


Bagaimana untuk Memodelkan Varian Produk dengan Berkesan dalam Pangkalan Data?
Memodelkan Varian Produk
Banyak aplikasi melibatkan produk yang mungkin berbeza sedikit sepanjang satu atau lebih dimensi. Sebagai contoh, anda mungkin mempunyai produk yang merupakan "Baju-T", tetapi terdapat dalam saiz yang berbeza (kecil, sederhana, besar) dan warna (putih, biru, merah).
Satu cara untuk memodelkan ini dalam pangkalan data adalah menggunakan corak Entity-Attribute-Value (EAV), yang pada asasnya hanyalah jadual besar di mana setiap baris mewakili atribut entiti dan nilai atribut itu. Walau bagaimanapun, EAV boleh menjadi tidak cekap dan sukar untuk ditanya, jadi ia bukan selalu penyelesaian terbaik.
Pilihan lain ialah menggunakan skema yang lebih ternormal, di mana setiap atribut entiti mempunyai jadualnya sendiri. Sebagai contoh, anda boleh mempunyai jadual PRODUCTS, jadual PRODUCT_VARIANTS dan jadual PRODUCT_VARIANT_OPTIONS, serta jadual SKUS untuk menjejaki SKU setiap varian produk, seperti:
PRODUCTS ======== id | product_name
PRODUCT_VARIANTS ================ id | product_id | name
PRODUCT_VARIANT_OPTIONS ======================= id | product_variant_id | name
SKUS ==== id | product_id | sku | price
Dengan skema ini, anda boleh mewakili perkara berikut data:
PRODUCTS ======== 1 | Widget 1
PRODUCT_VARIANTS ================ 1 | 1 | Size 2 | 1 | Color
PRODUCT_VARIANT_OPTIONS ======================= 1 | 1 | Small 2 | 1 | Large 3 | 2 | White 4 | 2 | Black
SKUS ==== 1 | 1 | W1SSCW | 10 2 | 1 | W1SSCB | 10 3 | 1 | W1SLCW | 12 4 | 1 | W1SLCB | 15
Skema ini membolehkan anda membuat pertanyaan dengan mudah untuk produk dan variannya serta menjejaki SKU dan harga setiap varian. Ia juga lebih cekap daripada EAV, kerana ia mengelakkan keperluan untuk menyimpan data pendua.
Walau bagaimanapun, satu potensi kelemahan skema ini ialah ia boleh menjadi lebih sukar untuk menambah atribut baharu pada produk. Contohnya, jika anda ingin menambah atribut baharu yang dipanggil "Bahan", anda perlu membuat jadual PRODUCT_VARIANT_OPTIONS baharu dan menambah baris baharu untuknya. Ini boleh menjadi banyak kerja, terutamanya jika anda mempunyai sejumlah besar produk.
Secara keseluruhan, skema ini ialah pilihan yang baik untuk memodelkan varian produk, terutamanya jika anda mempunyai bilangan atribut yang agak kecil dan tidak' t menjangkakan perlu menambah atribut baharu dengan kerap. Jika anda mempunyai sebilangan besar atribut atau menjangkakan perlu menambah atribut baharu dengan kerap, anda mungkin mahu mempertimbangkan untuk menggunakan EAV.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memodelkan Varian Produk dengan Berkesan dalam Pangkalan Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlviewshavelimitations: 1) theDon'tsupportallsqloperations, bintikDatamanipulationThroughviewswithjoinsorsubqueries.2) merekacanimpactperformance, terutamanya dengan komplekssum

Betul -betul

Mysqldoes'timposeahardlimitontriggers, butpracticalfactorsDeterminetheirefectiveus

Ya, It'sSsafetostoreBlobDatainMysql, ButConserthySefactors: 1) Storagespace: BlobScanconsumesignificantspace, PotensiCreaseScostSandSlowingPerformance.2)

Menambah pengguna MySQL melalui antara muka web PHP boleh menggunakan sambungan MySQLI. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Sambungkan ke pangkalan data MySQL dan gunakan sambungan MySQLI. 2. Buat pengguna, gunakan pernyataan CreateUser, dan gunakan fungsi kata laluan () untuk menyulitkan kata laluan. 3. Mencegah suntikan SQL dan gunakan fungsi mysqli_real_escape_string () untuk memproses input pengguna. 4. Berikan kebenaran kepada pengguna baru dan gunakan pernyataan geran.

Mysql'sblobissusuipableforstoringbinarydatawithinarelationaldatabase, sementara

Toaddauserinmysql, gunakan: createuser'username '@' host'identifiedby'password '; here'showtodoitsecurely: 1) choosethehostcareflelytocon trolaccess.2) SetResourcelImitSwithOptionsLikeMax_queries_per_hour.3) USESTRONG, UNIQUEPASSWORDS.4) Enforcessl/TLSConnectionswith

Toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, fahamistringtypenuances, choosetherighttype, danManageencodingandcollationsettingsefectively.1) usecharfarfixed-lengthstrings, varcharforvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2)


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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
