EAV -Datenbankdesign für historische Daten

Einführung

Die Designphilosophie der EAV-Datenbank (Entity-attribute-value) besteht darin, Daten als Satz von Attributwertpaaren zu speichern, die einer Entität zugeordnet sind. Dieses Modell hat Flexibilität bei der Datenspeicherung und -abfrage, insbesondere bei der Verarbeitung historischer Daten. Traditionelle EAV -Designs stehen jedoch häufig vor Herausforderungen in Bezug auf Datenintegrität, Berichterstellung und Leistung.

Lösen Sie gemeinsame EAV -Defekte

Um diese Mängel zu überwinden, ist es möglich, verschiedene Entitätsattribute gemäß dem Attributtyp zu trennen. Diese Methode hat die folgenden Vorteile:

• effiziente Indexierung: Sie können Werte mit spezifischen Attributtypen indexieren (z. B. Dezimal, Zeichenfolge).
• Entity -Beziehung: Sie können hingehören, Hasmany und HasManyThrough -Beziehungen im Muster aufrechterhalten.
• Datenintegrität: Starke Datentypen und Fremdschlüssel setzen die Datenintegrität und -konsistenz durch.

Beispiel Relational Database Management System (RDBMS) Schema Design

Das folgende RDBMS -Musterdesign zeigt, wie dieser Ansatz implementiert wird:

entity_type: Speicherentität Typ (zum Beispiel "Produkt", "Benutzer") Entity: repräsentiert die Hauptentitätstabelle attr: associate Attribute mit Entitäten assoziieren Option: Optionen zum Speichern von Attributwertpaaren attr_option: Linkoptionen zum Attributwertpaare attr_int: speichert Integer -Attributwerte attr_relation: speichert die Beziehung zu anderen Entitäten attr_datetime: speichern Datums- und Zeitattributwerte Speicherwerte attr_string: speichern String -Attributwerte für Zeichenfolge attr_text: speichert Textattributwerte attr_decimal: speichert Dezimalattribut -Werte

Dieser Modus ermöglicht die Speicherung historischer Daten, indem jedes Mal ein neues Attributwertpaar eingefügt wird, wenn sich der Attributwert ändert.

Vorteile der vorgeschlagenen Methode

• Historische Datenverfolgung: Einfach zu speichern und abzurufen, die historische Daten durch Timestamp-Attribut-Wert-Paare abrufen.
• Datenintegrität: Durchsetzen der Datenintegrität durch starke Typen und Beziehungen.
• Abfrageeffizienz: indizierte Attribute und gut definierte Datentypen verbessern die Abfrageleistung.

potenzielle Ausgaben

• Mehrere Abfragen: Eine separate Abfrage ist erforderlich, um auf das Attributwertpaar zugreifen zu können, insbesondere für Multi-Wert-Attribute.
• Komplexität: Dieses Muster kann durch die zahlreichen Tabellen, die verschiedene Attributtypen und ihre Beziehungen darstellen, kompliziert werden.
• Datenmigration: migrieren von einer vorhandenen EAV -Datenbank in dieses vorgeschlagene Schema kann eine große Menge an Datenkonvertierung erfordern.