树状数据结构存储方式(查询篇)

树状数据结构存储方式(查询篇)

内容导读

收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了树状数据结构存储方式(查询篇),小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3117字,纯文字阅读大概需要5分钟

内容图文

邻接列表模型

在日常业务开发中,我们常常会碰见一些具有层次结构的树状数据。而在用关系型数据库存储时,往往将这种数据结构以一种称为邻接列表的模型进行存储,像这样:

CREATE TABLE `categories` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` char(100) NOT NULL,
`pid` int(11) DEFAULT 0,
PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;

这个模型表现的图为:

这种数据模型相信很多人已经很熟悉了,这里就不作过多的赘述。我们重点来说说下面这种数据模型

嵌套集模型

而表示树的另一种方式,是将它作为一个集合进行存储。我们重新定义下表结构:

CREATE TABLE `categories` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` char(100) NOT NULL,
`lft` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (lft> 0),
`rgt` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (rgt> 1),
PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;

而这个模型的图就是会像下面:

lft 和 rgt 是作为集合的边界,两者差值越大,则集合越大,里面的元素就越多。

根据子集,查找父级的分类

SELECT c2.*
 FROM categories as c1, categories as c2
WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft and c2.rgt


 AND c1.title = '华为';+----+-------------+-----+-----+| id | title


 | lft | rgt |+----+-------------+-----+-----+|
1 | Smartphones |
 1 |
14 ||
5 | Harmony OS
|
10 |
13 ||
8 | 华为



|
11 |
12 |+----+-------------+-----+-----+

根据父级,查找其底下所有的子集

SELECT c1.*
 FROM categories AS c1, categories AS c2
WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt

AND c2.title = 'Smartphones';+----+-------------+-----+-----+| id | title


 | lft | rgt |+----+-------------+-----+-----+|
1 | Smartphones |
 1 |
14 ||
3 | Android

 |
 2 |
 5 ||
4 | iOS



 |
 6 |
 9 ||
5 | Harmony OS
|
10 |
13 ||
6 | 小米



|
 3 |
 4 ||
7 | iPhone


|
 7 |
 8 ||
8 | 华为



|
11 |
12 |+----+-------------+-----+-----+

查看各个分类的级别

 SELECT COUNT(c2.id) AS indentation, c1.title
FROM categories AS c1, categories AS c2下周三we'fv
WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt
GROUP BY c1.title
ORDER BY c1.lft;+-------------+-------------+| indentation | title


 |+-------------+-------------+|




 1 | Smartphones ||




 2 | Android

 ||




 3 | 小米



||




 2 | iOS



 ||




 3 | iPhone


||




 2 | Harmony OS
||




 3 | 华为



|+-------------+-------------+

优缺

邻接列表模型

邻接列表模型很容易理解,我们需要的代码也很简单。

但是在大多数编程语言中,它是缓慢而低效的。这主要是由递归引起的。我们需要为树中的每个节点进行一次数据库查询。

由于每个查询都需要一些时间,因此在处理大型树时这会使函数变得非常慢。因为对于每个函数来说,是需要以一种递归的算法来实现数的获取。

当然,如果用 List 这种对递归亲和的语言来说,可以忽略这种数据模型的缺点。但是对 PHP 来说,却会使得整个在处理这种数据模型的时候,变得特别慢。

嵌套集模型

相较于邻接列表模型,这种数据模型显然并不是那么好理解。并且不能那么简单的添加数据,它需要在添加的时候计算左右两边的数值,并挪动以后的数值,这增加了添加数据的压力。

同样,它带来的好处是,可以让你以一条简单的查询,就完成一个树的查询,可以根据 lft 和 rgt 两个参数就算出其有多少个子元素。

总结

两种模型各有优劣,一种优于插入,一种优于查询。虽然我偏向于嵌套集模型,但是还是需要根据特定业务来选用。

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内容总结

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