在关系数据库中存储分层数据的最佳方法是什么？

在关系数据库系统 (RDBMS) 中存储分层数据提供了多种方法，每种方法在性能、效率和存储需求方面都有自己的优点和缺点。 本指南探讨了这些选项。

主要考虑因素：

选择方法时，请优先考虑以下因素：

• 读取性能：嵌套集和物化路径通常提供卓越的读取速度。
• 写入性能：邻接列表方法通常在写入效率方面表现出色。

分层数据存储方法：

以下是常用技术的细分：

1. 邻接表：实现简单，移动节点高效，但检索祖先或后代的计算成本很高。

2. 嵌套集：非常适合检索祖先和后代，但由于其动态编码方案，节点移动的成本很高。

3. 桥接表：使用单独的表来链接祖先和后代。 提供高效的祖先/后代检索，但写入操作（插入、更新、删除）具有对数成本。

4. 物化路径： 将每个节点的完整路径存储在单个列中。 使用前缀查询的后代检索成本低廉，但写入操作的成本却是对数。

5. 嵌套间隔： 与嵌套集类似，但使用浮点值。 容易出现精度和小数问题，并且矩阵编码会增加复杂性。

6. 平面表：本质上是一个用级别和排名信息增强的邻接列表。 迭代和分页很高效，但节点移动仍然很昂贵。

7. 多个谱系列：为层次结构的每个级别使用单独的列。 对于检索祖先、后代和级别非常有效，但插入/删除成本各不相同，并且层次结构深度有限。

数据库特定功能：

考虑特定于数据库的功能：

• MySQL/MariaDB：公用表表达式 (CTE) 很有用（MySQL 8.0）。
• Oracle： CONNECT BY 子句对于遍历邻接列表很有用。
• PostgreSQL： ltree 数据类型非常适合物化路径。
• SQL Server： HierarchyId 数据类型简化了物化路径实现并支持更大的层次结构深度。

推荐：

最佳方法完全取决于您的特定需求。 相邻列表是频繁写入的理想选择，而嵌套集则更适合频繁的祖先/后代查找。 最终的选择涉及平衡性能，存储和维护。

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