Структурирование таблицы многоязычной словарной базы данных


Я хочу структурировать таблицу(ы) для базы данных многоязычного словаря (английский-Маратхи). Маратхи является региональным языком в Индии.
Формат словаря:

Слово / english_meaning1 / marathi_meaning1 | english_meaning2 | marathi_meaning2 ... english_meaningN | marathi_meaningN


Слова могут иметь различное количество пар значений на английском и маратхи в зависимости от того, принадлежит ли оно к какому-либо из них. лексические категории (существительное, наречие, глагол, прилагательное и др.)
В настоящее время я подумал о неэффективном подходе к созданию такой таблицы:

таблица : слово

  • word_id
  • слово
  • english_meaning1
  • marathi_meaning1
  • english_meaning2
  • marathi_meaning2
  • english_meaning3
  • marathi_meaning3
  • english_meaning4
  • marathi_meaning4
    .
    .
    .
    .
  • english_meaning10
  • marathi_meaning10


Здесь я предполагаю фиксированное число столбцов (20) для значений английского и маратхи на одно слово по-английски. Поэтому, если слово имеет только одно значение (на английском и Маратхи), остальные столбцы останутся пустыми.

Также, если это слово, например: 'о', которое в словаре показано как:

О1-значениях
О2-значениях

Тогда я сохраняю их в виде отдельных строк в приведенной выше структурированной таблице.
Разве такой подход не проблематичен? Можно ли решить эту проблему путем ее нормализации? Я придумал способ. где столы будет:
Таблица: слово

  • word_id
  • слово

Таблица: word_english

  • id
  • word_id (FK из таблицы word)
  • english_meaning


Таблица: word_marathi

  • id
  • word_id
  • marathi_meaning


я не совсем уверен, имеет ли смысл вышеприведенный подход. Может ли кто-нибудь предложить ... возможное решение?? Заранее спасибо!

1 2

1 ответ:

Уфф. определенно нормализовать

word
---------
word_id
word
definition
language_id
lexical_part_id

language
-----------
language_id
name

word_word
------------
word1_id
word2_id

lexical_part
-------------
lexical_part_id
name

Затем заполните таблицу word_word картой эквивалентности