主类：主类不能以大概念的分类来分，如衣服、食品...
这样范围太泛了，不好往下定位子类和子类的规格和参数，
大类最好往下再细分，如：男装、女装、酒水饮料...
男装 > 休闲裤、牛仔裤、男士外套...
酒水饮料 > 酒、插、冲剂
子类：子类决定规格明细的分类，如酒按照品种...
茶按照净含量、类别...
酒 >> 品种
茶 >> 净含量、类别
冲剂 >> 类别
在京东的子类下面还有一个孙类的细分，
如：男士外套 >>> 毛衣/针织衫、西服、卫衣...
针对孙类，再进行对应的产品参数划分：品牌、颜色、款式、分类、屏幕尺寸、版型、下摆设计、风格、袖长...
如：毛衣 >>>> 袖长、风格...
牛仔外套 >>>> 版型、下摆设计
因此商品的分类配置，应该是由专门的产品经理和市场调研人员进行配置好；
后续上架商品的人，可以直接在配置好的分类下勾选
规格：净含量、类别、品种、颜色、尺码... （注意这里的尺码跟下面的尺码不一样的，下面尺码用于分类下的筛选）
specifications
参数：品牌、颜色、款式、分类、屏幕尺寸、版型、下摆设计、风格、袖长...
parameter
品牌：金骏眉、功夫红茶、菊花茶、普洱...
等级：一级、二级、三级、其他、特级...
包装：
盒装：袋装、罐装、礼盒装、纸包装...
表设计：
Demo:
男装 > 男士外套 >> 卫衣(中国李宁卫衣)
分类表：
商品分类编号，分类名称，父分类编号
1, 男装，0
2，男士外套，1
3，毛衣，2,
4，女装，0
5，酒水饮料，0
6，女士外套，4，
7，西服，2，
8，卫衣，2
规格名：
规格编号，规格名，商品分类编号，父属性编号
1，颜色，1，0，（男装）
2，尺码，1，0，（男装）
3，净含量，5，0，
4，类别，5，0，
5，品种，5，0，
6，颜色，4，0，（女装）
7，尺码，4，0，（女装）
规格值
规格值编号, 规格值, 规格名编号
1，黑色，1
2，白色，1，
3，s，2，
4，x，2，
5，m，2，
商品表:
商品编号, 商品名称, 商品分类编号, SPU销量, 评论数，上架时间（立即上架、暂不上架、自定义上架时间）[ 商品轮播图，商品描述图，商品简介，商品关键字，商品是否推荐，商品是否新品，商品点击数， SPU下单数]
1，中国李宁卫衣，8，0，0
商品和规格关系表:
自增编号, 商品编号, 规格名编号, 规格值编号
1，1，1，1 （中国李宁(编号1)卫衣颜色黑色）
2，1，1，2 （中国李宁(编号1)卫衣颜色白色）
3，1，2，3 （中国李宁(编号1)卫衣尺寸s）
4，1，2，4 （中国李宁(编号1)卫衣尺寸x）
4，1，2，5 （中国李宁(编号1)卫衣尺寸m）
sku表（库存表）
SKU编号, 商品编号, SKU属性, 价格, 库存, SKU销量
1，1，[1:1,2:3]，199，20，0
SPU是一个商品,而SKU是该商品的不同的规格
商品和规格筛选表:
商品编号, 商品具有的属性值编号
1, [1,2,3,4,5]
用SQL全文检索实现筛选:
select * from 商品表
inner join 商品和规格筛选表
on 商品表.商品编号 = 商品和规格筛选表.商品编号
where 商品表.商品分类编号 = 8
and 商品和规格筛选表.商品具有的属性值编号 MATCH '1 3'
order by 商品表.评论数 DESC LIMIT 10 OFFSET 20;
商品搜索表:
商品编号, 商品标题和内容
1, [无需词典,二元分词]
用SQL全文检索实现搜索.
返回前端的数据格式
{
detail: {
productId: 1,
name: '中国李宁卫衣'
},
attr: [
{
id: 1,
name: '颜色',
values: [
{
id: 1,
name: '黑色'
},
{
id: 2,
name: '白色'
},
]
}
]，
sku: [
{
id: 1,
price: 199,
stock: 20,
sellNum: 0,
combine: [1:1,2:3]
}
]
}
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