分面搜索的数据库结构

发布于 2024-09-28 21:11:00 字数 1073 浏览 8 评论 0原文

我正在创建一个电子商务网站，需要有一个多方面的搜索工具，以便客户可以通过类别和分类缩小产品搜索范围，其风格与 ebuyer.com 和 Newegg.com（见左图）手动菜单）。

我最初直接开始设计一个类似于 EAV 结构的数据库（我当时不知道这是什么），这最初看起来很理想，因为我可以创建无限的类别、子类别和其他产品分类（即颜色、尺寸、收件人），客户可以用来查找特定产品。然而，当我开始尝试使用 AND 条件创建 SQL 查询时，我意识到普通的简单查询变得更长且写起来更复杂。

在花了几个小时阅读了 SO 上的各种帖子和 Google 上的文章之后，我开始意识到，如果我继续使用这种方法，噩梦就会出现。

问题

像 ebuyer.com 和 Newegg.com 设计了他们的多面搜索？

我是否错过了替代方法，或者他们只是简单地采用了 EAV 结构？我希望避免使用 Lucene/Solr 等企业解决方案。

原文

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

南七夏 2024-10-05 21:11:01

我不知道他们是如何做到的，但你可以通过这样做来实现这一点：

CREATE TABLE  product_facets (
  product_id INTEGER NOT NULL,
  facet VARCHAR(100) NOT NULL,
  facet_value varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (product_id,facet,facet_value),
  KEY (facet,facet_value)
);

INSERT INTO product_facets VALUES (1, 'COLOR', 'Red');
INSERT INTO product_facets VALUES (1, 'PRICE_RANGE', 'Less than 200');

INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'COLOR', 'Green');
INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'PRICE_RANGE', 'From $200 to $500');

INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'COLOR', 'Blue');
INSERT INTO product_facets VALUES (3, 'PRICE_RANGE', 'More than $1000');

SELECT facet, facet_value, count(*)
FROM   product_facets f
INNER  JOIN products p ON p.product_id = f.product_id
GROUP BY facet, facet_value;

facet 不一定是 VARCHAR。它可以是一个简单的整数，因为您的应用程序知道它的含义。

I don't know how they do it but you can achieve this by doing:

CREATE TABLE  product_facets (
  product_id INTEGER NOT NULL,
  facet VARCHAR(100) NOT NULL,
  facet_value varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (product_id,facet,facet_value),
  KEY (facet,facet_value)
);

INSERT INTO product_facets VALUES (1, 'COLOR', 'Red');
INSERT INTO product_facets VALUES (1, 'PRICE_RANGE', 'Less than 200');

INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'COLOR', 'Green');
INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'PRICE_RANGE', 'From $200 to $500');

INSERT INTO product_facets VALUES (2, 'COLOR', 'Blue');
INSERT INTO product_facets VALUES (3, 'PRICE_RANGE', 'More than $1000');

SELECT facet, facet_value, count(*)
FROM   product_facets f
INNER  JOIN products p ON p.product_id = f.product_id
GROUP BY facet, facet_value;

facet doesn't have to be VARCHAR. It can be a simple INTEGER as your application knows what it means.

回复收藏 0 原文

青衫负雪 2024-10-05 21:11:01

那么为什么你称 Lucene/Solr 企业明智的解决方案......在我看来似乎完全符合你的需求。

回复收藏 0 原文

摇划花蜜的午后 2024-10-05 21:11:01

我认为您正在混合不同的概念（这反过来可能会使找到解决方案变得更加困难）。

分面搜索基本上意味着按“项目”的特定质量进行过滤。该质量或属性可能是它所属的一个类别，也可能是其他东西。

您可以对用户进行分面搜索，按年龄进行过滤，例如

[    User   ]
| name char |
| age  int  |

，如何调整 Solr（或 Sphinx）以获得最终结果可能会有所不同，但它对您的数据模型没有影响。

我首先对您试图在数据库中表示/存储的内容进行概念化/建模。如何显示它或搜索它稍后再说。

如果没有更多细节，您关于其他网站如何设计分面搜索的问题过于宽泛，同时又非常简单：您只需要根据产品的不同属性生成不同的分面即可；但您似乎还想知道他们如何建模数据库来存储信息。

I think you're mixing different concepts (which in turn may make it more difficult to find a solution).

Faceted search means basically filtering by a specific quality of the "item". That quality or property may be a category it is in, or it may be something else.

You could have a faceted search of users where you filter by their age, for example

[    User   ]
| name char |
| age  int  |

How you adjust Solr (or Sphinx) to get the end result might vary, but it has no influence in your data model.

I would start by conceptualizing/modeling what you're trying to represent/store in the database. How you display it or search it comes later.

Without more details, your question about how other sites designed their faceted search is too broad, and at the same time very simple: you just need to generate the different facets based on the different properties of the products; but you also seem to want to know how they have modeled their database to store the information.

回复收藏 0 原文