image.png 不用像之前那样写一大段存储过程了,简单粗暴。 小结一下,存储路径的方式在进行多级查询的时候十分方便,而在查询直接上下级的时候稍微复杂一点。还有一个很明显的缺点,那就是path的大小是指定的,所以理论上是不能进行无限层级的存储的,path值设置的越大,浪费的空间就越多。 至此,本篇介绍完毕,之后还会介...
在插入M节点后,找出以小吴节点为后代的那些节点作为和M节点之间有后代关系,插入到数据表。 -- 1.插入自己M,eid为16INSERTINTOemployees2(eid,ename,position)VALUES(16,'M','产品部员工');-- 2.查出以小吴为后代的节点数据SELECT*FROMemp_relationsWHEREnode_id=4-- 3.插入到数据表:深度+1作为和M节点的深度...
这种方式查询需要在path字段上建立索引,但是随着层数的增加,path字段的长度将超过索引的最佳范围,此时可能 参照:在数据库中储存树形结构 树形结构的数据库表设计
至此,树形结构在数据库中存储的三种方式就介绍完了,接下来对比一下三种方法: 方案一:Adjacency List 优点:只存储上级id,存储数据少,结构类似于单链表,在查询相邻节点的时候很方便。添加删除节点都比较简单。 缺点:查询多级结构的时候会显得力不从心。 适用场合:对多级查询需求不大的场景比较适用。 方案二:Path Enum...
此方法结构简单,更新也简单,但是在查询子孙节点时,效率低下. 方法二 路径表示法 在方法一的基础上,添加path_key(search_key)字段,该字段存储从根节点到节点的标识路径,这里依然抽象一个不存在的0节点。 CREATETABLEnode2(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(12)NOTNULL,numINTNOTNULLDEFAULT0COMMENT'节点下...
至此,树形结构在数据库中存储的三种方式就介绍完了,接下来对比一下三种方法: 方案一:Adjacency List 优点:只存储上级id,存储数据少,结构类似于单链表,在查询相邻节点的时候很方便。添加删除节点都比较简单。 缺点:查询多级结构的时候会显得力不从心。 适用场合:对多级查询需求不大的场景比较适用。
像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了。 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: (画个图真不容易。。) 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: ...
树形 结构 排序 mysql 数据库树形结构存储,在数据库中存储树形结构的数据,这是一个非常普遍的需求,典型的比如论坛系统的版块关系。在传统的关系型数据库中,就已经产生了各种解决方案。此文以存储树形结构数据为需求,分别描述了利用关系型数据库和文档型数据库作为存储
本章所介绍的树形结构是一种非线性存储结构,存储的是具有“一对多”关系的数据元素的集合。 一、树的定义 树形结构 如图所示: 树(Tree):是n(n >= 0)个结点的有限集。 若n = 0,称为空树。 若n > 0,则它满足如下两个条件: 有且仅有一个特定的称为根(Root)的节点。
方案一、(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息。 CREATE TABLE Employees( eid int, ename VARCHAR(100), position VARCHAR(100), parent_id int ) 记录信息简单粗暴,那么现在存储一下这个结构信息: 好的,现在开始进入回答环节: 1.查询小天的直接上司: ...