扁平化表与 CSV 列：哪种数据库设计可提供更好的查询性能？

数据库优化：扁平化表与 CSV 列

设计数据库时，将数据存储在带有逗号的单列中的决定- 总是会出现分隔值 (CSV) 或使用每个条目一行的扁平表格。本文深入探讨了这些方法的性能影响，重点关注涉及过滤或搜索的查询。

考虑一个包含以下形式行的 SQL 表：

value, "a,b,c,d,e,f,g,h,i,j", value3, value4

其中查询搜索对like 值，%b% 使用 LIKE 运算符。

相比之下，扁平表会将每个排列作为单独的row:

value, a, value3, value4
...
value, j, value3, value4

允许查询对值使用 = 运算符，b.

对于此特定用例，大约有 10,000 行，每个“列表”元素平均有 8 个条目，对性能的影响是显着的。

LIKE 查询无法利用索引，导致查找速度变慢。此外，将数据存储在单个 CSV 列中是一种反模式，可能会影响数据库性能。

将 CSV 列分解为单独的列并规范化数据库将显着提高效率。通过这样做，可以利用索引，并且可以将 LIKE 运算符替换为 = 运算符，从而加快查询速度。

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