一、横表：字段就是列

横表是最常见的表结构，一条业务数据对应一行，每个业务字段对应一个列。字段稳定时，这种设计最省心：查询条件、排序、分页都可以直接围绕列来写。

CREATE TABLE form_order (
    id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100),
    mobile VARCHAR(30),
    amount DECIMAL(10, 2),
    status VARCHAR(30),
    created_at DATETIME,
    updated_at DATETIME
);

SELECT id, name, mobile, amount, status
FROM form_order
WHERE status = 'paid'
ORDER BY amount DESC;

二、竖表：字段变成多行

竖表会把“字段”从列里拿出来，变成数据行。主表只保存这条业务记录是谁、属于哪个表单、什么时候创建；字段明细表保存具体的 key 和 value。

这样做的好处是字段变化不会影响表结构。今天多一个备注字段，明天多一个附件字段，都只是多插入几行数据。

CREATE TABLE form_record (
    id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    form_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
    created_at DATETIME,
    updated_at DATETIME
);

CREATE TABLE form_record_field (
    id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    record_id BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
    field_key VARCHAR(100) NOT NULL,
    field_value TEXT NULL,
    created_at DATETIME,
    updated_at DATETIME,
    KEY idx_record_key (record_id, field_key),
    KEY idx_key_value (field_key, field_value(100))
);

INSERT INTO form_record (form_id, created_at, updated_at)
VALUES (1, NOW(), NOW());

SET @record_id = LAST_INSERT_ID();

INSERT INTO form_record_field (record_id, field_key, field_value, created_at, updated_at)
VALUES
(@record_id, 'name', '张三', NOW(), NOW()),
(@record_id, 'mobile', '13800000001', NOW(), NOW()),
(@record_id, 'amount', '99.00', NOW(), NOW()),
(@record_id, 'status', 'paid', NOW(), NOW());

可以把 form_record 理解成“这条数据本身”，把 form_record_field 理解成“这条数据下面挂了哪些字段”。

三、Key-Value 和竖表是一回事

Key-Value 的重点是：字段名本身也是数据。以前字段名在表结构里，现在字段名放在 field_key 里；以前字段值放在具体列里，现在统一放到 field_value 里。

一条业务记录，拆开后大概就是这样：

record_id = 1

key      value
------   -----------
name     张三
mobile   13800000001
amount   99.00
status   paid

如果放在程序里看，它更像一个普通对象：

{
  "name": "张三",
  "mobile": "13800000001",
  "amount": "99.00",
  "status": "paid"
}

数据库用多行保存，是为了字段灵活；接口返回对象，是为了使用方便。中间这一步“多行变对象”，就需要查询层做一次整理。

四、CASE WHEN：把竖表查成横表

后台列表通常需要横向展示，所以要把多行字段压回一行。核心思路很朴素：每个目标字段写一个 CASE WHEN，命中对应 key 时取 value，不命中就给空值。

SELECT
    r.id,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END) AS name,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'mobile' THEN f.field_value ELSE '' END) AS mobile,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'amount' THEN f.field_value ELSE '' END) AS amount,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'status' THEN f.field_value ELSE '' END) AS status
FROM form_record r
LEFT JOIN form_record_field f ON f.record_id = r.id
WHERE r.form_id = 1
GROUP BY r.id;

id   name   mobile        amount   status
--   ----   -----------   ------   -------
1    张三   13800000001   99.00    paid

MAX 不是为了比较大小，而是为了配合 GROUP BY，把同一个 record_id 下的字段合并起来。

CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END

-- 执行过程中可以理解成：
record_id   name
---------   ----
1           张三
1
1
1

MAX(...)

-- 聚合后变成：
record_id   name
---------   ----
1           张三

五、筛选条件怎么放

主表字段在聚合前就存在，所以直接放在 WHERE。通过 CASE WHEN 转出来的字段，是聚合后的结果，一般放在 HAVING。

SELECT
    r.id,
    r.created_at,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END) AS name,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'status' THEN f.field_value ELSE '' END) AS status
FROM form_record r
LEFT JOIN form_record_field f ON f.record_id = r.id
WHERE r.form_id = 1
  AND r.created_at >= '2026-01-01 00:00:00'
GROUP BY r.id
HAVING status = 'paid';

模糊查询也是同样的思路：先把 name 转出来，再对转出来的字段做匹配。

SELECT
    r.id,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END) AS name,
    MAX(CASE f.field_key WHEN 'mobile' THEN f.field_value ELSE '' END) AS mobile
FROM form_record r
LEFT JOIN form_record_field f ON f.record_id = r.id
WHERE r.form_id = 1
GROUP BY r.id
HAVING name LIKE '%张%';

六、排序要注意别名

排序字段如果是主表字段，直接排序就行。如果排序字段来自 key-value 明细表，通常也是先通过 CASE WHEN 转出来，再排序。

有些数据库或 SQL 写法里，聚合别名直接排序会遇到限制。稳一点的写法是外面再包一层，让外层把它当普通列处理。

SELECT *
FROM (
    SELECT
        r.id,
        MAX(CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END) AS name,
        MAX(CASE f.field_key WHEN 'amount' THEN f.field_value ELSE '' END) AS amount
    FROM form_record r
    LEFT JOIN form_record_field f ON f.record_id = r.id
    WHERE r.form_id = 1
    GROUP BY r.id
) t
ORDER BY CAST(t.amount AS DECIMAL(10, 2)) DESC;

中文排序需要按中文规则排时，也可以放在外层：

SELECT *
FROM (
    SELECT
        r.id,
        MAX(CASE f.field_key WHEN 'name' THEN f.field_value ELSE '' END) AS name
    FROM form_record r
    LEFT JOIN form_record_field f ON f.record_id = r.id
    WHERE r.form_id = 1
    GROUP BY r.id
) t
ORDER BY CONVERT(t.name USING gbk) COLLATE gbk_chinese_ci ASC;

七、多选字段也是一个 value

Key-Value 里的 value 不一定只能是普通字符串。多选、附件、关联数据这些复杂值，也可以序列化以后放进去。常见做法是存 JSON，接口返回时再转回数组。

INSERT INTO form_record_field (record_id, field_key, field_value, created_at, updated_at)
VALUES (1, 'tags', '["红色","加急","已确认"]', NOW(), NOW());

SELECT r.id
FROM form_record r
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM form_record_field f
    WHERE f.record_id = r.id
      AND f.field_key = 'tags'
      AND JSON_CONTAINS(f.field_value, JSON_QUOTE('加急'))
);

这类字段在展示时仍然可以通过 CASE WHEN 转出来，只是业务层拿到值以后要按 JSON 或约定格式解析。

八、这套结构适合什么场景

如果字段经常变，或者每个表单的字段都不同，key-value 结构会更稳。它把“字段定义”和“字段值”从数据库列里解放出来，避免频繁改表。

如果页面、导出、接口又需要横向结构，就用 CASE WHEN 在查询时转一下。它本质上是一个展示层查询技巧：底层仍然竖着存，结果横着返回。

存储时：
record_id   field_key   field_value
---------   ---------   -----------
1           name        张三
1           mobile      13800000001
1           status      paid

查询后：
id   name   mobile        status
--   ----   -----------   ------
1    张三   13800000001   paid