如何設計一個EAV資料庫來進行屬性區分的高效歷史資料管理？

設計用於處理具有屬性差異的歷史資料的EAV資料庫

簡介

實體-屬性-值 (EAV) 資料庫因其限製而受到批評，特別是低效的設計和報告方面的挑戰。透過根據類型分離實體屬性，可以在保持EAV追蹤歷史資料的優勢的同時克服這些缺點。

RDBMS模式設計

建議的模式引入了一個主屬性表，該表對每種實體類型的屬性進行分類。這允許處理各種屬性類型，包括選項、整數、日期、字串、文字和小數。

<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>

範例查詢

• 檢索實體類型：

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

• 取得實體屬性：

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

• 檢索屬性值：

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

• 找出實體的關係：

  <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>

潛在問題

儘管比傳統的EAV設計功能有所改進，但仍需考慮一些潛在問題：

• 仍需要多個查詢才能檢索完整資料。
• 維持關係和元資料的完整性可能具有挑戰性。
• 效能最佳化需要仔細的索引和資料組織。

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