【发布时间】：2018-03-16 22:39:37
【问题描述】：
假设我有一个 employees 表（大约有一百万员工）和一个 tasks 表（有几百个任务）。
现在，我有一个机制来预测员工完成任务的概率（百分比）——假设我有四个这样的机制，每个机制都输出它自己的概率。
综合起来，我现在需要存储 n1（员工）乘以 n2（任务）乘以 n3（机制）的结果。
我想知道存储这些结果的最佳方式是什么。
我有几个选择和想法：
在 employees 或 tasks 表中维护一列 (JSONField) -- 注意：如果其中一个值发生更改，则必须更新整个列数据
维护第三张表 predictions，其中包含 employee 和 task 的外键，其中有一列用于存储 predicted_probability -- 担心：必须存储 n1 * n2 * n3 条记录，我担心可扩展性和性能
感谢您的帮助。
PS：我正在使用带有 postgres 的 Django
【问题讨论】：
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存储过程可能吗？
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predictions表是正确的方法。根据您访问数据的方式，表的大小无关紧要。例如我希望阅读单个员工的预测具有相当稳定的表现。只有当您需要处理所有（或大部分）行时，大表才会成为问题。 如果你在测试后遇到性能问题，你可以例如按任务或按任务和机制对表进行分区（取决于查询的结构） -
感谢@a_horse_with_no_name 的评论。请将其添加为答案，以便我将其标记为已回答。
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@Tomm 在这种情况下你打算如何使用存储过程？
标签： django postgresql database-design scalability query-performance