Bagaimana untuk Membina Hierarki Pokok dengan Cekap daripada Meja Rata dan Mengoptimumkan Penyimpanannya dalam RDBMS?

diekstrak struktur pokok dari jam tangan rata

analisis struktur data yang cekap dan elegan

Katakan terdapat struktur data rata yang mengandungi lajur seperti 'id', 'nama', 'parentid', dan 'perintah'. Sekiranya hanya struktur data asas seperti array dan jadual hash tersedia, kaedah yang berkesan termasuk:

Buat Jadual Hash:
1. Inisialisasi jadual hash, kunci adalah nilai 'id', dan nilai adalah nilai 'nama' yang sepadan. Jadual data:
untuk setiap baris dalam jadual, dapatkan nilai 'id' dan 'parentid', dan tambahkannya ke jadual hash.
2. Pokok binaan rekursif: Mulailah dengan nod akar ('parentid' hingga 0), dan melintasi pokok -pokok secara rekursif. Bagi setiap nod, ia perlu memeriksa sama ada ia mempunyai sub -node dengan mengambil 'id' dan mendapatkan namanya dalam jadual hash.
3. Hasil perhimpunan: Apabila melintasi pokok, format output yang diperlukan untuk pemasangan (mis., HTML atau teks).
4. Mengoptimumkan penyimpanan struktur pokok dalam rdbms Walaupun struktur permukaan rata yang disebutkan dalam masalah adalah kaedah yang sama, terdapat kaedah lain yang dapat mengoptimumkan penyimpanan pokok dalam hubungan antara hubungan:

<.> 1. Jadual tertutup:

Jadual penutupan secara eksplisit menyimpan setiap hubungan nenek moyang. Ini membolehkan penggunaan SQL untuk menanyakan keturunan atau nenek moyang dengan cekap.

Contoh:

<.> 2. Embedding Set:

Set bersarang adalah untuk memperuntukkan julat integer untuk setiap nod di dalam pokok. Selang skop mentakrifkan lokasi nod dalam struktur paras pokok.

Contoh:

CREATE TABLE ClosureTable (
  ancestor_id INT REFERENCES MyTable(id),
  descendant_id INT REFERENCES MyTable(id),
  PRIMARY KEY (ancestor_id, descendant_id)
);

<:> Jadual:

Struktur Pokok:

<.> 3. Jadual Pentadbiran:

Jadual bersebelahan menunjukkan pokok sebagai jadual dua: id dan parent_id. Setiap baris mewakili nod, dan lajur parent_id menunjuk ke nod induknya.

CREATE TABLE NestedSets (
  id INT PRIMARY KEY,
  left_value INT,
  right_value INT
);

Contoh:

Pilihan teknologi pengoptimuman penyimpanan pokok bergantung kepada faktor -faktor seperti saiz data, mod pertanyaan dan keperluan prestasi pangkalan data.

<code>                       |-----|   [0, 9]   |-----|
                       |     |          |     |
                 |-----|     |-----|     |-----|
                 | [0, 2]   |     | [4, 6]   |     | [8, 9]  |
                 |         |     |         |     |        |
                |-----|   |-----|   |-----|   |-----|
                | [0, 1] |   | [2, 3] |   | [4, 5] |   | [6, 7] |
                |       |   |       |   |       |   |       |
               | [0, 0] |   | [2, 2] |   | [4, 4] |   | [6, 6] |</code>

Masalah tambahan: Ya, gunakan teknologi yang diterangkan di atas (jadual penutup, bersarang, meja bersebelahan), terdapat kaedah asas yang lebih baik untuk menyimpan struktur pokok di RDBMS.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membina Hierarki Pokok dengan Cekap daripada Meja Rata dan Mengoptimumkan Penyimpanannya dalam RDBMS?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!