Php 如何为在线交友网站设计用户表？

我正在开发本地在线交友网站的下一个版本，基于PHP和MySQL，我想把事情做好。用户表相当庞大，预计随着新版本的推出，会有更多的增长，因为会有很多钱花在推广上

目前的版本，我猜是7-8岁可能是由不太熟悉PHP和MySQL的人做的，所以我必须从头开始

该社区目前有20多万用户，预计在未来一到两年内将增长到50万到100万。每个用户的个人资料有100多个属性，我必须能够搜索其中至少30-40个

你可以想象，我对创建一个包含200k行和100列的表有点谨慎。我的前任将用户表一分为二。。。一个包含使用和搜索最多的列，另一个包含其余（和大部分）列。但这会导致两个表之间出现严重的同步问题

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那么，您认为最好的方法是什么呢？

实体属性值模型可能非常适合您：

添加一个包含三列的表，而不是100列和不断增长的列：

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用户标识

，

属性

，

值

如果不查看模式，就无法真正提出任何建议。一般来说，Mysql数据库必须规范化为至少3NF或BNCF。听起来好像它现在还没有标准化，一个表中有100列

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此外，您可以使用事务和INNODB引擎轻松地使用外键强制执行引用完整性。

您可以做的是跨两个表拆分用户数据帐户

1）表格：用户

这将包含关于用户的“核心”固定信息，如名字、姓氏、电子邮件、用户名、角色id、注册日期和类似性质的信息

配置文件相关信息可以放在它自己的表中。这将是一个具有key=>val性质的无限可扩展表

2）表格：用户配置文件

字段：用户id、选项、值

用户id:1

选项：配置文件\图像

值：/uploads/12/myimage.png

及

用户id:1

选项：回答的问题

数值：24

希望这有帮助，

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Paul.

一般来说，您不应该为了性能而牺牲数据库的完整性

我要做的第一件事是创建一个包含1百万行虚拟数据的表，并使用压力工具（如

ab

）测试一些典型的查询。结果很可能证明它的性能很好——对于mysql来说，一百万行是小菜一碟。所以，在试图解决一个问题之前，请确保你确实有它

如果发现性能不佳，数据库实际上是瓶颈，考虑一般优化，比如缓存（在所有级别上，从MySQL查询缓存到HTML缓存），得到更好的硬件等等。这在大多数情况下都应该解决。

< P>这本身不是答案，但由于这里很少有人提出属性-价值模型，我只想插话谈谈我的生活经历

我曾经尝试过将这个模型用于一个具有120多个属性的表（每年增长5-10个），并添加了大约100k+行（每6个月一次），索引增长如此之大，以至于需要永远添加或更新单个

用户id

我发现这种设计的问题（并不是说它完全不适合任何情况）是需要在第二个表的

user\u id，attrib

上放置主键。在不知道attrib的潜在长度的情况下，通常会使用更大的长度值，从而增加索引。在我的例子中，attribs可以有3到130个字符。而且，

值

肯定也会受到相同假设的影响

正如OP所说，这会导致同步问题。想象一下，如果每个属性（或者至少50%的属性）都需要存在

此外，正如OP所建议的，搜索需要在30-40个属性上进行，我无法想象30-40个连接会有多高效，甚至由于长度限制，一个

group\u concat（）

我唯一可行的解决方案是返回到一个列数与属性数相同的表。我的索引现在大大缩小了，搜索也更容易了

编辑：而且，没有标准化问题。要么为属性值设置查找表，要么将它们设置为

ENUM（）

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编辑2：当然，可以说我应该有一个查找表来查找属性可能的值（减少索引大小），但是我应该在该表上建立一个联接。

通常，在担心性能之前，您应该始终正确地获取模式

这样，您就可以做出关于调整模式以解决特定性能问题的明智决策，而不是猜测

你绝对应该走2桌路线。这将大大减少存储量、代码复杂度，以及更改系统以添加新属性的工作量

假设每个属性都可以用一个表示，并且您只寻找对称匹配（即，您试图根据相似的属性而不是意图表达来匹配人）

在一个简单的层次上，查找合适匹配项的查询可能非常昂贵。实际上，您是在N维空间中寻找接近度相同的节点，不幸的是，大多数关系数据库并没有真正针对这种操作进行设置（我相信PostgreSQL支持这种操作）。因此，大多数人可能会从以下内容开始：

SELECT candidate.id, 
 COUNT(*)
FROM users candidate,
  attributes candidate_attrs,
  attributes current_user_attrs
WHERE current_user_attrs.user_id=$current_user 
  AND candidate.user_id<>$current_user
  AND candidate.id=candidate_attrs.user_id
  AND candidate_attrs.attr_type=current_user.attr_type
  AND candidate_attrs.attr_value=current_user.attr_value
GROUP BY candidate.id
ORDER BY COUNT(*) DESC;

选择candidate.id，
计数（*）
从用户候选人，
属性候选属性，
属性当前用户属性
其中，当前用户\u属性.user\u id=$current\u user
和候选者。用户\u id$当前\u用户
和candidate.id=candidate\u attrs.user\u id
和候选者属性属性类型=当前
SELECT candidate.id, 
 COUNT(*)
FROM users candidate,
   attributes candidate_attrs,
   attributes current_user_attrs
WHERE current_user_attrs.user_id=$current_user 
  AND candidate.user_id<>$current_user
  AND candidate.id=candidate_attrs.user_id
  AND candidate_attrs.attr_type=current_user.attr_type
  AND candidate_attrs.attr_value 
     BETWEEN current_user.attr_value+$tolerance
     AND current_user.attr_value-$tolerance
GROUP BY candidate.id
ORDER BY COUNT(*) DESC;

SELECT candidate.id, 
  SUM(1/1+
      ((candidate_attrs.attr_value - current_user.attr_value)
        *(candidate_attrs.attr_value - current_user.attr_value))
  ) as match_score
FROM users candidate,
  attributes candidate_attrs,
  attributes current_user_attrs
WHERE current_user_attrs.user_id=$current_user 
  AND candidate.user_id<>$current_user
  AND candidate.id=candidate_attrs.user_id
  AND candidate_attrs.attr_type=current_user.attr_type
  AND candidate_attrs.attr_value 
   BETWEEN current_user.attr_value+$tolerance
   AND current_user.attr_value-$tolerance
GROUP BY candidate.id
ORDER BY COUNT(*) DESC;

SELECT candidate.id, 
  SUM(1/1+
      ((candidate_attrs.attr_value - current_user.attr_value)
        *(candidate_attrs.attr_value - current_user.attr_value))
  ) as match_score
FROM users candidate,
  attributes candidate_attrs,
  attributes current_user_attrs,
  attribute_subsets s
WHERE current_user_attrs.user_id=$current_user 
  AND candidate.user_id<>$current_user
  AND candidate.id=candidate_attrs.user_id
  AND candidate_attrs.attr_type=current_user.attr_type
  AND candidate_attrs.attr_value
  AND s.subset_name=$required_subset
  AND s.attr_type=current_user.attr_type 
   BETWEEN current_user.attr_value+$tolerance
   AND current_user.attr_value-$tolerance
GROUP BY candidate.id
ORDER BY COUNT(*) DESC;