Ты сталкивался с антипаттерном 'Красивые столбики'? Можешь рассказать о своем опыте работы с ним?

Да, сталкивался. "Красивые столбики" (Stripey Data, Rainbow Data) — антипаттерн хранения данных, при котором разные типы данных, логически связанные, размазываются по большому количеству столбцов в одной таблице, вместо разделения на связанные сущности с использованием нормализации.

Пример: таблица пользователи, где есть столбцы дата_рождения, адрес, телефон, email, дата_регистрации, последний_логин, статус (например, активен, заблокирован), тип_пользователя (админ, обычный, гость), а также столбцы для хранения настроек, предпочтений, связанных ID's и т.д.

Проблемы, которые я наблюдал:

• Сложность запросов: Получение конкретной информации требует выборки из широкой таблицы, часто с NULL-значениями для столбцов, не применимых к данному типу сущности. SELECT адрес, город FROM пользователи WHERE статус = 'активен' AND тип_пользователя = 'обычный'.
• Избыточность: Поля, релевантные только для определенного типа пользователя или статуса, занимают место для всех записей.
• Сложность изменения схемы: Добавление новых типов данных или атрибутов становится громоздким, так как требует добавления новых столбцов ко всей таблице.
• Производительность: Широкие таблицы могут негативно влиять на производительность запросов, особенно UPDATE и INSERT, из-за необходимости обрабатывать большое количество столбцов.
• Нарушение принципов реляционных баз данных: Игнорируется нормализация, что ведет к аномалиям (вставки, удаления, обновления).
• Трудности в понимании схемы: Разработчикам сложно разобраться в назначении каждого столбца и его связи с другими данными.

Мой опыт заключался в рефакторинге таких структур.