Entity-Attribute-Value (때때로 ‘이름-값 쌍’)라고도하며 사람들이 관계형 데이터베이스에서 EAV 패턴을 사용할 때 “사각 구멍의 둥근 못”의 전형적인 사례입니다.

EAV를 사용 하지 않아야 하는 이유는 다음과 같습니다 .

• 데이터 유형을 사용할 수 없습니다. 값이 날짜, 숫자 또는 돈 (십진수)인지는 중요하지 않습니다. 항상 varchar로 강제 변환됩니다. 이것은 사소한 성능 문제에서 대규모 직감에 이르기까지 다양 할 수 있습니다 (매월 롤업 보고서에서 1 %의 변동을 쫓아 야 했습니까?).
• 구속 조건을 (쉽게) 시행 할 수 없습니다. 각각의 제약 조건이 1-2 줄과 달리 “모든 사람이 0에서 3 미터 사이의 높이를 가져야합니다”또는 “나이는 null이 아니고> = 0이 아니어야합니다”를 시행하기 위해 엄청나게 많은 코드가 필요합니다. 올바르게 모델링 된 시스템에서
• 위와 관련하여 각 클라이언트에 필요한 정보를 얻도록 쉽게 보장 할 수는 없습니다 (나이가 누락되고 다음에 키가 누락 될 수 있음). 당신 은 그것을 할 수 있지만, 그것보다 훨씬 어려운 지옥입니다 SELECT height, weight, age FROM Client where height is null or weight is null.
• 다시 말하면, 중복 데이터는 감지하기가 훨씬 어렵습니다 (한 클라이언트에 대해 두 연령대를 제공하면 어떻게됩니까? 두 속성에 대해 두 개의 개별 항목이 있으면 아래 쿼리에서 4 개의 행을 얻게 됩니다.
• 속성 이름의 일관성을 보장 할 수도 없습니다. “Age_yr”은 “AGE_IN_YEARS”또는 “age”가 될 수 있습니다. (이것은 사람들이 데이터를 삽입 할 때와 비교할 때 추출을받을 때 문제가되지 않지만 여전히 문제가되지 않습니다.)
• 사소한 종류의 쿼리는 완전한 재앙입니다. 합리적 방식으로 쿼리 할 수 ​​있도록 3- 속성 EAV 시스템을 관계 화하려면 EAV 테이블의 세 조인이 필요합니다.

비교:

SELECT cID.ID AS [ID], cH.Value AS [Height], cW.Value AS [Weight], cA.Value AS [Age]
FROM (SELECT DISTINCT ID FROM Client) cID 
      LEFT OUTER JOIN 
    Client cW ON cID.ID = cW.ID AND cW.Metric = "Wt_kg" 
      LEFT OUTER JOIN 
    Client cH ON cID.ID = cH.ID AND cW.Metric = "Ht_cm" 
      LEFT OUTER JOIN 
    Client cA ON cID.ID = cA.ID AND cW.Metric = "Age_yr"

에:

SELECT c.ID, c.Ht_cm, c.Wt_kg, c.Age_yr
FROM Client c

다음은 EAV를 사용해야하는시기에 대한 목록입니다.

• 그 주위에 절대적 으로 방법이 없으며 데이터베이스에서 스키마가없는 데이터를 지원 해야하는 경우.
• “물건”만 저장하고 더 구조화 된 형태로 필요하지 않을 때. 그러나 괴물은 “변화하는 요구 사항”이라고 불렀다.

나는 EAV 대부분의 경우 끔찍한 생각이 왜 난 그냥 디테일이 전체 게시물을 보냈다 알 -하지만 거기에 있다 가 / 불가피한 필요한 몇 가지 경우가. 그러나 대부분의 경우 (위의 예를 포함하여) 가치보다 훨씬 번거로울 것입니다. EAV 유형 데이터 입력을 광범위하게 지원해야하는 경우 Hadoop / HBase, CouchDB, MongoDB, Cassandra, BerkeleyDB와 같은 키-값 시스템에 저장해야합니다.

답변

CREATE TABLE yourtable ([ID] int, [Metric] varchar(6), [Value] int);

INSERT INTO yourtable ([ID], [Metric], [Value])
VALUES (1, 'Ht_cm', 190),
    (1, 'Wt_kg', 82),
    (1, 'Age_yr', 43),
    (2, 'Ht_cm', 170),
    (2, 'Wt_kg', 60),
    (2, 'Age_yr', 22),
    (3, 'Ht_cm', 205),
    (3, 'Wt_kg', 90),
    (3, 'Age_yr', 51);

select id, Ht_cm, Wt_kg, Age_yr
from
(
  select id, metric, value
  from yourtable
) src
pivot
(
  max(value)
  for metric in (Ht_cm, Wt_kg, Age_yr)
) piv;

select id,
  max(case when metric ='Ht_cm' then value else null end) Ht_cm,
  max(case when metric ='Wt_kg' then value else null end) Wt_kg,
  max(case when metric ='Age_yr' then value else null end) Age_yr
from yourtable
group by id

| ID | HT_CM | WT_KG | AGE_YR |
-------------------------------
|  1 |   190 |    82 |     43 |
|  2 |   170 |    60 |     22 |
|  3 |   205 |    90 |     51 |