MPTT 알고리즘은 어떻게 SQL에서 계층적 데이터를 효율적으로 저장하고 탐색할 수 있습니까?

SQL에서 계층 구조 저장 및 탐색

데이터베이스의 계층적 정보를 모델링하고 검색하는 것은 많은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 널리 사용되는 방법 중 하나는 MPTT(Modified Preorder Traversal Algorithm)입니다.

MPTT 알고리즘

MPTT는 노드당 3개의 열이 있는 단일 테이블에 계층적 데이터를 구성합니다.

• ID: 노드의 고유 식별자입니다.
• 왼쪽: 노드 하위 트리에서 가장 왼쪽 노드의 인덱스입니다.
• 오른쪽: 노드 하위 트리에서 가장 오른쪽 노드의 인덱스입니다.

트리에 삽입

새 하위 노드를 트리에 삽입하려면 다음이 필요합니다.

1. 상위 노드의 올바른 값을 찾습니다.
2. 하위 노드의 Right 값을 상위 노드의 Right 1로 설정합니다.
3. 상위 노드의 Right 값을 상위 노드의 Right 2로 설정합니다.
4. 하위 노드의 Left 값을 상위 노드의 Right - 1로 설정합니다.

나무 탐색

MPTT를 사용하면 명시적인 SQL 쿼리를 사용하여 쉽게 트리 탐색이 가능합니다.

• 노드의 모든 하위 노드 가져오기: SELECT * FROM table WHERE Left BETWEEN parent.Left AND parent.Right
• 노드의 모든 하위 항목 가져오기: SELECT * FROM table WHERE Left > parent.Left AND Right <
• 노드의 모든 상위 항목 가져오기: SELECT * FROM table WHERE Left < node.Left AND Right >

기타 모델링 방법

MPTT 외에도 계층을 저장하는 다른 방법은 다음과 같습니다.

인접 목록 모델:
• 두 개의 테이블을 사용하여 계층 구조를 나타냅니다. 한 테이블에는 상위-하위 관계가 포함되어 있고 다른 테이블에는 추가 노드 데이터가 포함되어 있습니다.
그림:
• 계층 구조를 에지로 연결된 노드로 모델링하여 복잡한 조인 및 쿼리 유연성을 제공합니다.

수업 라이브러리

다양한 라이브러리는 PHP 및 Java와 같은 프로그래밍 언어에서 MPTT 및 기타 계층적 데이터 구조 작업을 단순화합니다.

배::나무

• 교리 ORM
• 최대 절전 모드

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