과거 데이터를 처리하기위한 효율적이고 강력한 EAV 데이터베이스를 어떻게 설계 할 수 있습니까?
2025-03-23에 게시되었습니다
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과거 데이터에 대한 EAV 데이터베이스 설계
소개
EAV (Entity-Attribute-Value) 데이터베이스의 설계 철학은 데이터를 엔티티와 관련된 속성 값 쌍으로 저장하는 것입니다. 이 모델은 특히 히스토리 데이터를 처리 할 때 데이터 저장 및 쿼리의 유연성이 있습니다. 그러나 전통적인 EAV 설계는 종종 데이터 무결성, 보고서 생성 및 성능에 어려움을 겪습니다.
일반적인 EAV 결함을 해결
이러한 단점을 극복하기 위해 속성 유형에 따라 다른 엔티티 속성을 분리하는 것을 고려할 수 있습니다. 이 방법은 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 효율적인 인덱싱 : 특정 속성 유형 (예 : 소수점, 문자열)으로 값을 색인 할 수 있습니다.
- 엔티티 관계 : 당신은 패턴에서 소속, Hasmany 및 Hasmanythrough 관계를 유지할 수 있습니다.
- 데이터 무결성 : 강력한 데이터 유형 및 외국 키는 데이터 무결성과 일관성을 시행합니다.
예제 관계 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS) 스키마 설계
]다음 rdbms 패턴 설계는이 접근법을 구현하는 방법을 보여줍니다.
entity_type : 스토리지 엔티티 유형 (예 : "제품", "사용자") 엔티티 : 는 기본 엔티티 테이블을 나타냅니다 attr : 속성을 엔티티와 연결합니다 옵션 : 속성-값 쌍을 저장하기위한 옵션 attr_option : 속성-값 쌍에 대한 링크 옵션 attr_int : 정수 속성 값을 저장합니다 attr_relation : 다른 엔티티와의 관계를 저장합니다 attr_dateTime : 저장 날짜 및 시간 속성 값 attr_string : String 속성 값을 저장합니다 attr_text : 텍스트 속성 값을 저장합니다 attr_decimal : 소수점 속성 값
이 모드는 속성 값이 변경 될 때마다 새 속성 값 쌍을 삽입하여 히스토리 데이터를 저장할 수 있습니다.
제안 된 방법의 장점
]- 히스토리 데이터 추적 : 타임 스탬프 속성 값 쌍을 통해 히스토리 데이터를 쉽게 저장하고 검색 할 수 있습니다.
- 데이터 무결성 : 강력한 유형과 관계를 통해 데이터 무결성을 시행합니다.
- 쿼리 효율성 : 색인 된 속성 및 잘 정의 된 데이터 유형은 쿼리 성능을 향상시킵니다.
잠재적 문제
- 다중 쿼리 : 속성 값 쌍, 특히 다중 값 속성에 대해 별도의 쿼리가 필요합니다.
- 복잡성 : 이 패턴은 다른 속성 유형과 그 관계를 나타내는 수많은 테이블에 의해 복잡 할 수 있습니다.
- 데이터 마이그레이션 : 기존 EAV 데이터베이스에서 제안 된 스키마로 마이그레이션하려면 많은 양의 데이터 변환이 필요할 수 있습니다.
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