EAV模型如何简化数据迁移过程

EAV模型简化数据迁移的思路与适用场景

• 将“列”的变更转化为“元数据”的变更，迁移时只需在属性字典中新增或调整条目，无需改表结构，特别适合属性集合动态、稀疏、跨类型的业务（如产品规格、实验检测结果、设备台账等）。典型做法是三表式 EAV：实体表、属性表、值表；属性变更通过新增记录完成，避免 DDL 带来的停机与风险。

迁移落地步骤

• 建模与映射
  • 建立实体表（如Entities）、属性表（如Attributes，含属性名、数据类型、校验规则）、值表（如Values，含实体ID、属性ID、值）。将源库各业务表的列映射为属性定义，并为每个属性确定类型与约束，形成可版本化的“属性字典”。
• 数据抽取与转换
  • 以“行”为单位扫描源表，按“实体ID + 属性名”生成值表记录；对强类型目标（如数值、日期）在转换层完成类型解析与校验，避免脏数据进入目标库。
• 加载与回填
  • 先小批量试迁，校验约束与业务规则；再分批全量加载，保留断点续传与幂等写入能力（如按批次号与实体哈希去重）。对历史空值、默认值、单位换算等统一处理。
• 切换与回滚
  • 采用“双写 + 影子表/视图”策略：业务继续写旧库，同时双写新 EAV；通过视图或应用层路由逐步切读，保留回滚窗口；监控一致性后再下线旧结构。

降低迁移复杂度的实用技巧

• 类型分表存储
  • 借鉴 Magento 的做法，将值按类型拆分到多个值表（如eav_entity_int、eav_entity_varchar、eav_entity_text、eav_entity_decimal、eav_entity_datetime），便于索引与约束，减少全表扫描与类型转换成本。
• 查询与性能
  • 面向“获取实体所有属性”的读取场景，EAV 需要多次 JOIN，可通过物化视图、汇总表或应用层缓存降低 JOIN 成本；对高频过滤属性建立单列或类型化索引；写入侧批量提交、合理分批，避免长事务。
• 索引与约束
  • 在值表上为（实体ID、属性ID）建立联合索引；对可枚举属性使用字典表并建立外键；强类型属性在写入时做前置校验，减少脏数据。
• 稀疏与混合模型
  • 将“大多数实体都有的核心属性”保留为列存，将“稀疏/易变/扩展属性”放入 EAV，形成“列存 + EAV”的混合模型，既减少迁移量又兼顾查询性能。

常见陷阱与替代方案

• 常见陷阱
  • 查询复杂、性能劣化（多 JOIN、全表扫描）、数据一致性与约束难做（类型、必填、唯一性）、元数据膨胀与治理难（属性爆炸、命名冲突）。迁移前应梳理“可搜索/可聚合/可排序”属性清单，优先为这些属性提供高效索引或列式存储。
• 替代与演进
  • 当读取以“整实体属性集合”为主、写入并发集中在不同属性时，可考虑将 EAV 扁平化为JSONB（如 PostgreSQL），一次读写一行，显著提升吞吐；但需权衡同一行更新引发的锁争用，可通过链接表或拆分热点字段缓解。
  • 对强搜索与多维检索诉求，可将 EAV 数据同步到Solr等搜索引擎，定义可搜索属性集并建立分布式索引，实现高效检索与聚合分析。