nama_produk
-
PILIHAN
- PK: product_id, option_id
- UK: product_id, option_name
-
OPTION_VALUES
- PK: product_id, option_id, value_id
- UK: product_id, option_id , value_name
- FK: (product_id, option_id) rujukan OPTIONS(product_id, option_id)
-
PRODUCT_SKUS
- PK: product_id, sku_id
- UK: sku_id
- FK: product_id references PRODUCTS(product_id)
-
SKU_VALUES
- PK: product_id, sku_id, option_id
- FK: (product_id, sku_id) rujukan PRODUCT_SKUS(product_id, sku_id)
- FK: (product_id, option_id) rujukan OPTIONS(product_id, option_id)
- rujukan product_id, option_id, value_id). OPTION_VALUES(product_id, option_id, value_id)
Contoh Data
Menggunakan data berikut daripada hamparan yang disediakan:
+-----------+----------+---------+----------+----------+ | ProductId | Product | Size | Color | Class | +-----------+----------+---------+----------+----------+ | 1 | Widget 1 | Small | White | null | | 1 | Widget 1 | Small | Black | null | | 1 | Widget 1 | Large | White | null | | 1 | Widget 1 | Large | Black | null | | 2 | Widget 2 | Small | null | null | | 2 | Widget 2 | Medium | null | null | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Large | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Professional | | 3 | Widget 3 | Large | null | Professional | +-----------+----------+---------+----------+----------+
The data boleh dimasukkan ke dalam jadual seperti berikut:
-- PRODUCTS +-----------+----------+ | ProductId | Product | +-----------+----------+ | 1 | Widget 1 | | 2 | Widget 2 | | 3 | Widget 3 | +-----------+----------+ -- OPTIONS +-----------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | OptionName | +-----------+---------+----------+ | 1 | 1 | Size | | 1 | 2 | Color | | 2 | 1 | Size | | 3 | 1 | Class | | 3 | 2 | Size | +-----------+---------+----------+ -- OPTION_VALUES +-----------+---------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | ValueId | ValueName | +-----------+---------+---------+----------+ | 1 | 1 | 1 | Small | | 1 | 1 | 2 | Large | | 1 | 2 | 1 | White | | 1 | 2 | 2 | Black | | 2 | 1 | 1 | Small | | 2 | 1 | 2 | Medium | | 3 | 1 | 1 | Amateur | | 3 | 1 | 2 | Professional | | 3 | 2 | 1 | Medium | | 3 | 2 | 2 | Large | +-----------+---------+---------+----------+ -- PRODUCT_SKUS +-----------+----------+-----+--------+ | ProductId | SkuId | Sku | Price | +-----------+----------+-----+--------+ | 1 | 1 | W1SSCW | 10.00 | | 1 | 2 | W1SSCB | 10.00 | | 1 | 3 | W1SLCW | 12.00 | | 1 | 4 | W1SLCB | 15.00 | | 2 | 1 | W2SS | 100.00 | | 2 | 2 | W2SM | 100.00 | | 3 | 1 | W3CASM | 50.00 | | 3 | 2 | W3CASL | 50.00 | | 3 | 3 | W3CPSM | 150.00 | | 3 | 4 | W3CPSL | 160.00 | +-----------+----------+-----+--------+ -- SKU_VALUES +-----------+----------+---------+---------+ | ProductId | SkuId | OptionId | ValueId | +-----------+----------+---------+---------+ | 1 | 1 | 1 | 1 | -- W1SSCW: Size; Small | 1 | 1 | 2 | 1 | -- W1SSCW: Color; White | 1 | 2 | 1 | 1 | -- W1SSCB: Size; Small
Atas ialah kandungan terperinci Adakah reka bentuk pangkalan data varian produk berasaskan EAV saya berbunyi, berskala dan dinormalisasi, atau adakah reka bentuk hubungan alternatif menawarkan pertanyaan dan prestasi yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlhandlesconcurencingusedixofrow-levelandTable-levellocking,, terutamanya terutamanya yang utama

Mysqlhandlestransactionsefectivelytelytheinnodbengine, supportingAcidPropertiessimilartartgresqlandoracle.1) mysqlusesRepeatableReadastasthedefaultisolationlevel, whoScanbeadjustedtoreadcommitted

Jenis data MySQL dibahagikan kepada jenis berangka, tarikh dan masa, rentetan, binari dan spatial. Memilih jenis yang betul dapat mengoptimumkan prestasi pangkalan data dan penyimpanan data.

Amalan terbaik termasuk: 1) Memahami struktur data dan kaedah pemprosesan MySQL, 2) pengindeksan yang sesuai, 3) Elakkan pilih*, 4) Menggunakan jenis gabungan yang sesuai, 5) Gunakan subqueries dengan berhati -hati, 6) menganalisis pertanyaan dengan menjelaskan, 7) Pertimbangkan kesan pertanyaan pada sumber pelayan, 8) mengekalkan pangkalan data secara berkala. Amalan -amalan ini boleh membuat pertanyaan MySQL bukan sahaja cepat, tetapi juga kebolehpercayaan, skalabilitas dan kecekapan sumber.

MySQLisbetterforspeedandsimplicity,suitableforwebapplications;PostgreSQLexcelsincomplexdatascenarioswithrobustfeatures.MySQLisidealforquickprojectsandread-heavytasks,whilePostgreSQLispreferredforapplicationsrequiringstrictdataintegrityandadvancedSQLf

MySQL memproses replikasi data melalui tiga mod: replikasi asynchronous, semi-sinkron dan kumpulan. 1) Prestasi replikasi tak segerak tinggi tetapi data mungkin hilang. 2) Replikasi semi-sinkron meningkatkan keselamatan data tetapi meningkatkan latensi. 3) Replikasi kumpulan menyokong replikasi multi-tuan dan failover, sesuai untuk keperluan ketersediaan yang tinggi.

Kenyataan Jelaskan boleh digunakan untuk menganalisis dan meningkatkan prestasi pertanyaan SQL. 1. Jalankan pernyataan Jelaskan untuk melihat pelan pertanyaan. 2. Menganalisis hasil output, perhatikan jenis akses, penggunaan indeks dan sertai pesanan. 3. Membuat atau menyesuaikan indeks berdasarkan hasil analisis, mengoptimumkan operasi gabungan, dan elakkan pengimbasan jadual penuh untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan.

Menggunakan mysqldump untuk sandaran logik dan mysqlenterpriseBackup untuk sandaran panas adalah cara yang berkesan untuk membuat sandaran pangkalan data MySQL. 1. Gunakan mysqldump untuk menyokong pangkalan data: mysqldump-usoot-pmydatabase> mydatabase_backup.sql. 2. Gunakan mysqlenterpriseBackup untuk sandaran panas: mysqlbackup-user = root-password = password-backup-dir =/to/to/backupbackup. Semasa pulih, gunakan kehidupan yang sepadan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
