我的基于 EAV 的产品变体数据库设计是否健全、可扩展且规范化,或者替代关系设计是否提供更好的查询和性能?
对产品变体进行建模
问题
您正在尝试对产品变体进行建模,并认为 EAV(实体属性值)可能是必要的。这是您的设计:
PRODUCT -> PRODUCT_VARIANTS +---------------+ +---------------+ | #product_id | | #product_id | | product_name | | #variant_id | +---------------+ | sku_id | | +---------------+ | | +--------^--------+ +--------^--------+ | PRODUCT_OPTIONS |-----< VARIANT_VALUES | +-----------------+ +-----------------+ | #product_id | | #product_id | | #option_id | | #variant_id | +--------v--------+ | #option_id | | | value_id | +-----------------+ +--------v--------+ | OPTIONS | | +---------------+ | | #option_id | | | option_name | | +---------------+ | | | +-------^-------+ | | OPTION_VALUES |---------------+ +---------------+ | #option_id | | #value_id | | value_name | +---------------+
您想知道您的设计是否合理,是否会有查询和可扩展性问题,以及是否标准化。
设计考虑因素
对产品变体进行建模的目标是表示可以具有不同变体的产品,例如尺寸、颜色或材料。每个变体通常都与一个唯一的 SKU(库存单位)相关联。
这是不使用 EAV 的替代设计:
+---------------+ +---------------+ | PRODUCTS |-----< PRODUCT_SKUS | +---------------+ +---------------+ | #product_id | | #product_id | | product_name | | #sku_id | +---------------+ | sku | | | price | | +---------------+ | | +-------^-------+ +------^------+ | OPTIONS |------< SKU_VALUES | +---------------+ +-------------+ | #product_id | | #product_id | | #option_id | | #sku_id | | option_name | | #option_id | +---------------+ | value_id | | +------v------+ +-------^-------+ | | OPTION_VALUES |-------------+ +---------------+ | #product_id | | #option_id | | #value_id | | value_name | +---------------+
主要密钥 (PK)、唯一密钥 (UK) 和外键(外文):
-
产品
- PK:product_id
- 英国:产品名称
-
选项
- PK:product_id,option_id
- 英国:product_id, option_name
-
OPTION_VALUES
- PK:product_id、option_id、value_id
- 英国:product_id、option_id , value_name
- FK: (product_id, option_id) 引用 OPTIONS(product_id, option_id)
-
PRODUCT_SKUS
- PK:product_id, sku_id
- 英国:sku_id
- FK:product_id 参考产品(product_id)
-
SKU_VALUES
- PK:product_id、sku_id、option_id
- FK: (product_id, sku_id) 参考PRODUCT_SKUS(product_id, sku_id)
- FK: (product_id, option_id) 引用 OPTIONS(product_id, option_id)
- FK: (product_id, option_id, value_id) 引用 OPTION_VALUES(product_id, option_id, value_id)
数据示例
使用提供的电子表格中的以下数据:
+-----------+----------+---------+----------+----------+ | ProductId | Product | Size | Color | Class | +-----------+----------+---------+----------+----------+ | 1 | Widget 1 | Small | White | null | | 1 | Widget 1 | Small | Black | null | | 1 | Widget 1 | Large | White | null | | 1 | Widget 1 | Large | Black | null | | 2 | Widget 2 | Small | null | null | | 2 | Widget 2 | Medium | null | null | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Large | null | Amateur | | 3 | Widget 3 | Medium | null | Professional | | 3 | Widget 3 | Large | null | Professional | +-----------+----------+---------+----------+----------+
数据可以输入到表格如下:
-- PRODUCTS +-----------+----------+ | ProductId | Product | +-----------+----------+ | 1 | Widget 1 | | 2 | Widget 2 | | 3 | Widget 3 | +-----------+----------+ -- OPTIONS +-----------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | OptionName | +-----------+---------+----------+ | 1 | 1 | Size | | 1 | 2 | Color | | 2 | 1 | Size | | 3 | 1 | Class | | 3 | 2 | Size | +-----------+---------+----------+ -- OPTION_VALUES +-----------+---------+---------+----------+ | ProductId | OptionId | ValueId | ValueName | +-----------+---------+---------+----------+ | 1 | 1 | 1 | Small | | 1 | 1 | 2 | Large | | 1 | 2 | 1 | White | | 1 | 2 | 2 | Black | | 2 | 1 | 1 | Small | | 2 | 1 | 2 | Medium | | 3 | 1 | 1 | Amateur | | 3 | 1 | 2 | Professional | | 3 | 2 | 1 | Medium | | 3 | 2 | 2 | Large | +-----------+---------+---------+----------+ -- PRODUCT_SKUS +-----------+----------+-----+--------+ | ProductId | SkuId | Sku | Price | +-----------+----------+-----+--------+ | 1 | 1 | W1SSCW | 10.00 | | 1 | 2 | W1SSCB | 10.00 | | 1 | 3 | W1SLCW | 12.00 | | 1 | 4 | W1SLCB | 15.00 | | 2 | 1 | W2SS | 100.00 | | 2 | 2 | W2SM | 100.00 | | 3 | 1 | W3CASM | 50.00 | | 3 | 2 | W3CASL | 50.00 | | 3 | 3 | W3CPSM | 150.00 | | 3 | 4 | W3CPSL | 160.00 | +-----------+----------+-----+--------+ -- SKU_VALUES +-----------+----------+---------+---------+ | ProductId | SkuId | OptionId | ValueId | +-----------+----------+---------+---------+ | 1 | 1 | 1 | 1 | -- W1SSCW: Size; Small | 1 | 1 | 2 | 1 | -- W1SSCW: Color; White | 1 | 2 | 1 | 1 | -- W1SSCB: Size; Small
以上是我的基于 EAV 的产品变体数据库设计是否健全、可扩展且规范化,或者替代关系设计是否提供更好的查询和性能?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL值得学习,因为它是强大的开源数据库管理系统,适用于数据存储、管理和分析。1)MySQL是关系型数据库,使用SQL操作数据,适合结构化数据管理。2)SQL语言是与MySQL交互的关键,支持CRUD操作。3)MySQL的工作原理包括客户端/服务器架构、存储引擎和查询优化器。4)基本用法包括创建数据库和表,高级用法涉及使用JOIN连接表。5)常见错误包括语法错误和权限问题,调试技巧包括检查语法和使用EXPLAIN命令。6)性能优化涉及使用索引、优化SQL语句和定期维护数据库。
