SPU和SKU

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一般概念

由于新零售涵盖面广，涉及到的业务众多，每一种商品和服务都可能会不一样，所以就无法用一种通用的属性字段来描述和定义它。

例如，对于不同品牌、型号和款式的手机，它需要有多个不同类型的值。

品牌属性：iPhone、Huawei、Xiaomi、Oppo、Vivo、Samsung......

型号属性：

    iPhone：
        iPhone 12、iPhone 12 Pro、iPhone 12 Pro Max、iPhone 13、......
    Huawei：
        Pura 70、Pura 70 Pro、Nova 13、Meta40、Meta60、......
    ......

款式属性：
    iPhone 12 128G 玫瑰金 国行、iPhone 12 256G 玫瑰金 国行、iPhone 12 512G 象牙白 国行、......

以上还只是手机，对于服装、电器、母婴、日用、运动等其他几万种商品，又会有完全不同的品牌、型号、款式、规格、参数等。

架构师或DBA不可能提前预知所有这些商品的种类、品牌、型号、款式、规格、参数等属性，所以就需要一种可以动态定义属性字段的方法来描述它们。

在学习这种方法之前，需要先明确两个概念：SPU和SKU。

SPU
- 是英文Standard Product Unit（标准化产品单元）首字母的缩写，是抽象逻辑上某一组特性的集合。
- 例如，iPhone 12、iPhone 13和iPhone 14就是三个不同的SPU。
SKU
- 是英文Stock Keeping Unit（最小存货单位）首字母的缩写，是物理上不可分割的最小存货单元。传统的线下超市中，商品的货架编号可以唯一标识它在仓储货架上的存储位置（第几排第几层）、状态（有无）和价格。
- 借用了传统线下仓储保管商品的方案，将抽象的产品和具体的库存对应起来。
- 例如，iPhone 12 Pro Max 1+512G 玫瑰金 5G 国行全网通、iPhone 12 Pro Max 2+256G 石墨黑 5G 港版双卡双待就是属于同一个SPU下的两个不同的SKU。

不同模式的新零售，对SKU造成的影响是不同的（主要是检索时对权重的影响）。

B2C模式：增加SKU对权重没有影响，修改或删除SKU对权重影响也不大。
B2B模式：增加SKU对权重没有影响，但修改或删除SKU对权重影响很大，主要是为了防止交易抵赖。

不同商品的SKU差异巨大。

可看到，计算机的SKU和女装的SKU完全是两个东西，却要把它们保存在同一个数据库中。这其中最大的挑战就在于：这种关系数据库该如何设计？

设计方案

一种方案是把所有可能的SKU字段都放在一张表里。

主键	商品名称	CPU	硬盘类型	...	风格	袖长	尺码	...	保质期
1	i7i9级十八核台式电脑主机	Intel/英特尔酷睿i9	固态硬盘(SSD)	...	无	无	无	...	无
2	骆驼热浪冲锋衣女装	无	无	...	夏日	短袖	S M L XL	...	无
3	法式面包	无	无	...	无	无	无	...	6个月
4	...	...	...	...	...	...	...	...	...

这种方式比较适合于街边小店，但对于体量巨大新零售电子商务来说，其缺点是无法克服的。

对于有几万种商品，几百万甚至上千万个字段的新零售数据库，这种方式显然超出了人力可控的范围。
修改、删除某个商品时会对所有商品造成影响，而且空间利用率非常低（对于某个商品，几乎99%的字段都是无用的）。
一旦某个商品需要添加、删除个别字段时，整张表将不可用，这会直接导致电商平台陷入瘫痪。

此时就需要另辟蹊径了，设计出适合于新零售业务发展的关系数据库表结构。

上图中的表结构设计可以这样来理解。

品类表和参数表整体上是1对多的关系。
- 允许品类可以没有参数，也可以有多个参数，所以参数表一方写上了0..n。
- 参数至少要对应一个品类，也可以对应多个品类，例如，服装分为男装、女装和童装，它们都可以有尺码、面料等参数，这是大类细分为小类的情况（如果不细分的话，基本上就是1对1的关系）。
品类表和产品表整体上是1对1的关系。
- 某个品类下面可以没有产品，所以产品表一方写上了0..1。
- 产品在理论上可以对应多个品类，但这样在开发时会搞得比较复杂，所以为了取得理论和实践的平衡，这里确定为1对1的关系。
产品表和商品表整体上是1对多的关系。
- 一个产品至少要有一个对应的商品，不然该产品就不存在，所以商品表一方写上了1..n。
- 因为商品属于且仅属于某一个产品，所以产品表一方写的是1。

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