在数据库中存储映射的最佳方式
Best way to store mappings in a database
假设我有一个 employees table（大约有一百万名员工）和一个 tasks table （有几百个任务）。
现在，我有一个机制来预测员工完成任务的可能性（百分比）——假设我有四个这样的机制，每个机制输出它自己的概率。
总而言之，我现在有 n1(employees) 次 n2(tasks) 次 n3(mechanisms) 个结果要存储。
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 tables 中维护一个列 (JSONField) --问题：如果其中一个值发生变化，则必须更新整个列数据
维护第三个 table 预测 ，外键指向 employee 和 task 用一列来存储 predicted_probability -- 关注点：将不得不存储 n1 * n2 * n3 条记录，我担心可伸缩性和性能
感谢您的帮助。
PS：我正在使用 Django 和 postgres
predictions table 才是正确的做法。根据您访问数据的方式，table 的大小无关紧要。例如我希望读取单个员工的预测具有相当稳定的性能。只有当您需要处理所有（或大部分）行时，大 table 才会成为问题。如果你在测试后遇到性能问题，你可以，例如table 按任务或按任务和机制（取决于您的查询的结构）
的分区
-感谢@a_horse_with_no_name
假设我有一个 employees table（大约有一百万名员工）和一个 tasks table （有几百个任务）。
现在，我有一个机制来预测员工完成任务的可能性（百分比）——假设我有四个这样的机制，每个机制输出它自己的概率。
总而言之，我现在有 n1(employees) 次 n2(tasks) 次 n3(mechanisms) 个结果要存储。
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 tables 中维护一个列 (JSONField) --问题：如果其中一个值发生变化，则必须更新整个列数据
维护第三个 table 预测 ，外键指向 employee 和 task 用一列来存储 predicted_probability -- 关注点：将不得不存储 n1 * n2 * n3 条记录，我担心可伸缩性和性能
感谢您的帮助。
PS：我正在使用 Django 和 postgres
predictions table 才是正确的做法。根据您访问数据的方式，table 的大小无关紧要。例如我希望读取单个员工的预测具有相当稳定的性能。只有当您需要处理所有（或大部分）行时，大 table 才会成为问题。如果你在测试后遇到性能问题，你可以，例如table 按任务或按任务和机制（取决于您的查询的结构）
-感谢@a_horse_with_no_name