业务场景：用户填一些单据，然后上报，完成审批。单据中有几个字段是需要统计的，业务并不复杂。 看简单的场景，当开发人员拿出PDM设计的时候，我惊呆了，密密麻麻的有接近70张表，每张表都是一百多个字段。开发人员抱怨，花了一周的时间来做数据库设计，实
业务场景：用户填一些单据，然后上报，完成审批。单据中有几个字段是需要统计的，业务并不复杂。
看似简单的场景，当开发人员拿出PDM设计的时候，我惊呆了，密密麻麻的有接近70张表，每张表都是一百多个字段。开发人员抱怨，花了一周的时间来做数据库设计，实在是太麻烦了。
设计方案1，我问能不能把单据进行归类，一类单据设计成一张表，用一个字段区分是那张单据，这样会减少很多表。得到的回复是，没法归类，方案1行不通。
设计方案2，做个Excel模板，审批的时候就在excel上审批，问题是有字段要做统计，行不通。
设计方案3，单据的内容使用JSON格式用blob存起来，如果要做统计的字段，做常用条件查询的字段，从blob中冗余出来专做统计。
总结：选择方案3是大大的减少了开发人员的
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工作量，但对业务分析人员的要求很高，能识别出来哪些字段做分析、统计，哪些字段做查询。丢失了传统数据库设计的很多优点。是设计很多时候都在做平衡，这种设计无疑减少工作量，但对查询、统计不友好，如果你不在乎工作量，我还是建议做成最传统的设计。
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转载请注明原文链接：数据库设计之半结构化存储
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