많은 애플리케이션에는 하나 이상의 차원에 따라 약간 다를 수 있는 제품이 포함됩니다. 예를 들어 "티셔츠"이지만 크기(소형, 중형, 대형)와 색상(흰색, 파란색, 빨간색)으로 제공되는 제품이 있을 수 있습니다.
이를 모델링하는 한 가지 방법 데이터베이스에서 EAV(Entity-Attribute-Value) 패턴을 사용하는 것은 본질적으로 각 행이 엔터티의 속성과 해당 속성의 값을 나타내는 큰 테이블입니다. 그러나 EAV는 비효율적이고 쿼리하기 어려울 수 있으므로 항상 최선의 솔루션은 아닙니다.
또 다른 옵션은 엔터티의 각 속성에 자체 테이블이 있는 보다 정규화된 스키마를 사용하는 것입니다. 예를 들어 다음과 같이 PRODUCTS 테이블, PRODUCT_VARIANTS 테이블, PRODUCT_VARIANT_OPTIONS 테이블과 SKUS 테이블을 사용하여 각 제품 변형의 SKU를 추적할 수 있습니다.
PRODUCTS ======== id | product_name
PRODUCT_VARIANTS ================ id | product_id | name
PRODUCT_VARIANT_OPTIONS ======================= id | product_variant_id | name
SKUS ==== id | product_id | sku | price
이 스키마를 사용하면 다음을 나타낼 수 있습니다. 데이터:
PRODUCTS ======== 1 | Widget 1
PRODUCT_VARIANTS ================ 1 | 1 | Size 2 | 1 | Color
PRODUCT_VARIANT_OPTIONS ======================= 1 | 1 | Small 2 | 1 | Large 3 | 2 | White 4 | 2 | Black
SKUS ==== 1 | 1 | W1SSCW | 10 2 | 1 | W1SSCB | 10 3 | 1 | W1SLCW | 12 4 | 1 | W1SLCB | 15
이 스키마를 사용하면 제품 및 해당 변형을 쉽게 쿼리하고 각 변형의 SKU 및 가격을 추적할 수 있습니다. 또한 중복 데이터를 저장할 필요가 없기 때문에 EAV보다 더 효율적입니다.
그러나 이 스키마의 한 가지 잠재적인 단점은 제품에 새로운 속성을 추가하기가 더 어려울 수 있다는 것입니다. 예를 들어 "Material"이라는 새 속성을 추가하려면 새 PRODUCT_VARIANT_OPTIONS 테이블을 생성하고 해당 테이블에 새 행을 추가해야 합니다. 이는 특히 제품 수가 많은 경우 많은 작업이 될 수 있습니다.
전체적으로 이 스키마는 제품 변형을 모델링하는 데 좋은 옵션입니다. 특히 속성 수가 상대적으로 적고 그렇지 않은 경우 더욱 그렇습니다. 새로운 속성을 자주 추가해야 한다고 예상하지 마십시오. 속성 수가 많거나 새 속성을 자주 추가해야 할 것으로 예상되는 경우 대신 EAV 사용을 고려할 수 있습니다.
위 내용은 데이터베이스에서 제품 변형을 효과적으로 모델링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!