履歴データのEAVデータベース設計

導入

EAV（Entity-Attribute-Value）データベースの設計哲学は、データをエンティティに関連付けた属性値のペアのセットとして保存することです。このモデルは、特に履歴データを処理する場合、データストレージとクエリに柔軟性があります。ただし、従来のEAV設計は、データの整合性、レポート生成、パフォーマンスの課題に直面することがよくあります。

一般的なEAV欠陥を解決

これらの欠点を克服するために、属性タイプに従って異なるエンティティ属性を分離することを検討することができます。この方法には次の利点があります：

• 効率的なインデックス：特定の属性タイプ（たとえば、小数、文字列）で値をインデックスすることができます。
• エンティティ関係：あなたは、パターンのbelongsto、hasmany、およびhasmanythrough関係を維持することができます。
• データの整合性：強力なデータ型と外部キーは、データの整合性と一貫性を強制します。

例リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）スキーマ設計

次のRDBMSパターンデザインは、このアプローチを実装する方法を示しています。

entity_type：ストレージエンティティタイプ（たとえば、 "product"、 "user"） エンティティ：はメインエンティティテーブルを表します attr：エンティティと関連する属性 オプション：属性値ペアを保存するオプション attr_option：属性値のペアへのリンクオプション attr_int： integer属性値を保存します attr_relation：は他のエンティティとの関係を保存します attr_datetime： store日付と時刻属性値 attr_string： string string属性値 attr_text：はテキスト属性値を保存します attr_decimal： decimal属性値を保存する

提案方法の利点 ]

• 履歴データ追跡：簡単に履歴データを保存および取得するのは簡単です。
• データの整合性：強力なタイプと関係を通じてデータの整合性を強制します。
• クエリ効率：インデックス化された属性と明確に定義されたデータ型がクエリパフォーマンスを改善します。

潜在的な問題

• 複数のクエリ：特にマルチ値属性の属性値ペアにアクセスするには、個別のクエリが必要です。
• 複雑さ：このパターンは、異なる属性タイプとその関係を表す多数のテーブルによって複雑になる可能性があります。
• データ移行：既存のEAVデータベースからこの提案されたスキーマへの移行には、大量のデータ変換が必要になる場合があります。