方案二、 Path Enumeration 路径枚举法,记录下根节点到每个子节点的路径。 先创建表: 代码语言:javascript 复制 CREATETABLEemployees2(eidINT,enameVARCHAR(100),positionVARCHAR(100),pathVARCHAR(200)) 然后插入数据: image.png 现在我们来回答一下之前的问题: 1.查询小天的直接上司。 在上一个解决方案中能轻而...
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
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...
树形结构数据存储方案Adjacency List:每一条记录存parent_idPath Enumerations:每一条记录存整个tree path经过的node枚举Nested Sets:每一条记录存 nleft 和 nrightClosure Table:维护一个表,所有的tree path作为记录进行保存。各种方法的常用操作代价见下图
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。
在程序开发中,我们常遇到用树型结构来表示某些数据间的关系,如企业的组织架构、商品的分类、操作栏目等,目前的关系型数据库都是以二维表的形式记录存储数据,而树型结构的数据如需存入二维表就必须进行Schema设计。最近对此方面比较感兴趣,专门做下梳理,如下为常见的树型结构的数据: ...
将Closure Table翻译成闭包表不知道是否合适,闭包表的思路和物化路径差不多,都是空间换时间,Closure Table,一种更为彻底的全路径结构,分别记录路径上相关结点的全展开形式。能明晰任意两结点关系而无须多余查询,级联删除和结点移动也很方便。但是它的存储开销会大一些,除了表示结点的Meta信息,还需要一张专用的关系表...
前面的一篇文章介绍了左右值编码,不知道大家注意到了没有,如果数据庞大,每次更新都需要更新差不多全表,效率较低没有更好的方式?今天我们就来研究下区间嵌套法。 区间嵌套法原理 如果节点区间[clft, crgt]与[plft, prgt]存在如下关系:plft <= clft and crgt >= prgt,则[clft, crgt]区间里的点是[plft,...
树形结构数据存储方案(五):区间嵌套 内容简介:前面的一篇文章介绍了左右值编码,不知道大家注意到了没有,如果数据庞大,每次更新都需要更新差不多全表,效率较低没有更好的方式?今天我们就来研究下区间嵌套法。 前面的一篇文章介绍了左右值编码,不知道大家注意到了没有,如果数据庞大,每次更新都需要更新差不多全表,...
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: ...