我正在尝试构建一个系统，该系统将收集对许多（30 万+）个对象中的每一个的各种数量（10+）的估计，并根据这些估计的历史记录做出决策。例如，我们有许多人工和自动化流程可能试图确定一个对象的，例如 PowerLevel，并且当它们报告的结果可能（或可能不会）相互替代时，我们想跟踪历史这些报告以及来自流程的元数据（日期、调整参数、代码版本等）。具体来说，我们可能想要执行诸如“按实体 id 分组，对于每个不同的属性，查找最新估计”或“查找其属性具有由代码库 573ae4 运行的任何更新的所有实体”之类的查询。
作为从未在生产中实际使用实体属性值模式的人，这似乎是 EAV 之类的完美用例，为源提供额外的元数据列。具体来说，我会设想一个这样的表格：
entity_id | attribute_id | string_value | numeric_value | datetime_value | discovery_time | discovery_source | discovery_tuning_parameters | discovery_code_hash
但是我听到了很多对这些类型架构的批评，例如这个答案。我很难找到在非遗留系统上使用 EAV 的人，这让我非常犹豫，我可能会重新发明一个非常过时的轮子......
另一方面，我能想到的唯一其他选择是完整的 NoSQL (bleh) 或一些邪恶的混合体，例如：
id | power | power_current_discovery_date | power_current_discovery_source | power_history (an array of hstores?) | foobar | foobar_current_discovery_date | ...
因为我们需要每个属性的元数据。
有什么想法吗？这是 EAV 适合的少数几次之一吗？谢谢你的帮助！