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最近在做一个中小型购物商城,商品的种类繁多,每一种商品具有不同的规格,不同的规格有相应的价格和库存;
这个设计的核心难点在于:不同商品具有不同的属性,如何设计通用的存储方案?
这里拿iphone6s举例,它身上有很多的属性和值, 比如:
spu 指的是商品(iphone6s),spu属性就是不会影响到库存和价格的属性, 又叫关键属性,与商品是一对一的关系,比如:
sku指的是具体规格单品(玫瑰金 16G),sku属性就是会影响到库存和价格的属性, 又叫销售属性,与商品是多对一的关系,比如:
所以iphone6s则会生成 3 * 3 = 9 个 sku
数据表结构
上面这张图是我项目中用到的商品相关的几张数据表, 请只关注有数据值的字段,其它为业务需要,一共包含如下5张表:
此表采用无限层级树状数据结构,程序使用递归算法来遍历分类下的所有子分类,parent_id是父级分类, parent_id=0时说明是根节点, 属于一级类别; 如使用递归查询出100034包含100037子类别,依次类推,这样就构成一个可以无限扩展的数字结构;
2. 商品表 mmall_product(也称spu表)
spu表中关键字段是category_id和attribute_list两个字段:
category_id 记录这个商品属于哪个分类, 用于通过分类进行商品搜索;
attribute_list 记录的是所有属性集合,这个字段采用json格式存储,便于前端解析;前端解析后可以在页面显示出商品的所有属性, 用户点击选择出属性组合后,前端可以拼接成{"内存":"2G","颜色":"红色","尺寸":"20cm"}这样的json格式加上商品id在(商品规格表 mmall_product_specs)查询到具体的单品,随即获取到具体单品的库存和价格等信息;
3. 商品规格表 mmall_product_specs(也称sku表)
sku表保存的是具体的单品信息,比如具体规格的库存和价格等,核心字段是product_id和product_specs,product_id 记录的是spu表中的商品id,product_specs 记录的是该单品具体的属性值(规格值);
4. (属性key表 mmall_attribute_key)和(属性value表-mmall_attribute_value)
属性key表和属性value表仅用于管理后台页面生成属性选项,管理员在发布新商品时勾选属性,方便规格的录入和保证正确性;
这里我使用了两张横表spu表和sku表实现不同商品的存储,spu表使用attribute_list字段保存属性集合,查询时使用product_id和product_specs去sku表中获取的具体的单品信息, spu表中可以增加一些商品的公共信息字段,例如名称、发布的商家、发布日期、上架状态, sku表中增加一些每个单品不同的字段,比如不同的单品有不同图片和名称或者详情说明等等,反正根据业务进行扩展
总结, 上述数据表设计方案适用于商品类别差异不是很大的情形,通过表的字段可以发现不同的商品之间变化的信息只有 attribute_list 字段, 而这个字段通过json来存储各种不同的属性集合, 同样sku表中变化的字段只有 product_specs 也是通过json来存储各种不同属性组合。
核心思路就是把弹性字段使用json存储,这样设计的优点是数据表结构稳定,不用在商品增加属性后增加字段, 缺点是商品数据的解析复杂,弹性字段需要在业务代码中进行处理,增加了业务代码的复杂度。