树形结构怎么存储到数据库

2024-10-12

【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.

sqlite3树形结构遍历效率对照測试

sqlite3树形结构遍历效率对照測试一.缘起项目数据结构:本人从事安防行业,视频监控领域.项目中会遇到监控点位的组织机构划分.暂时划分的巡逻点位等.这些相机点位.连同组织机构,它们在逻辑关系上构成了一个树形结构. 又因为不论什么一个点位属于一个组织机构,也可能属于一个被暂时创建的视频巡逻计划中,因此,能够看出,不论什么一个节点,包含相机节点和组织机构节点,都有可能有至少一个父级节点,且不论什么一个组织机构节点也会有多个下级子节点.这中逻辑关系又构成了图. 数据量规模:一个市级别的管理平台,

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

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

树形结构表的存储【转自：http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/04/11/2442408.html】

在数据库中存储树形结构的数据,这是一个非常普遍的需求,典型的比如论坛系统的版块关系.在传统的关系型数据库中,就已经产生了各种解决方案. 此文以存储树形结构数据为需求,分别描述了利用关系型数据库和文档型数据库作为存储的几种设计模式. A.关系型数据库设计模式1 id name parent_id 1 A NULL 2 B 1 3 C 1 4 D 2 上图表示了传统的设计方法之一,就是将树形结构的每一个结点作为关系型数据库中的一行进行存储,每一个结点保存一个其父结点的指针. 优点:结构简单易懂,插入

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

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

Mysql通过Adjacency List(邻接表)存储树形结构

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 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: 那么

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

「SQL归纳」树形结构表的存储与查询功能的实现——通过路径方法（非递归）

一.树形结构例子分析: 以360问答页面为例:http://wenda.so.com/c/ 我们通过观察URL,可以明确该页面的数据以树形结构存储,下面三块模块分别为: ①根节点 ②根节点的第一层子节点 ③为左侧所选择节点的下一层子节点 (图1) 该例简化的树形结构图如下: (图2) 我们不难发现,每当点击图1红框内的类别时,页面主体问题部分会显示该类别节点下所有子节点的问题.因此,需要实现查询出某节点所有子节点的功能. 二.表的存储: 需要存储两张表: 1.类别表 create table [

关于mysql中数据存储复合树形结构，查询时结果按树形结构输出

1.主要思想:根据已有数据,规则性的造数据 select * FROM(select lId,strName,lId as lParentId,-1 as orderIdx from tbClassify WHERE lParentId = 0 UNION ALL(select t1.* from tbClassify t1 join(select lId from tbClassify where lParentId=0 order by orderIdx) t2 ont1.lParentI

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

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

树形结构JSON的实现方法

在Web应用程序开发领域,基于Ajax技术的JavaScript树形控件已经被广泛使用,它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项.目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形控件,例如jQuery.Dojo.YUI.Ext JS等,还有一些独立的树形控件,例如dhtmlxTree等,这些树形控件完美的解决了层次数据的展示问题.展示离不开数据,树形控件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源,数据源的格式主要包括JSON.XML等,而这些层次数据一般都存储在数据库中.“

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.

树形结构怎么存储到数据库

热门专题