AI 요약관련 정보

• EAV 디자인은 유연하지만 데이터 타입 및 제약 조건 적용이 어렵고 쿼리 성능이 떨어진다. 😫
• 정규화된 테이블 디자인은 데이터 타입 강제, 인덱싱, 제약 조건에 유리하지만, 속성이 자주 변경될 경우 유연성이 떨어진다. ✅
• 수직 파티셔닝은 속성을 그룹으로 나누어 테이블을 분리, 정규화된 디자인 유지, 쿼리 용이하지만, 속성 변경에 덜 유연하다. ➗
• 테이블 상속은 공통 속성은 메인 테이블, 개별 속성은 서브 타입 테이블에 저장하여 데이터 유효성을 높이지만, 추가 조인이 필요하다. 👪
• JSON 컬럼은 속성 구조가 다양한 경우 유연하게 대처 가능, EAV보다 쿼리 성능이 좋지만, 정규화된 테이블보다 성능이 떨어질 수 있다. 🗂️
• 속성 테이블은 EAV 디자인의 대안으로 데이터 타입별 컬럼을 사용, 데이터 타입 강제는 가능하나, 여전히 관리 및 성능 문제가 있다. 🧱