


Bagaimana untuk Merekabentuk Pangkalan Data Berskala untuk Komen Dinamik, Suka dan Teg?
Melaksanakan Komen Dinamik, Suka dan Teg dalam Pangkalan Data
Dalam bidang pembangunan web, membenarkan pengguna berinteraksi dengan kandungan melalui ulasan , suka dan tanda nama ialah ciri biasa. Walau bagaimanapun, mereka bentuk pangkalan data untuk mengendalikan fungsi ini dengan cekap, terutamanya merentasi pelbagai jenis entiti, boleh menjadi tugas yang rumit.
Pendekatan untuk Reka Bentuk Pangkalan Data
Satu pendekatan adalah untuk mewujudkan jadual berasingan untuk setiap jenis fungsi: jadual untuk ulasan, jadual untuk suka dan jadual untuk tag. Pendekatan ini mudah, tetapi ia menjadi sukar apabila bilangan jenis entiti bertambah.
Pendekatan yang lebih berskala dan dinamik ialah melaksanakan jadual "asas" teras yang berfungsi sebagai asas untuk semua ulasan, suka dan tag. Daripada jadual asas ini, jadual individu untuk jenis entiti yang berbeza boleh "diwarisi", membolehkan mereka berinteraksi dengan lancar dengan mekanisme ulasan, suka dan teg.
Pemodelan Perhubungan Entiti
Dalam istilah pemodelan hubungan entiti, pendekatan ini dikenali sebagai "warisan kategori." Jadual asas mewakili kategori, dan jadual entiti individu ialah subjenis atau kategori anak. Struktur ini membenarkan penambahan jenis entiti baharu tanpa mengubah suai kefungsian teras.
Contoh Reka Bentuk Pangkalan Data
Dengan mengandaikan bahawa pengguna boleh menyukai berbilang entiti, tag tunggal boleh digunakan untuk berbilang entiti, dan ulasan adalah khusus untuk entiti, reka bentuk pangkalan data boleh menyerupai berikut:
Base Table: Entity - EntityID (primary key) - EntityType (foreign key to EntityType table) EntityType Table - EntityTypeID (primary key) - EntityTypeName Comment Table - CommentID (primary key) - EntityID (foreign key to Entity table) - CommentContent Like Table - LikeID (primary key) - EntityID (foreign key to Entity table) - UserID (foreign key to User table) Tag Table - TagID (primary key) - TagName EntityTag Table - EntityID (foreign key to Entity table) - TagID (foreign key to Tag table)
Faedah Pendekatan Warisan
- Skalabiliti: Menambah jenis entiti baharu hanya melibatkan penciptaan jadual warisan baharu .
- Kebolehluasan: Teras kefungsian suka, teg dan ulasan dipusatkan dalam jadual asas, menghapuskan keperluan untuk pengubahsuaian yang meluas pada pangkalan data apabila mengemas kini atau menambah fungsi.
- Prestasi: Dengan menggunakan jadual berasingan untuk setiap entiti jenis, pendekatan ini menyediakan akses yang cekap kepada data entiti tertentu.
Pertimbangan untuk Mempertingkatkan Reka Bentuk
- Kaunter Suka: Bilangan suka untuk setiap entiti boleh disimpan terus dalam jadual Entiti sebagai medan atau dikekalkan melalui berasaskan pertanyaan yang berasingan pendekatan.
- Kekerapan Teg: Kekerapan setiap teg boleh dijejaki dalam Teg jadual atau melalui pendekatan berasaskan pertanyaan yang serupa.
- Integriti Data: Kunci asing dan langkah integriti data lain harus dilaksanakan untuk memastikan ketekalan data dan mencegah kehilangan atau rasuah data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Merekabentuk Pangkalan Data Berskala untuk Komen Dinamik, Suka dan Teg?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
