Baumstrukturen sind weit verbereitet in der EDV. Jedes aktuelle Betriebssystem kennt "Verzeichnisse" oder "Ordner" die beliebig verschachtelt werden können und auch viele moderne Applikationen beschränken sich nicht mehr auf eine feste Anzahl von Ebenen. Aber wie legt man so einen Baum in einer (SQL-)Datenbank ab?
Kenne Deine Eltern...
Mir waren bisher zwei Modelle bekannt:ParentundChilds. Beim Parent-Modell enthält jede Datenbankzeile einfach die ID der übergeordneten Zeile. So ein Baum lässt sich ziemlich einfach von einem Blatt zum Stamm durchlaufen, weil die nächste ID in jedem Datensatz enthalten ist. Außerdem ist ein Parent-Baum ziemlich resistent gegen Inkonsistenzen und lässt sich sehr schnell schreiben. Selbst das Löschen geht recht schnell, weil zunächst nur der tatsächlich betroffene Datensatz gelöscht werden muss. Im Hintergrund oder per regelmäßigem (Cron-)Job können dann alle Elemente gelöscht werden, deren Parentnicht mehr existiert. So räumt sich die Datenbank von selbst auf und der aktuelle Konsistenzzustand ist jederzeit bekannt. Alternativ kann dieParent-Spalte auch mit einem Fremdschlüssel auf die gleiche Tabelle belegt werden (sofern dies unterstützt wird), dann übernimmt der Datenbankserver die Konsistanzprüfung.
...oder Kinder
Die Childs-Variante lässt sich dagegen schneller von der Wurzel zu den Blättern lesen, bringt aber einige Probleme mit sich. Jede Zeile muss eine Liste der IDs ihrer Kinder enthalten - entweder in einer Spalte oder über eine Mapping-Tabelle (die Probleme mit zu vielen Kindelementen vermeidet und sich leichter durchsuchen lässt). Um das Eltern-Element zu bestimmen, müssen im schlimmsten Fall die Childs-Listen aller anderen Elemente durchsucht werden. Ein Element kann dabei mehrere Eltern oder sogar sich selbst als Elternelement haben. Ob eine solche Konstellation gewünscht ist, hängt von der Applikation ab.
Eine wissenschaftliche Lösung
Eine weitere Variante, so habe ich heute gelernt, ist das Nested SetsModell. Es ist nicht so einfach verständlich wie die vorgenannten, dafür lassen sich alle Arten von Lese- und Statistikoperationen sehr schnell ausführen. Arne Klempert beschreibt denAufbau einesNested Sets Baum in seinem gut geschriebenen Artikel. Seine Benchmark-Ergebnisse möchte ich allerdings anzweifeln - in einem normalen Parent-Modell sollte die Parent-Spalte indiziert sein - damit sollte sich die Query-Zeit massiv verbessern lassen. Zumindest beim Path-Modell wären auch leicht alle möglichen Path-Werte in einem Query abrufbar.
Praktische Umsetzung
Das Modell liest sich für mich wie eine Erfindung der theoretischen Informatik (oder Mathematik). Bei vielen Lese- und Statistikoperationen halte ich es auch für die beste Lösung, allerdings besteht meine aktuelle Problemstellung aus mehr Schreib- als Leseoperationen und einem sehr großen Datenbestand.
Dabei ist es nicht möglich, die komplette Tabelle zu sperren und viele Zeilen zu ändern um eine neue Zeile einzufügen oder zu löschen. Eine Transaktion würde das Risiko von inkonsistenten Daten zwar reduzieren, aber effektiv trotzdem große Teile der Tabelle locken. Bei row-based-locks können dann je nach Datenbank sogar die Anzahl der im System verfügbaren Locks überschritten werden.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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