数据库扩展字段设计在&大数据查询筛选优化

简单模式：

学生表（ID，姓名，年龄，生日）

学生扩展字段表（ID,扩展字段名称(班级、专业)，编码， 扩展字段类型（int,string,arr等））

扩展字段存值表（学生表ID，扩展字段表编码，值）

现在添加一个学生张三{1，张三，22,1999-12-12，八班，计算机科学与技术}，这条数据应该怎么插入数据库呢？

首先：将{1，张三，22,1999-12-12}插入学生表。然后在存值表插入两条数据。

这种模式可以随意扩展学生表的字段。

表结构图：

 

 

复杂模式：

 如下图：

 

 加了一级人员类别，扩展字段作用到人员类别上，这样更加灵活。

类似于电商中的商品分类-扩展设计。每个商品分类都可以有自己的扩展字段

 

问题：

当学生表数据非常多的时候，查询的时候要先查主表，然后还有根据主表的每一条记录去查存值表中的数据，查询效率慢。

如果筛选条件是字段扩展表中的字段，那么查询的速度将会更慢，因为要先查子表数据，根据子表中取出的学生表ID(还要去重)再去主表中in查询，这效率简直太低了。

 

解决问题

解决复杂模式设计方案问题

用mongodb来存储人员表和人员扩展字段值表中的数据。

因为mongodb不是关系型数据库，列可以随时扩展，列也可以内嵌数组或者对象。

同时mongodb的查询速度也是非常快速的，对扩展字段的筛选，甚至内嵌数组值的筛选都是非常快速的。

对于不懂mongodb的可以在网上了解它的应用场景。

个人认为mongodb在业务上有扩展字段这个场景就非常适合。