方案一：实体-属性-值(EAV)模型
EAV模型是一种常用的处理动态属性的方法，它允许你为实体（在这里是表单）动态添加属性。
- 表单（Forms）表：存储表单的固定属性，如
form_id,form_name,created_at等。 - 属性（Attributes）表：存储所有可能的动态属性定义，包括
attribute_id,attribute_name,data_type(例如VARCHAR, INT, DATE等)。 - 表单属性值（Form_Attributes）表：关联表单与属性值，包含
form_id,attribute_id,value(根据属性的数据类型存储相应格式的值)。
这个模型灵活性高，能够轻松应对动态添加属性的需求，但查询复杂度较高，特别是当你需要基于这些动态属性进行过滤或者排序时。
方案二：JSON或HSTORE字段
如果数据库支持（如MySQL的JSON类型，PostgreSQL的JSONB或HSTORE类型），可以在表单表中直接添加一个JSON或HSTORE字段来存储动态属性。
- 表单（Forms）表：除了固定属性外，增加一个字段如
dynamic_fields，用来存储动态属性及其值。这个字段以JSON或HSTORE格式存储数据，每个键值对代表一个动态属性及其值。
这种方式简化了数据库设计，使得数据的增删改查更为直观，但对于属性的查询和索引可能不如传统关系型字段高效，且数据类型统一为字符串或JSON，可能损失一定的类型安全性和查询优化能力。
其它方案：
- 文档型数据库（如MongoDB）： 文档型数据库天生支持嵌套文档和动态模式，可以直接存储具有不同结构的文档，无需EAV模型的间接存储。这种数据库非常适合内容管理、用户配置或物联网数据等场景。
- 列式存储数据库（如Cassandra, HBase）： 列族数据库允许动态添加列，适合处理具有大量稀疏列的数据。虽然主要用于大规模分布式存储，但也可以作为处理动态属性的一种方式。
- 图形数据库（如Neo4j）： 对于那些属性间存在复杂关系的数据，图形数据库提供了一种直观的模型，通过节点和边表示实体及其关系，支持复杂的图遍历查询。
- 使用JSON/BSON字段的SQL数据库： 近年来，许多SQL数据库（如PostgreSQL的JSONB、MySQL的JSON类型）支持原生的JSON数据类型。这些字段可以直接存储和查询复杂结构的数据，同时保留了SQL查询的强大能力。
- 对象关系映射（ORM）和代码优先设计： 在应用层使用ORM工具，结合代码优先的数据库设计策略，可以在一定程度上动态生成数据库模式，支持动态属性的添加。这种方法需要更多的应用层逻辑来管理数据模型，但提供了灵活性。
- NoSQL键值存储（如Redis, DynamoDB）： 对于简单键值对数据，键值存储提供了极高的性能。通过将表单ID作为键，表单内容（包括动态属性）序列化后作为值存储，可以实现快速存取。
- 实体-属性-值模型的变种： 例如，使用属性表和值表的分离设计，或引入中间表来管理属性类型和值，以此优化查询性能和数据完整性。
- 数据湖与数据仓库解决方案： 将原始数据存储在数据湖中（如Apache Hadoop或AWS S3），然后通过ETL过程转化到数据仓库（如Snowflake, BigQuery）中，为动态属性提供灵活的存储同时支持复杂分析。
