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如何构建表结构以存储海量对象-属性-值关系并提高搜索效率？

聖光之護
发布： 2024-10-31 09:55:48
原创
449人浏览过

如何构建表结构以存储海量对象-属性-值关系并提高搜索效率？

利用表结构存储海量对象-属性-值关系，兼顾搜索效率

问题

如何构建表结构以存储海量的对象-属性-值三元组，同时兼顾有效的搜索性能，尤其是当不同对象拥有的属性可能有所不同且数据频繁更新时？

解决方案

使用下述表结构：

  • 主表：rel_id int, obj_id int, prop_id int, val_type int
  • 对象描述表：obj_id int, obj_desc string
  • 属性描述表：prop_id int, prop_desc string
  • 值表：rel_id int, val_[type] [value type]

讨论

  • 主表：记录三元组关系，其中：

    • rel_id：关系唯一标识符
    • obj_id：对象标识符
    • prop_id：属性标识符
    • val_type：值类型（整数、布尔值、日期等）
  • 对象描述表：描述对象
  • 属性描述表：描述属性

对于每次三元组，它将被存储在主表中，并根据值类型存储在相应的值表中。

此设计允许具有不同值的自定义属性，并使搜索效率得到优化，因为它允许通过索引对象、属性或值查找特定的三元组。

与维基数据的比较

维基数据将属性存储在 JSON 意味着每个属性都存储在单独的列中，这可能会导致搜索效率低下。而该表结构使用关系数据库，其中属性存储在单独的表中，通过主键相互关联，从而提高了搜索性能。

其他考虑

  • 如果大多数字段需要模糊查询，可以使用 Elasticsearch 等搜索引擎来完善整体功能。
  • 如果数据高度可定制，可以使用 Mongo 数据库，使用 JSON 实现。

以上就是如何构建表结构以存储海量对象-属性-值关系并提高搜索效率？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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相关标签：
json String 标识符 int 值类型 对象 elasticsearch 数据库 搜索引擎
来源：php中文网
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