数据库树形结构左右值重新赋左右值

2024-09-02

树形结构的数据库表Schema设计-基于左右值编码

树形结构的数据库表Schema设计程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意

YbSoftwareFactory 代码生成插件【十八】：树形结构下的查询排序的数据库设计

树形结构的排序在中国特色下十分普遍也非常重要,例如常说的五大班子,党委>人大>政府>政协>纪委,每个班子下还有部门,岗位,人员,最终排列的顺序通常需要按权力大小.重要性等进行排列,顺序排列不好可是重大的罪过,领导很生气,后果很严重.这种排序方式本质上就是典型的树形结构深度排序,但在数据库中很难直接通过SQL语句简单高效地进行处理,更不用说还要支持不同类型数据库了. 当前解决此类问题,主要有两种方法. 1. 排序码方式原理:在每个树形节点上均设置一个排序码,排序码通常是一个字符串并

数据库索引引用树形结构 B-数 B+数

MySQL 为什么使用B+数 B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据.从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目

Atitit.各种数据类型 ( 树形结构,表形数据 ) 的结构与存储数据库 attilax 总结

Atitit.各种数据类型 ( 树形结构,表形数据 ) 的结构与存储数据库 attilax 总结 1. 数据结构( 树形结构,表形数据,对象结构 ) 1 2. 编程语言中对应的数据结构 java c# php ( Dic/Map List datatable ) 1 3. 数据库存储数据 1 4. 数据的表形显示( 多条记录与单条记录 ) 2 5. ASP.NET 数据控件:GridView,DataList,Repeater ,DetailsView,FormVie

使用递归算法结合数据库解析成java树形结构

使用递归算法结合数据库解析成java树形结构 1.准备表结构及对应的表数据a.表结构: create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 ) b.表数据: insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1

【MySQL疑难杂症】如何将树形结构存储在数据库中（方案一、Adjacency List）

今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: (画个图真不容易..) 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息.

Java编程：将具有父子关系的数据库表数据转换为树形结构，支持无限层级

在平时的开发工作中,经常遇到这样一个场景,在数据库中存储了具有父子关系的数据,需要将这些数据以树形结构的形式在界面上进行展示.本文的目的是提供了一个通用的编程模型,解决将具有父子关系的数据转换成树形结构的问题.如有不正之处,欢迎大家批评指正.编程模型我们以北京行政区划为例,讲解整个模型. 北京市:市辖区县市辖区:东城区西城区朝阳区丰台区石景山区海淀区门头沟区房山区通州区顺义区昌平区大兴区怀柔区平谷区县:密云县延庆县 UML类图如下: Tree结构 TreeNo

使用Oracle数据库实现树形结构表的子-父级递归查询和删除，通过级联菜单简单举例

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ... start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表递归查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32) N sys_guid() 节点id FENXID VARCHAR2(32)

递归算法结合数据库解析 java树形结构

1.准备表结构及对应的表数据a.表结构: create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 ) b.表数据: insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1); insert into tb_tree

使用Oracle数据库实现树形结构表的子-父级迭代（递归）查询和删除，通过级联菜单简单举例

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ... start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表迭代查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32) N sys_guid() 节点id FENXID VARCHAR2(32)

数据库查询，显示为树形结构（easyui+SSM）

在实际项目上,有很多地方后台存了一个表,但是在显示查询的时候需要显示为树形结构. 本项目是easyui+SSM框架. 前台程序为: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"/> <title>列表</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href=&quo

Java 数据库树形查询生成菜单结构

Java 数据库树形查询 JAVA从数据库读取菜单,递归生成菜单树. 定义菜单类 public class Menu { // 菜单id private String id; // 菜单名称 private String name; // 父菜单id private String parentId; // 菜单url private String url; // 菜单图标 private String icon; // 菜单顺序 private int order; // 子菜单 private

jQuery+zTree加载树形结构菜单

jQuery+zTree加载树形结构菜单由于项目中需要设计树形菜单功能,经过一番捣腾之后,终于给弄出来了,所以便记下来,也算是学习zTree的一个总结吧. zTree的介绍: 1.zTree 是利用 JQuery 的核心代码,实现一套能完成大部分常用功能的 Tree 插件 2.zTree v3.0 将核心代码按照功能进行了分割,不需要的代码可以不用加载 3.采用了延迟加载技术,上万节点轻松加载,即使在 IE6 下也能基本做到秒杀 4.兼容 IE.FireFox.Chrome.Opera.S

