Question

以下是这个想法：我希望收到数以千计的查询，每个查询都包含一定数量的名称值对;这些从关联数组开始，因此我可以很好地控制数据会发生什么。这些NVP取决于来源。例如，如果源是＆＃34; A＆＃34;，我可以接收数组（在JSON中为了便于解释）：{'Key1':'test1','key2':'test2'}但是如果源是＆＃34; B＆＃34;，我可以接收{'DifferentKey1':'test1','DifferentKey2':'test2'}我选择要存储在我的数据库中的密钥，因此在这种情况下我只想从源B的阵列中选择DifferentKey1，并丢弃其余部分。

我的主要问题是这些数组在技术上可能完全不相关的内容。他们有一个非常普遍的关联（他们都是包含统计数据的数组），但他们非常不同（因为来源不同，即不同的游戏/体育）。

我在想SQL：存储一个充满游戏的表及其各自的id将是链接一般NVP字符串的好方法。例如：

Games table:
| id | name |
-------------
  1    golf
  2    soccer

NVP table
| id | game_id | nvp
   1      1      team1score=87;team2score=94;team3score=73;
   2      2      team1score=2;team2score=1;extratime=200;numyellowcards=4;

希望足够清楚。你看到我的意思了吗？如果我可以使用不确定数量的数据，我该如何构建表格？感谢。

编辑：我想我应该注意，显然这会设置好工作，但它是最好的表现吗？也许不吧？我不确定，让我们看看你们能想出什么！

Answer 1

SQL数据库非常适合高度关系数据 - 但在这种情况下，数据不是关系数据且没有固定模式，最好使用NoSQL解决方案。有很多，我还没有充分利用它们来确定哪种方法最适合你。如果你的数据适合RAM，那么redis很棒。

Answer 2

在关系数据库中存储名称/值对的常用方法称为"Entity/Attribute/Value"。您会在lot上找到discussion Stack Overflow。

这完全取决于您的应用程序想要对数据执行的操作。存储很容易 - 查询要困难得多。

如果你正在构建一个体育应用程序，你很可能有想要支持的领域概念 - 对于足球，根据所玩的比赛显示联赛位置。对于高尔夫球，请显示小鸟或老鹰的数量。您可能希望显示特定团队/玩家在一个赛季中所玩的所有游戏。

有些东西很容易在关系数据库中构建，并且在庞大的数据集上具有惊人的性能。找到有史以来得分最高的游戏，找到1998赛季的最后一场比赛，找到所有以球员x为特色的比赛 - 只要您能够构建代表这些领域概念的架构，这一切都非常合适。

从你写的内容来看，听起来你会有一定数量的运动;进入系统的数据听起来并不是特别结构化的，但您应该能够将其构建到域模型中。如果这是真的，我建议建立一个反映每项运动的领域逻辑的关系模式。

如果这不是真的 - 如果你不能事先推理域 - 关系模型是不合适的，NoSQL可能更好。但是你会遇到同样的问题 - 从名称/价值对中提取意义会很难！

构建数据库以处理未知的名称/值对

2 个答案: