SELECT e1.eid,e1.ename FROM employees2 e1,employees2 e2 WHERE e2.ename='小天' AND e2.path like concat(e1.path,'/%'); 这里就能体现这种存储结构的优势了。不看效率的话,还是很方便的。 image.png 4.查询老王管理的所有员工。 SELECT e2.eid,e2.ename FROM employees2 e1,employees2 e2 WHERE ...
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(无论是SELECT还是DELETE都可能涉及到获取所有子节点的问题)。 适用场合:对...
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...
树形结构的存储方式 在数据库中存储树形结构,通常有两种常用的方法:嵌套集合模型和父子关系模型。嵌套集合模型通过将每个节点表示为一个记录,并通过左右值来表示节点之间的关系。而父子关系模型则是通过在每个节点中存储父节点的ID来表示父子关系。 在这两种模型中,父子关系模型更加直观和易于理解,本文将使用这种模型来实...
在基于数据库的一般应用中,查询的需求总要大于删除和修改。为了避免对于树形结构查询时的“递归”过程,基于Tree的前序遍历设计一种全新的无递归查询、无限分组的左右值编码方案,来保存该树的数据。 第一次看见这种表结构,相信大部分人都不清楚左值(Lft)和右值(Rgt)是如何计算出来的,而且这种表设计似乎并没有保存父...
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。
树形结构存储方法的选择 简单的方法跟踪多级回复构成的树形分支:parent_id 一开始的思路 使用parent_id跟踪分支 使用先找出所有节点,按照一定顺序整合成树形结构 缺陷: 在深度过深时仅用parent_id需要执行很多次SQL才能获取给定主题的所有数据 每天的数据变动可能非常大,每访问一次整合一次过于浪费时间且不切实际 ...
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: ...
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...