我需要创建一个可能有可变参数值的数据库结构，最好的方法是什么？ [关闭]

Question

我需要创建一个数据库 (SQL Server)，您可以在其中拥有可以具有多个参数值的项目，但并非所有参数值都是必需的。基本上我需要的是存储具有类型的项目。每种类型都有可以填写的参数。对于这些参数，还需要存储一个值。它需要足够的性能！

例如：

RowId - 项目 ID - 名称 - TypeOfItem - Price - DateOfSale - Var1 - Var2 - Var3 - ...（但随后还有 10 个参数，它们可以动态添加！它们根据“TypeOfItem”字段而有所不同！）

在这种情况下，我怎样才能最好地实现它？

所以对于选项 1，我考虑了以下几点：

1. 我可以这样实现：

RowId - 1 - 冰箱 - 价格 - int（字段类型） - 3000。

“1”为ID，“Fridge”为TypeOfItem名称，“Price”为参数名称，“int”为参数类型，“3000”为值。

然后可以为 ID 为“1”的项目添加另一行，这也是一个冰箱，但可能“名称”作为参数，“字符串”作为类型，“冰箱”作为名称作为值或其他内容。

1. 我也可以这样做：

RowId - ItemID - Type - （所有参数的列表，即使是该类型不需要的参数）

这意味着很多参数列将是“NULL”，因为例如选择的类型“冰箱”没有“计算机”所具有的某些参数。然后对于计算机，其他一些列将默认为“NULL”等...

这似乎也不是最佳选择，因为您将有一个巨大的表，其中填充了项目类型不需要的参数的负载“NULL”值。

1. 根据类型，将项目存储在数据库中。所以我有一个表“项目”，它存储他们的 ID、名称和可能的其他常见（跨所有类型）参数。然后我可以为链接到 ItemID 的所有“冰箱”、所有“收音机”等创建一个表格。然后台式冰箱可以有 10 个需要的参数，收音机可以有 7 个，等等。

然而，这意味着大量的加入并且会对性能产生影响。此外，添加“随机数量的变量参数”也更难，因为这意味着我们必须动态添加列等......

回顾一下：我正在寻找体面的数据结构，我的数据需要存储项目、项目类型、基于项目类型的不同参数，然后是这些参数的值。

就个人而言，我认为选项 1 可能是最好的？是的，它有很多用“NULL”值填充到边缘的无用列，因为每个“参数键”只会填充 1 列。但性能方面最好，因为您只从 1 个表中读取（对吗？ ）。动态添加参数也更容易，例如如果某些用户想要添加一个新参数“cmets”，它只是该表中的另一条记录。

后端模型方面，我可以处理键值数组或列表或其他东西中的“动态添加的参数”。然后对于这些项目中的每一个，我将记录写入数据库（在选项 1 中）

有没有人有这样的经验，可以帮助我选择最好的方法？谢谢！

Answer 1

如果您想避免在数据库设计中存储 JSON 或 XML 数据结构，这里有另一个设计建议可以让我了解规范化的想法。

Fiddle 看看下面的所有事情。

餐桌设计

这个设计不完整！查看底部附近的未来行动。

-- item configuration data

create table ItemType -- define item types
(
  TypeId int,
  TypeName nvarchar(100)
);
create table PropType -- define property types
(
  PropId int,
  PropName nvarchar(100)
);
create table ItemTypeProp -- link property types to item types
(
  TypeId int,
  PropId int
);

-- transactional item data

create table Item -- links item to type
(
  ItemId int,
  ItemName nvarchar(100),
  TypeId int
);
create table ItemPropString -- item string property values
(
  ItemId int,
  PropId int,
  PropValue nvarchar(100) --string...
);
create table ItemPropInt -- item integer property values
(
  ItemId int,
  PropId int,
  PropValue int --integer...
);
create table ItemPropDate -- item date property values
(
  ItemId int,
  PropId int,
  PropValue date --date...
);

示例配置数据

-- independent item types
insert into ItemType (TypeId, TypeName) values
(1, 'Fridge'),
(2, 'Moon');

-- independent property types
insert into PropType (PropId, PropName) values
(1, 'Height'),
(2, 'Width'),
(3, 'PurchaseDate'),
(4, 'Color');

