Diseño de base de datos EAV para datos históricos

introducción

La filosofía de diseño de la base de datos EAV (entidad-attribute-valor) es almacenar datos como un conjunto de pares de valor de atributo asociados con una entidad. Este modelo tiene flexibilidad en el almacenamiento y consultas de datos, especialmente cuando se procesa datos históricos. Sin embargo, los diseños tradicionales de EAV a menudo enfrentan desafíos en la integridad de los datos, la generación de informes y el rendimiento.

Resuelve defectos de EAV comunes

Para superar estas deficiencias, es posible considerar separar diferentes atributos de entidad de acuerdo con el tipo de atributo. Este método tiene las siguientes ventajas:

• indexación eficiente: puede indexar valores con tipos de atributos específicos (por ejemplo, decimal, string).
• Relación de entidad: puede mantener las relaciones pertenecer, ha, hasmany y dumanythrough en el patrón.
• Integridad de datos: Tipos de datos fuertes y las claves extranjeras imponen la integridad y la consistencia de los datos.

Ejemplo del sistema de gestión de la base de datos relacional (rdbms) diseño de esquema

El siguiente diseño de patrón RDBMS demuestra cómo implementar este enfoque:

entity_type: type de entidad de almacenamiento (por ejemplo, "producto", "usuario") entidad: representa la tabla de entidad principal attr: asociar atributos con entidades opción: opciones para almacenar pares de valores de atributo attr_option: Opciones de enlace a los pares de valores de atributo attr_int: almacena valores de atributo entero att_relation: almacena la relación con otras entidades attr_datetime: almacenar valores de atributo de fecha y hora attr_string: almacenar valores de atributo de cadena attr_text: almacena valores de atributo de texto attr_decimal: almacena valores de atributo decimal

Este modo permite el almacenamiento de datos históricos insertando un nuevo par de valores de atributo cada vez que cambia el valor del atributo.

ventajas del método propuesto

• Seguimiento de datos históricos: fácil de almacenar y recuperar datos históricos a través de pares de atributo de atributo de marca de tiempo.
• Integridad de datos: Haz cumplir la integridad de los datos a través de tipos y relaciones fuertes.
• eficiencia de consulta: atributos indexados y los tipos de datos bien definidos mejoran el rendimiento de la consulta.

problemas potenciales

• múltiples consultas: Se requiere una consulta separada para acceder al par de valores de atributo, especialmente para atributos de valor múltiple.
• complejidad: Este patrón puede complicarse por las numerosas tablas que representan diferentes tipos de atributos y sus relaciones.
• migración de datos: migrando de una base de datos EAV existente a este esquema sugerido puede requerir una gran cantidad de conversión de datos.