リレーショナルデータベースに階層データを最適に保存するにはどうすればよいですか？

リレーショナルデータベースで階層データに適切なアプローチを選択する

多くのアプリケーションは、階層データ構造を利用しています。 ただし、このデータをリレーショナルデータベースに効率的に保存することは、独自の課題を提示します。 この記事では、いくつかの一般的なストレージ方法を調べて、その利点と短所を概説します。

隣接リスト方法

列：id、parentid

• 利点：簡単な実装;ノードの追加、削除、および再配置に効率的です
短所：
• 祖先、子孫、およびパス情報の回収は計算上高価です。多数のクエリを持つパフォーマンスボトルネックの可能性（特に一般的なテーブル式がないデータベースで）。 ネストされたセット（変更された予約注文ツリートラバーサル）

列：左、右

利点：

祖先と子孫の効率的な検索
• 短所：動的エンコードスキームにより、ノードの挿入、削除、および移動ノードは非常に高価な操作です。
• ブリッジテーブル（トリガー付き閉鎖テーブル） 列：Ancestorid、descendantid、深さ（オプション）

利点：

効率的な祖先と子孫の検索。正規化されたエンコードは、クエリの最適化を改善します

短所：
• ノードごとに複数の行が必要です。操作を挿入、更新、および削除する対数時間の複雑さがあります。 系統列（具体化されたパス、パス列挙）
• 列：系統（例えば、）

利点：

プレフィックスクエリを使用した効率的な子孫検索。

/parent/child/grandchild/etc...

短所：

操作の挿入、更新、および削除操作には、対数時間の複雑さがあります。配列データ型またはシリアル化された文字列に依存している非関係アプローチ。
• ネストされた間隔方法
ネストされたセットに似ていますが、整数の代わりに浮動小数点数を使用して、エンコーディングのボラティリティを低下させます。
• 利点：
標準のネストされたセットと比較して、より効率的な挿入、削除、および移動操作。

フラットテーブルアプローチ

追加の

列と

列を備えた拡張隣接リスト。
利点：

安価な反復とページネーション。

短所：Level高価な移動および削除操作 Rank

複数の系統列法

• 複数の列を使用し、それぞれが階層のレベルを表します。
  • 利点: 祖先、子孫、階層レベルの効率的な検索。
  • 欠点: 特に内部ノードの場合、移動および削除操作にコストがかかります。

  最良の戦略: ハイブリッド アプローチ

  最適な効率と保守性を実現するには、多くの場合、ハイブリッド アプローチが好まれます。

  • データのメンテナンス (高速更新) には隣接リストを使用します。
  • クエリにはネストされたセットまたはブリッジ テーブルを使用します (効率的な祖先/子孫の取得)。

  アプリケーションの特定の要件と各方法のトレードオフを慎重に考慮することで、リレーショナル データベース内の階層データを保存および管理するための最も効果的な戦略を選択できます。

以上がリレーショナルデータベースに階層データを最適に保存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。