


Introduction
La surface plane de la structure hiérarchique en forme d'arbre est fortement transformée en une structure imbriquée, qui peut être mise en œuvre dans plusieurs méthodes. Cet article traite d'une solution minimaliste qui utilise la structure de données de base et considère la méthode de stockage de la base de données alternative pour optimiser la représentation en forme d'arborescence.
La méthode minimaliste de l'analyse
Supposons qu'un tableau contient les données suivantes:
Ce tableau est analysé comme une structure d'arbre:
Id | Name | ParentId | Order |
---|---|---|---|
1 | 'Node 1' | 0 | 10 |
2 | 'Node 1.1' | 1 | 10 |
3 | 'Node 2' | 0 | 20 |
4 | 'Node 1.1.1' | 2 | 10 |
5 | 'Node 2.1' | 3 | 10 |
6 | 'Node 1.2' | 1 | 20 |
- Créez un dictionnaire:
- Map que l'ID de chaque nœud à ses données correspondantes.
-
Construisez un arbre:
Créez un sous-nœud par récursivement et ajoutez-le au nœud parent correspondant pour construire une arborescence. -
Pour chaque nœud non-root, utilisez son parentid pour trouver son nœud parent dans le dictionnaire. Ajoutez le nœud comme nœud enfant du nœud parent.
- Node de tri: Trier les sous-codes de chaque nœud en fonction de l'ordre du nœud enfant.
-
Le pseudo code de cette méthode:
La méthode de stockage alternative de la structure de l'arborescence dans SQL
Tableau de fermeture:
Une autre méthode de stockage de la structure des arbres dans la base de données relationnelle consiste à utiliser un tableau de fermeture, qui contient une table distincte, qui contient l'ID de nœud ancestral et la colonne ID de nœud de progéniture. Cela permet des relations de requête faciles.<code>创建字典(table) def 获取根节点(): 根节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 0: 根节点.append(节点) 返回 根节点 def 构建树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 子节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 根节点['Id']: 子节点.append(节点) 子节点.sort(key=lambda x: x['Order']) 根节点['children'] = 子节点 构建树(子节点) def 打印树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 打印(根节点['Name']) 如果 'children' in 根节点: 打印树(根节点['children'])</code>
Demandes utilisant le tableau de fermeture:
Embeds:
L'ensemble imbriqué implique les informations de localisation de chaque nœud dans l'arborescence de stockage dans une seule table. Cette méthode permet des requêtes basées sur la portée efficaces des nœuds dans un niveau ou un sous-trace donné.
Conclusion Bien que les exemples fournis à l'aide de tables plats soient utilisés comme entrée, les méthodes proposées sont très adaptées à différentes structures de données et méthodes de stockage. En utilisant une technologie appropriée, vous pouvez analyser efficacement la structure hiérarchique en forme d'arbre et assurer l'intégrité des données et un accès facile.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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