Ich entwerfe eine Datenbank mit Postgres. Für meinen Anwendungsfall benötige ich ein modulares Datenmodell. Insbesondere muss ich Entities unterschiedlicher Typen speichern. Alle Entities haben eine Reihe von gemeinsamen Feldern, und dann haben sie zusätzliche Eigenschaften je nach Typ. Nehmen wir zum Beispiel an, Entities repräsentieren Ereignisse. Alle Events haben einen Titel und eine Beschreibung. Aber wenn ein Event vom Typ Kommentar ist, wird es auch zusätzliche Felder wie Thema und Anzahl von Likes haben. Meine Hauptanforderungen sind wie folgt: - Ich muss NULL Einschränkungen für die typspezifischen Spalten durchsetzen - Das Datenmodell sollte leicht erweiterbar sein. Hinzufügen einer neuen Art von Entity sollte einfach sein, und benötigen keine Ausfallzeiten für die Datenbank - In meiner Anwendung habe ich eine Ansicht, die alle Entities zeigt, sortiert nach Datum. So muss ich in der Lage sein, alle Entities, unabhängig von ihrer Art, in einer schnellen und effizienten Weise zu beantworten Können Sie mir ein Designmuster erklären, das verwendet werden kann, um diese Anforderungen zu erreichen? Bitte beschreiben Sie es mit einem konkreten Beispiel.
One possible design pattern that can be used to achieve these requirements is the Entity-Attribute-Value (EAV) pattern. In the EAV pattern, the common fields are stored in one table (the "entity" table), and the type-specific fields are stored in another table (the "attribute" table), along with their values. This allows for a flexible and extensible data model.

Here is an example of how you could use the EAV pattern to store Events of different types in a Postgres database:
1. First, create a table to store the common fields of all Events:
``` 
CREATE TABLE events (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    date TIMESTAMP NOT NULL
);
``` 

2. Next, create a table to store the type-specific fields of Events:
``` 
CREATE TABLE event_attributes (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_id INTEGER NOT NULL,
    attribute_name TEXT NOT NULL,
    attribute_value TEXT NOT NULL,
    CONSTRAINT event_attributes_event_id_fkey FOREIGN KEY (event_id) REFERENCES events(id) ON DELETE CASCADE
);
``` 
In this table, each row represents a specific attribute of a specific Event. The "attribute_name" column contains the name of the attribute (e.g., "topic" or "number of likes"), and the "attribute_value" column contains the value of the attribute.

3. To add a new type of Event, you would simply add new rows to the "event_attributes" table with the appropriate "attribute_name" and "attribute_value" values. For example, to add a Comment Event with a "topic" attribute and a "number of likes" attribute, you could do the following:
``` 
-- Add a new Comment Event
INSERT INTO events (title, description, date) VALUES ('My Comment Event', 'This is my comment', NOW());
-- Add the "topic" attribute
INSERT INTO event_attributes (event_id, attribute_name, attribute_value) VALUES (1, 'topic', 'My Topic');
-- Add the "number of likes" attribute
INSERT INTO event_attributes (event_id, attribute_name, attribute_value) VALUES (1, 'number of likes', '10');
``` 

4. To query all Events, regardless of their type, you could use a JOIN query:
``` 
SELECT events.*, event_attributes.attribute_name, event_attributes.attribute_value
FROM events
LEFT JOIN event_attributes ON events.id = event_attributes.event_id
ORDER BY events.date DESC;
``` 

This query will return all Events, along with their attributes, sorted by date.

Using this EAV pattern, you can enforce NOT NULL constraints on the type-specific columns by simply adding the constraints to the "event_attributes" table. And because the data model is modular and extensible, you can easily add new types of Entities without downtime for the database.