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sql - 规范化 "Toxi"方式真的值得吗？ ( 3NF )

coder 2023-10-04 原文

我正处于数据库设计的早期阶段，所以还没有什么是最终的，我正在为我的线程使用“TOXI”三表设计，它有可选的标签，但我情不自禁地觉得加入并不是真正必要的，也许我只需要依赖 posts 中的一个简单标签列即可。我可以在其中存储类似 <tag>, <secondTag> 的 varchar 的表.

总结一下:

  • 在我的 posts 中为 2 个标签表增加额外的左连接而不是仅仅有一个标签列是否值得？表。
  • 有什么方法可以优化我的查询吗？

架构

CREATE TABLE `posts` (
    `post_id` INT UNSIGNED PRIMARY AUTO_INCREMENT,
    `post_name` VARCHAR(255)
) Engine=InnoDB;

CREATE TABLE `post_tags` (
    `tag_id` INT UNSIGNED PRIMARY AUTO_INCREMENT,
    `tag_name` VARCHAR(255)
) Engine=InnoDB;

CREATE TABLE `post_tags_map` (
    `map_id` INT PRIMARY AUTO_INCREMENT,
    `post_id` INT NOT NULL,
    `tags_id` INT NOT NULL,
    FOREIGN KEY `post_id` REFERENCES `posts` (`post_id`),
    FOREIGN KEY `post_id` REFERENCES `post_tags` (`tag_id`)
) Engine=InnoDB;

示例数据

INSERT INTO `posts` (`post_id`, `post_name`)
  VALUES
(1, 'test');

INSERT INTO `post_tags` (`tag_id`, `tag_name`)
  VALUES
(1, 'mma'),
(2, 'ufc');

INSERT INTO `posts_tags_map` (`map_id`, `post_id`, `tags_id`)
  VALUES
(1, 1, 1),
(2, 1, 2);

当前查询

SELECT 
    posts.*,
    GROUP_CONCAT( post_tags.tag_name order by post_tags.tag_name ) AS tags

  FROM posts
    LEFT JOIN posts_tags_map
      ON posts_tags_map.post_id = posts.post_id
    LEFT JOIN post_tags
      ON posts_tags_map.tags_id = posts_tags.tag_id

  WHERE posts.post_id = 1
  GROUP BY post_id

结果

如果有标签:

post_id     post_name        tags
1             test           mma, ufc

最佳答案

将所有标签放在不同的记录中(规范化)意味着您可以在需要时更轻松地重命名标签并跟踪标签名称历史记录。

SO，例如，至少三次重命名SQL Server相关标签(mssql -> sqlserver -> sql-server).

将所有标签放在一个记录中(非规范化)意味着您可以使用 FULLTEXT 索引对该列进行索引，并搜索同时包含两个或更多标签的帖子:

SELECT  *
FROM    posts
WHERE   MATCH(tags) AGAINST('+mma +ufc')

这也是可能的，但使用标准化设计效率较低。

(不要忘记调整 @ft_min_word_len 以索引 3 个字符或更少的标签，这样才能工作)

您可以结合两种设计:同时存储映射表和非规范化列。不过，这将需要更多维护。

您还可以将规范化设计存储在数据库中，并使用您提供的查询将标签提供给 Sphinx 或 Lucene。

这样，您可以使用MySQL 进行历史挖掘，使用Sphinx 进行全文标签搜索，并且不需要额外的维护。

关于sql - 规范化 "Toxi"方式真的值得吗？ ( 3NF )，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2063820/

amp值得codeposttagssqlmysqloptimizationnormalization

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