Baumstrukturen sind weit verbereitet in der EDV. Jedes aktuelle Betriebssystem kennt "Verzeichnisse" oder "Ordner" die beliebig verschachtelt werden können und auch viele moderne Applikationen beschränken sich nicht mehr auf eine feste Anzahl von Ebenen. Aber wie legt man so einen Baum in einer (SQL-)Datenbank ab?
Kenne Deine Eltern...
Mir waren bisher zwei Modelle bekannt:ParentundChilds. Beim Parent-Modell enthält jede Datenbankzeile einfach die ID der übergeordneten Zeile. So ein Baum lässt sich ziemlich einfach von einem Blatt zum Stamm durchlaufen, weil die nächste ID in jedem Datensatz enthalten ist. Außerdem ist ein Parent-Baum ziemlich resistent gegen Inkonsistenzen und lässt sich sehr schnell schreiben. Selbst das Löschen geht recht schnell, weil zunächst nur der tatsächlich betroffene Datensatz gelöscht werden muss. Im Hintergrund oder per regelmäßigem (Cron-)Job können dann alle Elemente gelöscht werden, deren Parentnicht mehr existiert. So räumt sich die Datenbank von selbst auf und der aktuelle Konsistenzzustand ist jederzeit bekannt. Alternativ kann dieParent-Spalte auch mit einem Fremdschlüssel auf die gleiche Tabelle belegt werden (sofern dies unterstützt wird), dann übernimmt der Datenbankserver die Konsistanzprüfung.
...oder Kinder
Die Childs-Variante lässt sich dagegen schneller von der Wurzel zu den Blättern lesen, bringt aber einige Probleme mit sich. Jede Zeile muss eine Liste der IDs ihrer Kinder enthalten - entweder in einer Spalte oder über eine Mapping-Tabelle (die Probleme mit zu vielen Kindelementen vermeidet und sich leichter durchsuchen lässt). Um das Eltern-Element zu bestimmen, müssen im schlimmsten Fall die Childs-Listen aller anderen Elemente durchsucht werden. Ein Element kann dabei mehrere Eltern oder sogar sich selbst als Elternelement haben. Ob eine solche Konstellation gewünscht ist, hängt von der Applikation ab.
Eine wissenschaftliche Lösung
Eine weitere Variante, so habe ich heute gelernt, ist das Nested SetsModell. Es ist nicht so einfach verständlich wie die vorgenannten, dafür lassen sich alle Arten von Lese- und Statistikoperationen sehr schnell ausführen. Arne Klempert beschreibt denAufbau einesNested Sets Baum in seinem gut geschriebenen Artikel. Seine Benchmark-Ergebnisse möchte ich allerdings anzweifeln - in einem normalen Parent-Modell sollte die Parent-Spalte indiziert sein - damit sollte sich die Query-Zeit massiv verbessern lassen. Zumindest beim Path-Modell wären auch leicht alle möglichen Path-Werte in einem Query abrufbar.
Praktische Umsetzung
Das Modell liest sich für mich wie eine Erfindung der theoretischen Informatik (oder Mathematik). Bei vielen Lese- und Statistikoperationen halte ich es auch für die beste Lösung, allerdings besteht meine aktuelle Problemstellung aus mehr Schreib- als Leseoperationen und einem sehr großen Datenbestand.
Dabei ist es nicht möglich, die komplette Tabelle zu sperren und viele Zeilen zu ändern um eine neue Zeile einzufügen oder zu löschen. Eine Transaktion würde das Risiko von inkonsistenten Daten zwar reduzieren, aber effektiv trotzdem große Teile der Tabelle locken. Bei row-based-locks können dann je nach Datenbank sogar die Anzahl der im System verfügbaren Locks überschritten werden.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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