관계형 데이터베이스의 계층적 데이터에 대한 올바른 접근 방식 선택
많은 애플리케이션이 계층적 데이터 구조를 활용합니다. 그러나 이 데이터를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하는 것은 독특한 과제를 안겨줍니다. 이 기사에서는 몇 가지 일반적인 저장 방법을 살펴보고 장점과 단점을 간략하게 설명합니다.
인접 목록 방법
열: ID, ParentID
- 장점: 구현이 간단합니다. 노드를 추가, 제거 및 재배치하는 데 효율적입니다.
- 단점: 상위, 하위 및 경로 정보를 검색하는 데는 계산 비용이 많이 듭니다. 수많은 쿼리로 인해 성능 병목 현상이 발생할 가능성이 있습니다(특히 공통 테이블 표현식이 부족한 데이터베이스의 경우).
중첩 세트(수정된 선주문 트리 순회)
열: 왼쪽, 오른쪽
- 장점: 조상 및 후손을 효율적으로 검색합니다.
- 단점: 동적 인코딩 방식으로 인해 노드 삽입, 삭제, 이동 작업에 비용이 매우 많이 듭니다.
브릿지 테이블(트리거가 있는 클로저 테이블)
열: AncestorID, DescendantID, Depth(선택 사항)
- 장점: 효율적인 상위 및 하위 항목 검색; 정규화된 인코딩은 쿼리 최적화를 향상시킵니다.
- 단점: 노드당 여러 행이 필요합니다. 삽입, 업데이트 및 삭제 작업에는 로그 시간 복잡도가 있습니다.
계보 열(구체화된 경로, 경로 열거)
열: 리니지(예: /parent/child/grandchild/etc...)
- 장점: 접두사 쿼리를 사용하여 효율적인 하위 항목 검색.
- 단점: 삽입, 업데이트 및 삭제 작업에는 로그 시간 복잡도가 있습니다. 배열 데이터 유형이나 직렬화된 문자열을 사용하는 비관계형 접근 방식입니다.
중첩 간격 방법
Nested Set과 유사하지만 정수 대신 부동 소수점 숫자를 사용하여 인코딩 변동성을 줄입니다.
- 장점: 표준 중첩 세트에 비해 삽입, 삭제 및 이동 작업이 더 효율적입니다.
플랫 테이블 접근 방식
Level 및 Rank 열이 추가된 향상된 인접 목록
- 장점: 저렴한 반복 및 페이지 매김
- 단점: 이동 및 삭제 작업 비용이 많이 듭니다.
다중 계보 열 방법
각각 계층 구조의 수준을 나타내는 여러 열을 활용합니다.
- 장점 : 조상, 후손 및 계층 적 수준의 효율적인 검색 단점 : 특히 내부 노드의 경우 비싼 이동 및 삭제 작업. <:> 최상의 전략 : 하이브리드 접근
-
데이터 유지 관리에 인접력 목록을 사용하십시오 (빠른 업데이트) 쿼리를 위해 중첩 세트 또는 브리지 테이블을 사용하십시오 (효율적인 조상/후손 검색). 응용 프로그램의 특정 요구 사항과 각 방법의 트레이드 오프를 신중하게 고려하면 관계형 데이터베이스 내에서 계층 적 데이터를 저장하고 관리하는 가장 효과적인 전략을 선택할 수 있습니다.
위 내용은 관계형 데이터베이스에 계층적 데이터를 가장 잘 저장할 수 있는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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