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対応するすべてのディメンションとともにアイテム レコードを適切にモデル化する方法についての提案が必要です。
次の点を考慮してください。

|  ITEM_ID | ITEM_DESCRIPTION | ITEM_PRICE  | SIZE | LENGTH | COLOR
|   SH01   |   POLO SHIRT     |   22.95     | LARGE|        |
|   PA02   |  KHAKI PANTS     |    9.95     |  38  |   32   |
|   BR22   |   BRACELET       |   10.95     |      |        | GREEN

すべてのアイテムには異なる寸法があり、他のアイテムで使用される場合と使用されない場合があります。シャツとパンツにはサイズと丈があります。ただし、ブレスレットには色しかありません。

また、新しいアイテム (重量、パターンなど) が追加されると、新しい寸法が必要になる場合があります。

私は EAV (entity-attribute-value) を見てきましたが、私が理解していることから、そのようなモデルでは報告は悪夢になるでしょう。
各アイテムの寸法を管理するにはどうすればよいですか? すべての提案をいただければ幸いです。

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「ディメンション」という言葉を使用すると、スター スキーマを構築していることを意味します。これらの「オプション」属性の物理表現は、主にクエリ ツールと目的のパフォーマンスに依存します。

私見、次元モデリングでは、特にクエリが簡単になる場合は、非常に広い次元を恐れるべきではありません。

ユーザーが時計とズボンを含むすべての商品サイズについてクエリを実行する場合、時計などを N/A サイズに分類することは理にかなっていますか?

EAV は多くの点で次元モデリングとは正反対です。ディメンション モデリングとは、ETL プロセスでデータを再配置することにより、クエリを可能な限り高速かつ単純にすることです。

事前に証明された設計アプローチを見つけてそれに固執すれば、設計は容易になることがよくあります。

于 2013-04-10T04:32:45.463 に答える