树形结构在数据库里面查找叶子结点和所有路径

2024-11-04

MySQL 树形结构根据指定节点获取其下属的所有子节点（包含路径上的枝干节点和叶子节点）

背景说明需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

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

树形结构的数据库表Schema设计

今天又有幸遇到一个不知道的东西,那就是树型结构在数据库表中设计的问题.由于只是阅读了人家的东西,就直接给连接吧. 第一个:http://blog.csdn.net/monkey_d_meng/article/details/6647488 第二个:http://my.oschina.net/XYleung/blog/99604 两个讲的都是一个道理,不同的人合适不同的版本吧.都给大家吧.

MySQL树形结构的数据库表设计和查询

1.邻接表(Adjacency List) 实例: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: 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. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

树形结构根据最后一位的id匹配整个路径

function recursionTreeId(_arr, _id) { _arr.forEach(item => { if (item.id === _id) { optionArr.unshift(item.id); if (item.pid) { // 如果有父级 recursionTreeId(arr, item.pid); } } else if (item.hasOwnProperty("children")) { recursionTreeId(item.chil

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

javaproject积累——树形结构的操作

近期一直被树形结构整的非常头大,又是递归.又是循环.可是,好在我们在经历了千辛万苦后.最终弄出来了.事实上就是组织机构的常规操作,有些是我们过度设计.有些是我们想错了.而对数的逻辑读取,我们就属于想错了的类型.今天拿出来和大家分享.主要是树形结构在数据库的读取问题! 原始: 在最開始.我们对树的查询,肯定是从最简单的select開始.我们如今回想一下: 定义: 表名:tb_tree 字段:id(主键),title(标题),parentId(父节点id) 举例: 1.查找树中的全部顶级父节点(辈份

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

【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.

MySQL 树形结构根据指定节点获取其所有叶子节点

背景说明需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

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

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

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

JS 树形结构与数组结构相互转换、在树形结构中查找对象

总是有很多需求是关于处理树形结构的,所以不得不总结几个常见操作的写法.¯\_(ツ)_/¯ 首先假设有一个树形结构数据如下 var tree=[ { 'id': '1', 'name': '教学素材管理', 'children':[ { 'id': '101', 'name': '教学素材', 'children':[ { 'id': '10101', 'name': '修改', }, { 'id': '10102', 'name': '添加', } ] }, { 'id': '102', 'na

Atitit 常见的树形结构红黑树二叉树 B树 B+树 Trie树 attilax理解与总结

Atitit 常见的树形结构红黑树二叉树 B树 B+树 Trie树 attilax理解与总结 1.1. 树形结构-- 一对多的关系1 1.2. 树的相关术语: 1 1.3. 常见的树形结构红黑树二叉树 B树 B+树 Trie树2 1.4. 满二叉树和完全二叉树..完全二叉树说明深度达到完全了.2 1.5. 属的逻辑表示树形比奥死,括号表示,文氏图,凹镜法表示3 1.6. 二叉树是数据结构中一种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构.3 1.6.1. 3.2 平衡二叉

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.

树形结构在数据库里面查找叶子结点和所有路径

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