如何利用EAV模型构建动态表单

总体思路与适用场景

• 用元数据驱动表单：把表单字段抽象为可配置的属性，通过表单模型把字段与属性建立绑定，运行时按绑定关系渲染表单、读取与保存数据。这样可以在不改动数据库结构的情况下，动态增删改字段与表单。
• 采用EAV承载数据：将每条记录的属性值按实体-属性-值的方式存储，属性可支持基本类型与引用类型（指向另一个EAV模型），满足复杂结构与复用。
• 适用前提：属性繁多且稀疏、经常变更，或需要运行时扩展；若数据密集且结构稳定，优先考虑传统宽表。

数据建模与表结构

• 元数据层（系统内置，少量表）
  • EAV模型定义 eav_model：模型标识、名称、启用状态等。
  • 属性定义 eav_attribute：属性标识、名称、数据类型（string/number/date/boolean 或 引用类型）、校验规则、是否必填、是否可查询、是否只读、可见性、默认值、排序等。
  • 表单模型 eav_form：表单标识、布局与分组信息。
  • 绑定关系 eav_form_binding：表单模型ID ↔ 属性ID ↔ 控件类型/校验/可见性/读写性 等渲染与权限元数据。
• 运行数据层（随业务增长）
  • 实体 eav_object：实体ID、所属模型、租户/业务上下文等。
  • 值表（分类型）
    • eav_value_{type}：如 eav_value_string / eav_value_decimal / eav_value_datetime / eav_value_bool，字段包含 entity_id、attribute_id、locale（可选）、value_{type}。
    • eav_ref_value：引用型属性的值（entity_id、attribute_id、ref_entity_id）。
    • eav_arr_value：数组型属性的值（entity_id、attribute_id、array_index、item_value 或 item_ref_entity_id）。
• 设计要点
  • 值表按数据类型分表，避免“万能值列”的类型转换与索引难题。
  • 为高频查询建立联合索引，如 (entity_id, attribute_id)，必要时覆盖索引包含 locale/租户等。
  • 引用与数组独立建模，便于权限、校验与查询优化。

表单生命周期与关键实现

• 建模与发布
  • 在属性中心定义属性（类型、校验、字典、默认值、可见性/只读、排序等）。
  • 在表单设计器拖拽控件并绑定属性，生成表单模型与绑定关系；发布后生效。
• 渲染与校验
  • 读取表单模型与绑定关系，按属性配置动态渲染控件；提交前按属性级校验规则执行客户端与服务端双重校验。
• 保存与变更
  • 将提交数据按属性类型写入对应值表；仅增量更新变更的 attribute_id/value，减少写入量。
  • 支持软删除与变更审计（可选）。
• 查询与展示
  • 列表/详情页通过 JOIN 或应用层聚合将纵向数据“行列转置”为横向结构；对统计/报表场景可构建物化视图或宽表快照提升性能。
• 权限与流程
  • 在绑定关系中配置每个属性的可见性/只读；与**工作流引擎（如 Activiti）**集成，按节点配置属性的权限与责任人。

查询与性能优化

• 索引策略
  • 值表建立 (entity_id, attribute_id) 联合索引；对字符串列建立前缀索引或哈希索引（如 MD5）以平衡长度与选择性。
  • 引用/数组查询分别命中 eav_ref_value / eav_arr_value 的二级索引。
• 类型与转换
  • 值表按类型分表，避免全表扫描与昂贵的类型转换；应用层强校验减少脏数据。
• 查询构建
  • 列表页优先返回必要字段，详情页再按需 JOIN 取值；对复杂过滤条件使用执行计划与参数化查询。
  • 统计/报表使用预聚合或定时任务生成快照，避免实时 EAV 聚合。
• 缓存
  • 对属性元数据与表单模型进行缓存（如 Redis），TTL 失效策略结合发布事件。
• 取舍
  • 对高频、强一致、密集查询的数据，考虑混合建模：核心字段走宽表，扩展字段走 EAV。

工程落地与风险控制

• 分层架构
  • 用户接口层：表单设计器、表单渲染与交互。
  • 业务逻辑层：EAV模型管理、表单管理、校验与权限、工作流适配。
  • 数据持久化层：分类型值表、引用/数组表、元数据表。
• 变更管理
  • 属性新增/删除/修改仅影响元数据与绑定关系；提供版本化与灰度发布策略，避免线上表单抖动。
  • 提供数据迁移工具（如宽表↔EAV 的回填/回滚脚本）。
• 典型风险与对策
  • 查询复杂与性能下降 → 分类型值表、联合索引、聚合快照、读写分离。
  • 类型安全与脏数据 → 强校验、类型化存取、约束与触发器（或应用层统一校验）。
  • 过度灵活导致“元数据爆炸” → 控制属性数量与命名空间，建立属性审核与生命周期机制。
  • 事务与一致性 → 短事务、幂等写入、批量提交、必要时补偿事务。