目前常见的树形结构数据库存储方案有以下四种,但是在处理无限深度、海量数据的树结构时,都存在一些问题:
1)Adjacency List(邻接表):每个节点仅记录父节点主键。优点是简单,缺点是访问子树需要递归遍历,对数据库压力大(即使是支持递归SQL的数据库)。
2)Path Enumerations( 路径枚举):用一个字符串记录当前节点所在路径。优点是查询方便,缺点是占用空间大,查询需要使用like模糊方法,效率低,插入新记录时要手工更改此节点以下所有路径,维护不便。
3)Closure Table(闭包表):专门一张表维护Path,缺点是占用空间大,操作不直观。
4)Nested Sets (嵌套集):记录左值和右值,优点是查询子树无需递归,缺点是非常复杂、难操作。

本文介绍的方案原理详见"基于前序遍历的无递归的树形结构的数据库表设计" ,在这里我给它名叫“海底捞算法”,这个比较形象,因为它要求插入一行EndTag在表格的底部(具有最大行号)。本文是这种算法在MongoDB中的实现示例。

这个算法的优点是简单,支持无限深度树、查询子树时无需递归、删除节点和偶尔插入节点时可以做到无需修改其它记录(行号跳号设计),从以下示例代码中就可以看出这种方案的简洁性:

Books
|-Programning
| |-Languages
| |-Databases
| | |-MongoDB
| | | |-MongoTree
| | |-dbm
|-Arts db.book.insert({ _id: “Books”, line:1000,level:1} );
db.book.insert({ _id: “Programming”, line:2000,level:2} );
db.book.insert({ _id: “Languages”, line:3000,level:3} );
db.book.insert({ _id: “Databases”, line:4000,level:3} );
db.book.insert({ _id: “MongoDB”, line:5000,level:4} );
db.book.insert({ _id: “MongoTree”, line:6000,level:5} );
db.book.insert({ _id: “dbm”, line:7000,level:4} );
db.book.insert({ _id: “Arts”, line:8000,level:2} );
db.book.insert({ _id: “EndTag”, line:10000,level:0} ); //查询节点 “Databases”下的所有子节点:
db.book.createIndex( {line:1});
var node = db.book.findOne( { _id: “Databases” } );
var next=db.book.findOne( { $and: [ {line: {$gt:node.line}}, {level:{$lte: node.level }}] } );
db.book.find( {$and: [{line: { $gt: node.line }}, {line: { $lt: next.line }}] } ); //插入一个新节点,不需要对其它行号执行加1操作,因为这个示例中行号是跳号设计的,节点可以插入在两个行号的中间
db.book.insert({ _id: “MySql”, line:6500,level:5} ); //删除一个节点,真接删就可以了
db.book.remove({ _id: “Languages”} );

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