MongoDB 之类的 NoSQL 之所以流行，很大程度上取决于相对自由的 schema 设计，不管数据量多大，可以随时在线上环境添加新字段来保存新数据，而这种能力恰恰是传统的关系数据库所欠缺的，不过别担心，传统关系数据库有自己的应对之道。我们今天就讨论一下其中最具代表性的两种方法，看看孰优孰劣。

在讨论前，我们不妨虚拟一个业务场景：假设我们要做一个类似汽车之家的产品库，首当其冲的是如何保存汽车的各种属性，比如说：长度、宽度、高度、GPS 导航系统、倒车影像、上坡辅助、陡坡缓降等等，最传统的方法是每一个属性都用一个独立的字段来保存，不过这样有问题：汽车属性有可能非常多，如此一来我们的表需要创建几十甚至上百个字段，而且以后还可能想要不断的添加新字段。最要命的是不同的汽车拥有的属性大不相同，比如有的汽车有 GPS 导航系统、倒车影像，但是却没有上坡辅助、陡坡缓降，如果把这些属性统统作为字段存在的话，那么表就是稀疏的，存在很多空值。

传统的 EAV 方法

所谓 EAV，实际上是 Entity–Attribute–Value 的缩写。它的核心思想是把原本按列保存的数据转换成按行保存。不同的项目设计在表结构上可能会有些许差异，不过核心通常就是 entity，attribute，value 三张表，下面看看采用 EAV 如何解决问题：

CREATE TABLE eav_entities (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    entity_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id)
);

INSERT INTO `eav_entities`
    (`id`, `entity_name`)
VALUES
    (1,'普拉多 3.5L TX-L'),
    (2,'帕杰罗 3.0L 豪华版');

CREATE TABLE eav_attributes (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    attribute_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id)
);

INSERT INTO `eav_attributes`
    (`id`, `attribute_name`)
VALUES
    (1,'长度'),
    (2,'宽度'),
    (3,'高度'),
    (4,'GPS 导航系统'),
    (5,'倒车影像'),
    (6,'上坡辅助'),
    (7,'陡坡缓降');

CREATE TABLE eav_values (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    entity_id INT UNSIGNED NOT NULL,
    attribute_id INT UNSIGNED NOT NULL,
    attribute_value VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id)
);

INSERT INTO `eav_values`
    (`id`, `entity_id`, `attribute_id`, `attribute_value`)
VALUES
    (1,1,1,'4780'),
    (2,1,2,'1885'),
    (3,1,3,'1890'),
    (4,1,6,'有'),
    (5,1,7,'有'),
    (6,2,1,'4900'),
    (7,2,2,'1875'),
    (8,2,3,'1900'),
    (9,2,4,'有'),
    (10,2,5,'有');

在 EAV 模型中查询巨麻烦，主要特征就是不停的 JOIN、JOIN、JOIN：

随便说一句，前些天途牛介绍的运维系统就是利用 EAV 设计的。

新锐的 JSON 方法

现在的关系数据库已不在是单纯的关系数据库了，很多时候视情况可以打破范式的束缚，主流的 MySQL 和 PostgreSQL 都已经支持 JSON 数据类型，以 MySQL 为例：

CREATE TABLE entities (
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    data JSON NOT NULL,
    PRIMARY KEY(id)
);

INSERT INTO `entities`
    (`id`, `name`, `data`)
VALUES
    (1,'普拉多 3.5L TX-L','{
      "Length": 4780,
      "Width": 1885,
      "Height": 1890,
      "HAC": "有",
      "HDC": "有"
    }'),
    (2,'帕杰罗 3.0L 豪华版','{
      "Length": 4900,
      "Width": 1875,
      "Height": 1900,
      "GPS": "有",
      "ReverseImage": "有"
    }');

和 EAV 的相比，少了 JOIN 的累赘，简单的想哭：

不过 JSON 虽好，但万万不可滥用，实际项目中，如果我们不加区分的把大部分数据都放到一个 JSON 字段里去，那还不如直接用 MongoDB 算了，更详细的说明大家可以参考：PostgreSQL anti-patterns: Unnecessary json/hstore dynamic columns。