如何定义高效查找表？现有关联表设计优化问询

针对你的需求（仅需按obj_id加载对应属性列表，无需按attr_id或assignment查询），可以采用以下几种更高效的表设计方案：

1. 序列化同obj_id的属性数据存储 #

把每个obj_id对应的<attr_id, assignment>列表序列化成单个字段存储，每个obj_id仅占一行记录，直接将数据量压缩到原设计的1/x（x为每个obj_id的平均关联记录数）。

示例表结构（以JSON为例）： #

CREATE TABLE Associations (
  obj_id int unsigned NOT NULL PRIMARY KEY,
  attrs JSON NOT NULL
);

attrs字段存储格式示例：

[{"attr_id": 1001, "assignment": 3.14}, {"attr_id": 1002, "assignment": 2.718}]

应用层加载时，只需根据obj_id取出该字段，反序列化成你需要的obj_id -> listof(<attr_id, assignment>)映射即可。

优点：

• 数据行数锐减，存储空间占用大幅降低
• 按obj_id查询时仅需读取单条记录，IO效率更高
• 表结构简洁，维护成本低

注意：

• 序列化格式可按需选择：JSON可读性强适合调试，MessagePack、Protocol Buffers等二进制格式序列化/反序列化效率更高
• 主流关系型数据库（MySQL、PostgreSQL等）均支持JSON类型存储，二进制格式可存为BLOB字段

2. 预生成应用直接加载的缓存文件（适合静态/低频更新数据） #

如果数据更新不频繁，可以定期将数据导出为应用层直接兼容的格式（比如二进制文件、按obj_id分组的CSV），应用启动时直接加载到内存，完全跳过数据库查询环节。这种方式性能最优，适合数据变动少的场景。

3. 列存储表（备选，适合潜在查询扩展需求） #

如果使用支持列存储的数据库（如PostgreSQL列存表、ClickHouse），可以保留原表结构，但利用列存储的高压缩特性减少存储空间。不过因为你当前无需按attr_id或assignment查询，这个方案的收益不如序列化存储明显，适合后续可能需要扩展查询能力的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jim