다음과 같은 태깅 기능을 지원하기 위해 데이터베이스를 어떻게 설계 하시겠습니까?
- 항목에 많은 수의 태그가있을 수 있습니다
- 지정된 태그 세트로 태그가 지정된 모든 항목을 빠르게 검색해야합니다 (항목에 모든 태그가 있어야하므로 OR 검색이 아닌 AND 검색 임)
- 빠른 검색 / 읽기를 활성화하기 위해 항목 작성 / 쓰기 속도가 느려질 수 있습니다.
이상적으로는 (적어도) n 개의 지정된 태그 세트로 태그가 지정된 모든 항목의 조회는 단일 SQL 문을 사용하여 수행해야합니다. 검색 할 태그의 수와 모든 항목의 태그 수는 알 수없고 높을 수 있으므로 JOIN을 사용하는 것은 실용적이지 않습니다.
어떤 아이디어?
지금까지 모든 답변에 감사드립니다.
그러나 내가 실수하지 않으면 주어진 답변은 태그에 대한 OR 검색을 수행하는 방법을 보여줍니다. 하나 이상의 n 태그가있는 모든 항목을 선택하십시오. 효율적인 AND 검색을 찾고 있습니다. (모두 n 개 이상의 태그가있는 항목을 모두 선택하십시오.)
답변
ANDing 정보 : “관계 구분”작업을 찾고있는 것 같습니다. 이 기사 는 간결하면서도 이해하기 쉬운 관계 구분을 다룹니다.
성능 정보 : 비트 맵 기반 접근 방식은 상황에 가장 적합한 것처럼 직관적으로 들립니다. 그러나 digiguru가 제안한 것처럼 비트 맵 인덱싱을 “수동으로”구현하는 것이 좋은 생각이라고 확신하지 못합니다. 새로운 태그가 추가 될 때마다 복잡한 상황처럼 들립니다 (?) 그러나 일부 DBMS (Oracle 포함)는 어떻게 든 비트 맵 인덱스를 제공합니다 내장 인덱싱 시스템은 인덱스 유지 관리의 복잡성을 없애기 때문에 사용 중입니다. 또한 비트 맵 인덱스를 제공하는 DBMS는 쿼리 계획을 수행 할 때 비트 맵 인덱스를 적절하게 고려할 수 있어야합니다.
답변
다음은 데이터베이스 스키마 태그 지정에 대한 좋은 기사입니다.
http://howto.philippkeller.com/2005/04/24/Tags-Database-schemas/
성능 테스트와 함께 :
http://howto.philippkeller.com/2005/06/19/Tagsystems-performance-tests/
MySQL에 대한 결론은 (최소한 작성 당시 2005 년에) 전체 텍스트 인덱싱 특성이 매우 낮다는 결론을 내 렸습니다.
답변
간단한 솔루션에는 문제가 없습니다. 항목 용 테이블, 태그 용 테이블, “태깅”을위한 크로스 테이블
크로스 테이블의 인덱스는 충분히 최적화되어야합니다. 적절한 항목을 선택하면
SELECT * FROM items WHERE id IN
(SELECT DISTINCT item_id FROM item_tag WHERE
tag_id = tag1 OR tag_id = tag2 OR ...)
AND 태깅은
SELECT * FROM items WHERE
EXISTS (SELECT 1 FROM item_tag WHERE id = item_id AND tag_id = tag1)
AND EXISTS (SELECT 1 FROM item_tag WHERE id = item_id AND tag_id = tag2)
AND ...
많은 수의 비교 태그에는 그렇게 효율적이지 않습니다. 메모리에서 태그 수를 유지해야하는 경우 자주 그렇지 않은 태그로 시작하도록 쿼리를 만들 수 있으므로 AND 시퀀스가 더 빨리 평가됩니다. 일치하는 예상 태그 수와 단일 태그 일치에 대한 기대에 따라 20 개의 태그를 일치시키고 임의의 임의 항목이 15 개와 일치 할 것으로 예상하면 괜찮은 해결책이 될 수 있습니다. 데이터베이스에서.
답변
@Jeff Atwood가 링크 한 기사 ( http://howto.philippkeller.com/2005/04/24/Tags-Database-schemas/ )에 가 매우 철저 그리고 지금까지 언급 한 것보다 일반적으로 더 나은 성능을 제공하는 AND 쿼리에 대한 좋은 솔루션을 제공합니다 (즉, 각 용어에 대해 상관 된 하위 쿼리를 사용하지 않음). 또한 의견에 좋은 것들이 많이 있습니다.
추신-여기에 모든 사람들이 이야기하는 접근 방식을 기사에서 “Toxi”솔루션이라고합니다.
답변
Java 컨텐츠 리포지토리 구현 (예 : Apache Jackrabbit )과 같은 엄격하지 않은 데이터베이스 솔루션을 실험하고 Apache Lucene 과 같은 기반으로 구축 된 검색 엔진을 사용할 수 있습니다 .
적절한 캐싱 메커니즘을 갖춘이 솔루션은 자체 개발 솔루션보다 더 나은 성능을 제공 할 수 있습니다.
그러나 중소 규모의 응용 프로그램에서는 이전 게시물에서 언급 한 표준화 된 데이터베이스보다보다 정교한 구현이 필요하다고 생각하지 않습니다.
편집 : 명확하게하면 검색 엔진에 JCR과 같은 솔루션을 사용하는 것이 더 매력적입니다. 그것은 장기적으로 프로그램을 크게 단순화시킬 것입니다.
답변
가장 쉬운 방법은 tags 테이블 을 만드는 것 입니다.
Target_Type
-여러 테이블에 태그를 지정하는 경우
Target
-태그가 지정된 레코드의 키
Tag
– 의 텍스트
데이터 쿼리는 다음과 같습니다.
Select distinct target from tags
where tag in ([your list of tags to search for here])
and target_type = [the table you're searching]
업데이트
AND 조건에 대한 요구 사항에 따라 위의 쿼리는 다음과 같이 나타납니다.
select target
from (
select target, count(*) cnt
from tags
where tag in ([your list of tags to search for here])
and target_type = [the table you're searching]
)
where cnt = [number of tags being searched]
답변
나는 (Z) DB 중심이 아닌 것을 원할지도 모른다는 @Zizzencs의 두 번째 제안
어떻게 든 일반 nvarchar 필드를 사용하여 적절한 캐싱 / 인덱싱으로 태그를 저장하면 더 빠른 결과를 얻을 수 있다고 생각합니다. 그러나 그것은 단지 나입니다.
이전에 다 대 다 관계를 나타 내기 위해 3 개의 테이블을 사용하여 태깅 시스템을 구현했지만 (Item Tags ItemTags) 많은 장소에서 태그를 처리한다고 가정 할 때 3 개의 테이블을 사용하여 항상 동시에 조작 / 조회되는 것은 코드를 더욱 복잡하게 만듭니다.
추가 된 복잡성이 가치가 있는지 고려할 수 있습니다.