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. Мы разделяли основную таблицу на несколько связанных:

• пользователи (основные данные: ID, имя, дата регистрации)
• профили_пользователей (контактные данные: адрес, телефон, email, связан по ID с пользователи)
• настройки_пользователей (настройки интерфейса, уведомлений, связан по ID с пользователи)
• типы_пользователей (ID типа, название, описание)

Использовали внешние ключи для связи. Это привело к увеличению количества таблиц, но значительно упростило запросы, повысило гибкость и улучшило понимание схемы данных.

-- Пример до рефакторинга:
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    email TEXT,
    address TEXT,          -- Может быть NULL
    phone TEXT,            -- Может быть NULL
    registration_date TEXT,
    last_login TEXT,
    status TEXT,           -- 'active', 'blocked', 'pending'
    user_type TEXT,        -- 'admin', 'regular', 'guest'
    admin_approval_date TEXT -- Релевантно только для админов? Может быть NULL
);

-- Пример после рефакторинга:
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    registration_date TEXT,
    last_login TEXT,
    user_status TEXT, -- Связь с таблицей статусов, если они сложные
    user_type_id INTEGER,
    FOREIGN KEY(user_type_id) REFERENCES user_types(id)
);

CREATE TABLE user_details (
    user_id INTEGER PRIMARY KEY,
    email TEXT,
    address TEXT,
    phone TEXT,
    FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES users(id)
);

CREATE TABLE user_types (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    type_name TEXT UNIQUE
);

В итоге, хотя и потребовались значительные усилия на миграцию данных, новая структура была более масштабируемой, понятной и поддерживаемой.