关于电商网站数据库的设计有什么好的建议？

这个问题的核心点在于：不同商品类别差异很大，如何设计通用的存储方案？简单来说，用数据库去存储所有信息，不管横表还是纵表，都有明显的缺陷：横表：同一个字段对不同商品含义不一样，这到了后面开发和维护是很蛋疼的纵表：一个商品的属性分布到很多行记录中，业务处理很麻烦，而且纵表的记录数会非常多，性能会有问题所以不要尝试只用数据库去统一解决这个问题，思路扩散一些其实就简单了：公共表：提炼商品公共的信息放到数据库，例如商品id、名称、发布的商家、发布日期、上架状态扩展表：将变化的信息放到另外一个表，可以是数据库表，例如电脑商品一个表、服装一个表；也可以将信息放到MongoDB或者ElasticSearch这类文档数据库。搜索组件：扩展表在全文搜索的时候不好实现，因此需要独立的组件负责搜索，可以用Elastic Search或者Solr来冗余一份数据，用于搜索。表结构不算复杂，因为项目关系只有SPU，没有涉及到SKU，但是可以做参考，更多的还是要根据项目实际情况设计。重点说明一下产品表的SPU，Keyword字段。本来之前设计了关系表，但是发现在做SQL查询时太痛苦，所以约定了一种数据存储结构（数据结构的重要性）基于上面的基础，可以实现URL规则变化的查询,类似京东的产品查询URL变化c=1,3 指分类层次关系ev=3_1+4_18 指SPU查询 按约定规则转换成字符串再进行查询。

电子商务的数据库构建步骤主要有以下几点：

需求分析：调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约；

概念设计：对用户要求描述的现实世界，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型；

逻辑设计：主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式；

物理设计：据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构；

验证设计：在上述设计的基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性等。

首先来说对于这种场景有两种设计方法，这两种方法都能够满足扩展性要求

1. 把原有的横表转化为纵表存储属性，即

产品表：（product_id, product_name, product_class)

产品属性表：(product_id, property_id , property_name , property_value)

2. 保持原有横表设计思路，但是d性字段含义单独元数据表存储

产品表：（product_id, product_name, product_class, prop1, prop2, .... propn)

产品属性含义元数据表

(product_class , prop1_name ,prop2_name, ..... propn_name)

对于两种设计方法，个人理解为

a. 对于首页打开就必须要能够快速查询出来的属性，而且这些属性本身各类产品差异不大。而对于差异大的属性基本都是针对特定一个产品查询。可以采用方案1来做。

b. 首页显示产品列表时候就存在要显示出不同产品属性情况，采用方案2来做。当我们处理的是一个product list的时候，由于存在数据表本身的关联场景，用方案1会比麻烦，也影响性能。

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