-- assign properties to items (NO, you cannot purchase the items of type Moon)
insert into ItemTypeProp (TypeId, PropId) values
(1, 1), -- Fridge > Height
(1, 2), -- Fridge > Width
(1, 3), -- Fridge > PurchaseDate
(1, 4), -- Fridge > Color
(2, 2), -- Moon > Width
(2, 4); -- Moon > Color

交易数据示例

insert into Item (ItemId, ItemName, TypeId) values
(1, 'The Blue Fridge', 1),
(2, 'Your Fridge', 1),
(3, 'Mimas', 2);

insert into ItemPropString (ItemId, PropId, PropValue) values
(1, 4, 'Blue'),
(3, 4, 'Gray');

insert into ItemPropInt (ItemId, PropId, PropValue) values
(1, 1, 200),
(3, 2, 396);

insert into ItemPropDate (ItemId, PropId, PropValue) values
(1, 3, '2020-01-01');

示例查询

-- all fridges purchased in 2020
select i.ItemId, i.ItemName, it.TypeName, pt.PropName, ipd.PropValue
from Item i
join ItemType it
  on it.TypeId = i.TypeId
join ItemTypeProp itp
  on itp.TypeId = it.TypeId
join PropType pt
  on pt.PropId = itp.PropId
join ItemPropDate ipd
  on  ipd.ItemId = i.ItemId
  and ipd.PropId = pt.PropId
where it.TypeName = 'Fridge'
  and pt.PropName = 'PurchaseDate'
  and year(ipd.PropValue) = 2020;

-- all item types with their possible properties
select it.TypeId, it.TypeName, pt.PropId, pt.PropName
from ItemType it
join ItemTypeProp itp
  on itp.TypeId = it.TypeId
join PropType pt
  on pt.PropId = itp.PropId;

-- The Blue Fridge with all its possible properties and available values
select i.ItemId,
       i.ItemName,
       it.TypeName,
       pt.PropName,
       coalesce(ips.PropValue,
                convert(nvarchar(100), ipi.PropValue),
                convert(nvarchar(100), ipd.PropValue)) as PropValue
from Item i
join ItemType it
  on it.TypeId = i.TypeId
join ItemTypeProp itp
  on itp.TypeId = it.TypeId
join PropType pt
  on pt.PropId = itp.PropId
left join ItemPropString ips
  on  ips.PropId = pt.PropId
  and ips.ItemId = i.ItemId
left join ItemPropInt ipi
  on  ipi.PropId = pt.PropId
  and ipi.ItemId = i.ItemId
left join ItemPropDate ipd
  on  ipd.PropId = pt.PropId
  and ipd.ItemId = i.ItemId
where i.ItemName = 'The Blue Fridge';

-- The Blue Fridge with all its possible properties and available values PIVOTED
with cte as
(
select i.ItemId,
       i.ItemName,
       it.TypeName,
       pt.PropName,
       coalesce(ips.PropValue,
                convert(nvarchar(100), ipi.PropValue),
                convert(nvarchar(100), ipd.PropValue)) as PropValue
from Item i
join ItemType it
  on it.TypeId = i.TypeId
join ItemTypeProp itp
  on itp.TypeId = it.TypeId
join PropType pt
  on pt.PropId = itp.PropId
left join ItemPropString ips
  on  ips.PropId = pt.PropId
  and ips.ItemId = i.ItemId
left join ItemPropInt ipi
  on  ipi.PropId = pt.PropId
  and ipi.ItemId = i.ItemId
left join ItemPropDate ipd
  on  ipd.PropId = pt.PropId
  and ipd.ItemId = i.ItemId
where i.ItemName = 'The Blue Fridge'
)
select p.*
from cte
pivot (max(cte.PropValue) for PropName in ([Height], [Width], [PurchaseDate], [Color])) p

备注

正面：

• 标准化：没有值被保存两次
• 非常可扩展的设计，例如：一个项目类型可以具有从某个日期开始的某个属性（添加列ItemTypeProp.FromDate）
• 无需将所有属性值存储为字符串值（这意味着您可以使用特定于数据类型的函数，例如 year()）
• 无需在查询中处理 JSON 或 XML 函数和路径表达式

未来的行动点：

• ItemPropInt 需要一个 UnitId 列（土星的卫星土卫一是 396 KM 宽，而蓝色冰箱是 200 CM 高）
• 添加约束以避免为未链接到项目类型的属性类型添加属性值
• 在正确的 Id 和 Name 字段上添加索引以加快查询速度