C# EasyUI树形结构权限管理模块

最近悟出来一个道理,在这儿分享给大家:学历代表你的过去,能力代表你的现在,学习代表你的将来. 十年河东十年河西,莫欺少年穷学无止境,精益求精本节和大家探讨下C#使用EasyUI树形结构/Tree构造权限管理模块今天是2016年最后一天,在此祝大家新年快乐,辞旧迎新,接下来的2017,希望大家步步高升,发大财! 本节先贴出前端的代码首先,你需要引入您的相应的JS/CSS文件然后,咱们使用静态HTML构造一个树形结构: <div title="健康医疗"> <d

前框（一个）zTree 从数据库树形菜单动态加载

这些天做动态菜单使用此插件.现在有一个非常广泛的开源框架,最新QUI框架是菜单部分使用这个插件开发,因此,它是非常值获取深入的研究和探讨,通过使用非常丰富的感觉功能,己开发和编写,官网上有非常详尽的API能够參考,用着算顺手但学习使用的过程中也遇到了一些困难,听过重复測试和查资料都理解了.但也在思考一个问题,怎么样才干使得最快的时间从接触一个新东西到灵活掌握的程度? 这个不不过一个树形结构的菜单,每一个节点左边能够有一个复选框.看了看也挺简单的,只须要在setting里面配置一个checked属

Delphi中根据分类数据生成树形结构的最优方法

一. 引言: TreeView控件适合于表示具有多层次关系的数据.它以简洁的界面,表现形式清晰.形象,操作简单而深受用户喜爱.而且用它可以实现ListView.ListBox所无法实现的很多功能,因而受到广大程序员的青睐. 树形结构在Windows环境中被普遍应用,但在数据库开发中面对层次多.结构复杂的数据,如何快速构造树形目录并实现导航呢? 二. 实现关键技术: 在Delphi提供的控件中包含了TreeView控件,但树的具体形成还需要用户编写代码.即它的列表项要在程序

java树形结构工具类

一.树形结构数据一般都是以子父id的形式存在数据库中,查询的时候只是带有子id和parent_id的List集合并不是树形结构,所以我们现在要将普通的List集合转换为树结构数据(本工具类扩展操作树结构数据方法) 1.工具类(TreeNodeUtil) 代码示例: package com.ywb.pms.util.tree; import com.alibaba.druid.util.StringUtils; import com.ywb.pms.vo.BaseTreeNode; import

Hibernate基于注解实现自关联树形结构实现

很久没用过Hibernate了,项目需求需要使用,并建立树形结构,在开发中遇到一些问题,在这里记录一下. 1.创建数据库表,主要是设置标志信息,不然插入数据库会报id不能插入null的错误. 2.创建bean实体,这里省略了get,set,但一定不要忘记创建.@JoinColumn用于配置关联项,不配置数据库会自动生成一个. @Entity @AccessType("field") @Table(name = "node") public class TopoNod

为什么 MySQL 索引要使用 B+树而不是其它树形结构？比如 B 树？

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P

012-数据结构-树形结构-哈希树[hashtree]、字典树[trietree]、后缀树

一.哈希树概述 1.1..其他树背景二叉排序树,平衡二叉树,红黑树等二叉排序树.在大数据量时树高很深,我们不断向下找寻值时会比较很多次.二叉排序树自身是有顺序结构的,每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继,不论是排序还是搜索它的综合性能比较好,但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就可能没有Hash树快. 1.2.基础理论 1.2.1.质数分辨定理什么是质数 : 即只能被 1 和本身整除的数. 为什么用质数:因为N个不同的质数可以 ”辨别“ 的连续整数的数量,与这些质数的乘积相同.

数据库 树形结构左右值 重新赋左右值

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