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ホームページデータベースmysql チュートリアルフラット テーブルをネストされたツリー構造に効率的に解析するにはどうすればよいですか?

How Can I Efficiently Parse a Flat Table into a Nested Tree Structure?

フラットウォッチは、木構造として効率的に分析されています

はじめに

木字型の階層構造の平らな表面は、複数の方法で実装できるネストされた構造に高度に変換されます。この記事では、基本的なデータ構造を使用するミニマリストソリューションについて説明し、ツリー型の表現を最適化するための代替データベースストレージ方法を考慮します。

解析のミニマリスト方法

テーブルに次のデータが含まれていると仮定します。

このテーブルはツリー構造として分析されます:

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

辞書を作成します:
    各ノードのIDを対応するデータにマップします。
  1. ルートノードの識別:ルートノードは、括弧のないノードです。

  2. ツリーを構築する:再帰的にサブノードを作成し、対応する親ノードに追加してツリーを構築します。

  3. 非ルートノードごとに、その括弧を使用して辞書で親ノードを見つけます。
  4. 親ノードの子ノードとしてノードを追加します。

    • ノードの並べ替え:
    • 子ノードの順序に従って各ノードのサブノードを並べ替えます。
  5. このメソッドの擬似コード:
  6. sqlのツリー構造の代替ストレージ方法

  7. クロージャーテーブル:

関係データベースにツリー構造を保存するもう1つの方法は、先祖のノードIDとオフスプリングノードID列を含む別のテーブルを含む閉鎖テーブルを使用することです。これにより、簡単なクエリ関係が可能になります。

クロージャーテーブルを使用した問い合わせ:
<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>

embeds:

ネストされたセットには、単一のテーブルのストレージツリー内の各ノードの位置情報が含まれます。この方法により、特定のレベルまたはサブツリーのノードの効率的なスコープベースのクエリが可能になります。

結論

フラットテーブルを使用して提供される例は入力として使用されますが、提案された方法は、さまざまなデータ構造とストレージ方法に非常に適しています。適切なテクノロジーを使用することにより、ツリー型の階層構造を効率的に分析し、データの整合性と簡単なアクセスを確保できます。

以上がフラット テーブルをネストされたツリー構造に効率的に解析するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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