许多开发人员在定义和分析数据需求时会遇到同样的问题，就是许多不同的属性可用来描述一个对象，但实际上只有很少的属性适用于每个人。一种选择是创建一具有每个属性列的表，这种方法适用于具有固定数量属性的对象，对大多数对象而言，其中全部或大部分属性有值。 然而，在某些情况下，最终得到的记录，其中大部分列将是空的，因为属性可能是未知或不适用的。许多种类的数据必须表现出来，其数量可能出现波动。与此同时，即使不稀疏的属性，然每类数据都非常少。这种情况下，传统的数据模型将使成百的表却只有几行数据。
多种类的数据必须表现出来，其数量可能出现波动。与此同时，即使不稀疏的属性，然每类数据都非常少。这种情况下，传统的数据模型将使成百的表却只有几行数据。
为解决上述问题，可应用EAV（Entity，Attribute，Value）模型。这种模式也有几个可选的称谓，包括“对象-属性-值（object—attribute-value）”模型和“开放架构（open schema）”几种可供选择的名称。在EAV数据模型中，只有非空值才存储在数据库中，每个属性-值（或键-值）对描述一个给定实体的属性。EAV表经常定性为“长瘦（long and skinny）”的，“长”是指描述实体的多个行，而“瘦”则指仅使用少量的列。在本文中将描述EAV模型及其实现，并展示其在现实世界中的应用—包括研究Magento是如何应用这个模式。
对象属性存储在一个有三列的表中：实体，属性和值（entity，attribute，value)。实体（entiry）表示所描述的数据项，例如一个产品或汽车。属性（attribute）表示描述实体的数据，例如一个产品将有价格，重量和许多其他属性。值（value）是属性的值，例如产品可能有一个9.99英镑的价格属性。此外值可以基于数据类型进行分割，所以可将EAV表分为字符串、整数、日期和长文本（long text）表。依据数据类型分割是为了支持索引,使得数据库执行可能的类型检查验证。
稀疏的属性（Sparseness of Attributes）
在数学和计算机科学中，如果一个对象仅包含大量潜在属性中的几个属性，称之为“稀疏矩阵”。在讨论EAV模型时，采用“稀疏”来描述大多数无值的属性。
为说明这一点，来看看超市的收据，超市中有成千上万的库存产品，每日引入新的产品，其它则停止销售。客户购买5个产品的收据只列出实际购买的详细项目，每行一种产品。该收据并没有列出客户可能购买的每一种产品，所以说客户的收据是稀疏的。
按照数据库的术语实体是销售发票，包含如交易ID、日期和时间、存放位置等信息，收据中的每一行对应销售表中的一行记录，存有一个属性及一个或多个值。在这种情况下，属性之一是客户所购买的产品，值则为的数量、单价、折扣和总价。
上面的例子说明了属性的稀疏性（一个客户只选购一个可能的产品），引入一个新的术语：行建模（row modelling）。基于行模型的表，其描述实体的数据记录为多行，每组新的数据在数据库中存为额外的行而非额外的列。行模型是数据库设计时的标准数据建模技术,它仅适用于满足如下两个条件的情况：
- 特定实体的数据是稀疏的。
- 数据时易变的。
行建模是不适用于稀疏且数据非波动的情形，此时，应采用传统的列模型。
行模型示例（Example of Row Modelling）
在这个例子中，有三个实体：产品，客户和发票。产品和客户是标准的关系表。
正如本文前面提到的，满足（上文所述的）两个条件时行模型需是一个不错的选择，即特定实体的数据稀疏，且很容易变化。
我们知道，新产品不断推出且被引入销售，而旧的产品撤回。同时，发票表中不能对每种产品以一列来描述，因为这是不切实际的。
该发票表包含有关销售活动的主要信息，客户、日期和时间、发票ID。每张发票，在表中记录为一行。每一行指定了（顾客）购买的产品、单价和数量。
备注：本文收集自网络学习所用
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