Postgresql 在postgres的同一列中存储不同数据类型的合理方法？

我目前正试图修改与postgres数据库交互的现有API。长话短说，它本质上是存储描述符/元数据，以确定实际“资产”（通常是某种文件）存储在服务器硬盘上的位置

目前，可以使用任意数量的未定义键值对（即uploadedBy、addedOn、assetType等）对这些“资产”进行“标记”。这些标记存储在一个单独的表中，其结构类似于以下内容：

+---------------+----------------+-------------+
|assetid (text) | tagid(integer) | value(text) |
|---------------+----------------+-------------|
|someStringValue| 1234           | someValue   |
|---------------+----------------+-------------|
|aDiffStringKey | 1235           | a username  |
|---------------+----------------+-------------|
|aDiffStrKey    | 1236           | Nov 5, 1605 |
+---------------+----------------+-------------+

assetid和tagid是来自其他表的外键。想象一下表示文件的assetid和tagid/值对是描述符的映射

现在，API（Java）将所有这些键值对创建为映射对象。这包括时间戳/日期之类的内容。我们希望能够以某种方式为键值对中的值存储不同类型的数据。或者至少，在数据库中以不同的方式存储它，这样，如果需要，我们可以在这些标记上运行查询，检查日期范围等。但是，如果它们作为文本项存储在数据库中，那么我们必须a.）知道这实际上是一个日期/时间/时间戳项，b.）转换为我们可以实际运行此类查询的内容

到目前为止，我只想到了一个想法，没有完全改变数据库的布局太多

这是为了扩展assettag表（如上所示），为各种类型（数字、文本、时间戳）增加列，允许它们为null，然后在插入时检查相应的“键”，以确定它实际上是什么类型的数据。然而，我可以看到这种实现存在很多问题

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有任何PostgreSQL忍者能就如何解决这个问题提供建议吗？我最近才回到数据库交互的最底层，所以我承认我有点生疏。

你基本上有两个选择：

选项1：稀疏表 每个数据类型有一列，但只使用与要存储的数据类型匹配的列。当然，这会导致大多数列为null——这是一种浪费空间的行为，但是纯粹主义者喜欢它，因为它具有很强的类型性。必须检查每一列是否为null以确定应用哪种数据类型有点笨拙。另外，如果您真的想要存储一个空值，那么您必须选择一个“意味着空值”的特定值，这就太糟糕了——更笨重了

选项2：两列-一列用于内容，一列用于类型 所有内容都可以表示为文本，因此有一个文本列作为值，另一个列（int或text）作为类型，这样应用程序代码就可以在正确的类型对象中恢复正确的值。好的方面是您没有太多的空值，但重要的是，您可以轻松地将类型扩展到SQL数据类型以外的应用程序类，方法是将它们的值存储为json，将它们的类型存储为类名

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在我的职业生涯中，我曾多次使用选项2，它总是非常成功。

我不是PostgreSQL忍者，但我认为，与其使用两列（一列表示名称，一列表示类型），不如看：

用于在单个数据库中存储键/值对集的数据类型 PostgreSQL值。这在各种场景中都很有用，例如 具有许多很少检查的属性或半结构化属性的行 数据。键和值只是文本字符串

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当然，您必须检查日期/时间戳如何转换成这种类型，并查看它是否适合您。

您可以使用两种不同的技术：

如果每个tagid都有浮动类型

为每个tagid assetid组合和实际数据表定义表和ID：

maintable:
+---------------+----------------+-----------------+---------------+
|assetid (text) | tagid(integer) | tablename(text) | table_id(int) |
|---------------+----------------+-----------------+---------------|
|someStringValue| 1234           | tablebool       | 123           |
|---------------+----------------+-----------------+---------------|
|aDiffStringKey | 1235           | tablefloat      | 123           |
|---------------+----------------+-----------------+---------------|
|aDiffStrKey    | 1236           | tablestring     | 123           |
+---------------+----------------+-----------------+---------------+

tablebool
+-------------+-------------+
| id(integer) | value(bool) |
|-------------+-------------|
| 123         | False       |
+-------------+-------------+

tablefloat
+-------------+--------------+
| id(integer) | value(float) |
|-------------+--------------|
| 123         | 12.345       |
+-------------+--------------+

tablestring
+-------------+---------------+
| id(integer) | value(string) |
|-------------+---------------|
| 123         | 'text'        |
+-------------+---------------+

如果每个tagid都有固定的类型

创建tagid描述表

tag descriptors
+---------------+----------------+-----------------+
|assetid (text) | tagid(integer) | tablename(text) |
|---------------+----------------+-----------------|
|someStringValue| 1234           | tablebool       |
|---------------+----------------+-----------------|
|aDiffStringKey | 1235           | tablefloat      |
|---------------+----------------+-----------------|
|aDiffStrKey    | 1236           | tablestring     |
+---------------+----------------+-----------------+

和相应的数据表

tablebool
+-------------+----------------+-------------+
| id(integer) | tagid(integer) | value(bool) |
|-------------+----------------+-------------|
| 123         | 1234           | False       |
+-------------+----------------+-------------+

tablefloat
+-------------+----------------+--------------+
| id(integer) | tagid(integer) | value(float) |
|-------------+----------------+--------------|
| 123         | 1235           | 12.345       |
+-------------+----------------+--------------+

tablestring
+-------------+----------------+---------------+
| id(integer) | tagid(integer) | value(string) |
|-------------+----------------+---------------|
| 123         | 1236           | 'text'        |
+-------------+----------------+---------------+

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所有这些只是为了总的想法。您应该根据自己的需要对其进行调整。

另一种选择，取决于您所做的工作，可能是只使用一个值列，但在值周围存储一些json

这可能看起来像：

  {
    "type": "datetime",
    "value": "2019-05-31 13:51:36" 
  } 

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甚至可以更进一步，使用or列。

这就是为什么使用EAV表存储数据通常是个坏主意的原因之一。我同意。我想，继承现有设计的乐趣。这就是生活，波西米亚人，谢谢你的回复。如果使用选项2，我将如何对类型标记为日期/时间类型的值执行日期范围类型查询？最好编写一个与postgresql等价的存储过程来执行这种类型的查询？将日期存储为1979年以来的天数，或者如果是时间戳类型，则存储为1970年以来的秒数。谷歌大纪元时间或unix时间。回答不错，正是这个问题，我有，不能决定。即使在我的例子中，“postgres”非常有效地存储“null”值，但您对单个类型的论证也让我信服。谢谢选项2中范围查询的索引如何？我认为使用选项2，你最终会得到一些你无法有效查询的东西。。。