数据库的设计模式常用于处理特定类型的数据和需求。以下是一些常见的模式：
1. EAV（Entity-Attribute-Value）
- 用途：用于非结构化或高度可变的数据模型。
- 描述：实体以行形式存储，属性和值作为额外的表格列存储。
- 适用场景：医疗记录、电子商务产品目录。
2. Star Schema（星型模式）
- 用途：用于数据仓库和商业智能应用。
- 描述：一个中心事实表和多个维度表。事实表存储度量值或事务数据，维度表存储描述性属性。
- 适用场景：报告和分析，如销售数据分析。
3. Snowflake Schema（雪花模式）
- 用途：是 Star Schema 的变种，更规范化。
- 描述：事实表由多个级联的维度表组成，这些维度表又可以有自己的维度表。
- 适用场景：需要减少数据冗余和改进数据完整性的复杂数据仓库。
4. Supertype and Subtype（超类型和子类型）
- 用途：处理具有共享属性的实体，但也有其独特的属性。
- 描述：一个通用的超类型表存储共享属性，特定的子类型表存储特定实体的独特属性。
- 适用场景：具有共同属性但也有独特特征的实体集，如不同类型的交通工具。
5. Adjacency List（邻接列表）
- 用途：存储层次或树形结构。
- 描述：每个记录包含指向其父记录的指针（或引用）。
- 适用场景：组织架构、产品类别。
6. Materialized Path（物化路径）
- 用途：管理层次或树形数据。
- 描述：使用字符串来表示每个节点的路径，例如 “1.2.3” 表示从根节点到特定子节点的路径。
- 适用场景：评论线程、目录结构。
7. Nested Set（嵌套集）
- 用途：存储和查询树形结构。
- 描述：每个节点分配两个数字：左值和右值，这些值表示节点在树中的位置。
- 适用场景：大型层次结构，需要经常读取但不经常更新的数据。
8. Flat Table（扁平表）
- 用途：简化查询，提高性能。
- 描述：将多个表的关联数据存储在一个大的扁平表中。
- 适用场景：报表和分析，特别是在读操作远多于写操作的环境中。
