AI 요약관련 정보

• 동적 필터링은 온라인 쇼핑몰 등에서 사용자가 선택한 조건에 따라 필터 옵션이 자동으로 업데이트되는 기능입니다. 🛍️
• 데이터베이스 설계 시, 각 속성에 대한 별도의 테이블을 사용하는 전통적인 방식과 모든 속성을 하나의 테이블에 저장하는 일반 속성(EAV) 방식이 있습니다. 🗄️
• 전통적인 방식은 속성이 안정적이고 예측 가능할 때 유용하며, 쿼리가 단순하고 성능이 높지만, 새로운 속성을 추가하려면 스키마 변경이 필요합니다. ⚙️
• 일반 속성(EAV) 방식은 속성이 자주 변경되거나 스키마 변경 없이 새로운 속성을 추가하고 싶을 때 유용하지만, 쿼리가 복잡해지고 성능이 저하될 수 있습니다. ➕
• 전통적인 방식에서는 카테고리, 브랜드, 사이즈, 색상별로 테이블을 나누어 관리하며, 선택된 카테고리와 브랜드에 따라 사이즈와 색상 필터 옵션을 동적으로 업데이트하는 SQL 쿼리를 사용합니다. 💻
• 일반 속성(EAV) 방식에서는 제품 속성 테이블에 모든 속성을 저장하고, 속성 이름으로 필터링하여 동적 필터링을 구현합니다. 🧬
• 속성이 알려져 있고 안정적이며 성능이 중요한 경우 전통적인 방식을 사용하고, 속성이 자주 변경되거나 스키마 업데이트 없이 새로운 속성을 추가해야 하는 경우 일반 속성(EAV) 방식을 사용하는 것이 좋습니다. ✅
• 데이터베이스 설계를 개선하려면 실제 시나리오를 기반으로 설계하는 것이 중요하며, 제공된 프로젝트 가이드를 활용할 수 있습니다. 📚