如何设计一个EAV数据库来进行属性区分的高效历史数据管理？

设计用于处理具有属性差异的历史数据的EAV数据库

简介

实体-属性-值 (EAV) 数据库因其局限性而受到批评，特别是低效的设计和报告方面的挑战。通过根据类型分离实体属性，可以在保持EAV跟踪历史数据的优势的同时克服这些缺点。

RDBMS模式设计

建议的模式引入了一个主属性表，该表对每种实体类型的属性进行分类。这允许处理各种属性类型，包括选项、整数、日期、字符串、文本和小数。

<code>entity_type {
    id,
    type,       // 例如，“博客”、“用户”、“产品”等
    created_at
}

entity {
    id,
    entity_type_id, 
    created_at
}

    attr {
        id,
        entity_id,
        type,
        name,
        created_at
    }

        option {
            id,
            attr_id,
            entity_id,
            multiple, // 允许多个值？
            name,
            created_at
        }

        attr_option {
            id,
            attr_id,
            entity_id,
            option_id,
            option,
            created_at
        }

        attr_int {
            attr_id,
            entity_id,
            int,
            created_at
        }

        attr_relation {
            attr_id,
            entity_id,
            entity_fk_id,
            created_at
        }

        attr_datetime {
            attr_id,
            entity_id,
            datetime,
            created_at
        }

        attr_string {
            attr_id,
            entity_id,
            var_char,
            created_at
        }

        attr_text {
            attr_id,
            entity_id,
            text,
            created_at
        }

        attr_decimal {
            attr_id,
            entity_id,
            decimal,
            created_at
        }</code>

示例查询

• 检索实体类型：

  <code>  SELECT * FROM entity_type et LEFT JOIN entity e ON e.entity_type_id = et.id WHERE e.id = ?</code>

• 获取实体属性：

  <code>  SELECT * FROM attr WHERE entity_id = ?</code>

• 检索属性值：

  <code>  SELECT * FROM attr_option, attr_int, attr_relation, attr_text, ... WHERE entity_id = ?</code>

• 查找实体的关系：

  <code>  SELECT * FROM entity AS e
    LEFT JOIN attr_relation AS ar ON ar.entity_id = e.id
    WHERE ar.entity_id = 34 AND e.entity_type = 2;</code>

潜在问题

尽管比传统的EAV设计功能有所改进，但仍需考虑一些潜在问题：

• 仍然需要多个查询才能检索完整数据。
• 维持关系和元数据的完整性可能具有挑战性。
• 性能优化需要仔细的索引和数据组织。

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