数据库的设计模式

数据库的设计模式常用于处理特定类型的数据和需求。以下是一些常见的模式:

1. EAV(Entity-Attribute-Value)

  • 用途:用于非结构化或高度可变的数据模型。
  • 描述:实体以行形式存储,属性和值作为额外的表格列存储。
  • 适用场景:医疗记录、电子商务产品目录。

2. Star Schema(星型模式)

  • 用途:用于数据仓库和商业智能应用。
  • 描述:一个中心事实表和多个维度表。事实表存储度量值或事务数据,维度表存储描述性属性。
  • 适用场景:报告和分析,如销售数据分析。

3. Snowflake Schema(雪花模式)

  • 用途:是 Star Schema 的变种,更规范化。
  • 描述:事实表由多个级联的维度表组成,这些维度表又可以有自己的维度表。
  • 适用场景:需要减少数据冗余和改进数据完整性的复杂数据仓库。

4. Supertype and Subtype(超类型和子类型)

  • 用途:处理具有共享属性的实体,但也有其独特的属性。
  • 描述:一个通用的超类型表存储共享属性,特定的子类型表存储特定实体的独特属性。
  • 适用场景:具有共同属性但也有独特特征的实体集,如不同类型的交通工具。

5. Adjacency List(邻接列表)

  • 用途:存储层次或树形结构。
  • 描述:每个记录包含指向其父记录的指针(或引用)。
  • 适用场景:组织架构、产品类别。

6. Materialized Path(物化路径)

  • 用途:管理层次或树形数据。
  • 描述:使用字符串来表示每个节点的路径,例如 “1.2.3” 表示从根节点到特定子节点的路径。
  • 适用场景:评论线程、目录结构。

7. Nested Set(嵌套集)

  • 用途:存储和查询树形结构。
  • 描述:每个节点分配两个数字:左值和右值,这些值表示节点在树中的位置。
  • 适用场景:大型层次结构,需要经常读取但不经常更新的数据。

8. Flat Table(扁平表)

  • 用途:简化查询,提高性能。
  • 描述:将多个表的关联数据存储在一个大的扁平表中。
  • 适用场景:报表和分析,特别是在读操作远多于写操作的环境中。

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