1. 简介
SQL Server是一种关系型数据库管理系统，广泛用于企业级的数据存储，管理和分析。建模是SQL Server中非常重要的技术之一，使用好的建模技术可以提高数据存储的效率和数据处理的速度。在本文中，将会介绍一种简洁优雅的建模架构，以较少的表、简单的关系组织数据，提高查询效率及减少数据库冗余。
2. 常规建模的问题
2.1. 表的数量过多
在现实生活中，我们的业务模型往往有很多的实体和关联关系，如果按照常规的建模方式，每一个实体都需要创建一张表，每一个关联关系都需要创建一张关联表，那么就会导致表的数量过多，查询效率降低，且管理难度增加。
2.2. 表的冗余
常规的建模方式偏向于增加表，往往存在表结构冗余的问题。例如，在一个销售系统中，商品表中不仅包含商品规格信息，还包含商品计量单位等信息，这就会导致表结构冗余，增加了数据存储量，降低了查询效率。
3. 简洁优雅的架构
为了解决上述问题，提高SQL Server的查询效率，我们需要采用一种更为简洁和优雅的建模架构。这种架构的核心思想是以数据的关系为中心，尽可能减少表的数量和表的冗余。
3.1. 实体的抽象
对于一个大型的业务系统，通常会有很多实体，例如商品、订单、用户等。为了减少表的数量，我们需要将这些实体进行抽象，将相似的实体归为一类，以减少表的数量。这种抽象的方式可以采用面向对象的思想，将实体看作类，具有相同属性和行为的实体归为同一个类。
CREATE TABLE [dbo].[entity](
[id] [bigint] NOT NULL, -- 实例ID
[type] [nvarchar](50) NOT NULL, -- 类型
[attributes] [nvarchar](max) NULL, -- 属性
[relations] [nvarchar](max) NULL, -- 关系
PRIMARY KEY ([id])
)
在这个架构中，我们创建了一个名为entity的表，用来存储实体数据。每一个实体都是一行数据，通过type字段来区分不同的实体，attributes字段存储实体的属性，relations字段存储实体之间的关系。
3.2. 关联关系的处理
在常规建模方式中，往往需要建立大量的关联表来存储实体之间的关系，这样会导致表的数量过多，查询效率下降。因此，我们需要采用更简单的方式来处理实体之间的关系。在实体表中，我们通过relations字段来存储实体之间的关系。例如，在订单和商品之间建立了一种关系，可以通过以下方式在实体表中存储这种关系：
INSERT INTO [dbo].[entity] ([id], [type], [attributes], [relations])
VALUES (
1,
'order',
'...',
'{
""product"": {
""id"": 2,
""type"": ""product"",
""attributes"": ""...""
}
}'
)
在relations字段中，我们存储了订单和商品之间的关系，其中商品的实例ID为2。这种方式可以在减少表的数量的同时，也提高了查询效率。
3.3. 属性的抽象
在常规建模方式中，实体往往包含了大量的属性，部分属性之间存在重复冗余的情况。为了减少表结构冗余，我们需要对属性进行抽象。以商品属性为例，商品有多种规格，每种规格又有不同的价格。如果按照常规的方式来建立商品表，会产生大量的表结构冗余，降低查询效率。因此，我们可以采用以下方式来抽象商品属性：
CREATE TABLE [dbo].[attribute](
[id] [bigint] NOT NULL, -- 属性ID
[type] [nvarchar](50) NOT NULL, -- 属性类型
[value] [nvarchar](max) NULL, -- 属性值
PRIMARY KEY ([id])
)
在这个架构中，我们通过attribute表来存储商品的属性信息。每一个属性都是一行数据，通过type字段来区分不同的属性，value字段存储属性的具体值。使用这种方式，可以有效地减少表结构冗余，提高查询效率。
4. 总结
通过使用简洁优雅的建模架构，我们可以有效地减少表的数量和表结构冗余，提高SQL Server的查询效率。这种架构的核心思想是以数据的关系为中心，将实体、属性、关系进行抽象，整合成一个简洁优雅的数据结构。对于大型的业务系统，使用这种架构可以更好地管理数据，提高开发效率。