文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 关于 B 树与 B+ 树,网上有一个比较经典的问题:为什么 MongoDb 使用 B 树,而 MySQL 索引使用 B+ 树? 但实际上 MongoDb 真的用的是 B 树吗? 通过查阅资料,我从 MongoDb 的官网和 WiredTiger 官网找到了答案.MongoDb 官网关于存储引擎(Storage Engine)的描述写道:从 Mon

http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/model-tree-structures/ MongoDB五种树形结构表示法 第一种:父链接结构 db.categories.insert( { _id: "MongoDB", parent: "Databases" } ) db.categories.insert( { _id: "dbm", parent: "Databases" } ) d

Oracle树形结构递归查询 在Oracle中,对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from treeTable start with id='1' connect by id = prior parent_id; 若将一个树状结构存储在一张表里,需要在表中存入两个字段ID和PARENTID,表示每一条记录的parent是谁. table: treeTable 1.从根节点遍历子节点.:(一整棵树) select * from treeTab

主要是要读取数据库的信息,而delphi界面是一个树形结构. 例如有一个Ascess数据库:示例.MDB,内有一张表:“国家”,表的内容如下: 编号        名称  01                 中国     0101             吉林省     010101         长春市     010102         吉林市     0102             江苏省     010201         南京市     010202         常州市

引用:https://blog.csdn.net/u012615705/article/details/78321022  文章转自上述地址,内部有稍许改动,如有需要请查看原文. oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的. 概要:树状结构通常由根节点.父节点.子节点和叶节点组成,简单来说,一张表中存在两个字段,dept_id,par_dept_id,那么通过找到每一条记录的父级id即可形成一个树状结构,也就是par_

1.一个表中根据以父子级别关系查询显示出来(如图) select t.* from department t CONNECT BY PRIOR t.depid=t.supdepid ; --这样也可以,但查出来的结果会有重复select t.* from department t start with supdepid=0 CONNECT BY PRIOR t.depid=t.supdepid ;--这样就不会了select t.*  from department t  start with

--表结构 CREATE TABLE `address` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code_value` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '区域编码', `name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '区域名称', `remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '说明', `pid` varchar(32) DEFAULT NUL

接到需求是要在一个表中(表结构为主键id和父id)循环显示数据,类似于省市县++这种情况  也可能不只有三级子菜单 id  name   parentid 1     a          0 2     b          0 3     c          1 4     e          3 5     f           4 结果为 id  name   parentid parentname 3    c          1            a 4    e   

Oracle : start with… connect by 的用法.语法:select * from table [where 条件1] connect by[条件2] start with[条件3]. connect by 和 start with的位置并无先后顺序. ,) start connect by organ_id = prior organ_pid pid为父类.prior英文意思是在前的,居先的.所以,prior放在哪一边的话,表示哪一边为父类.故,这句sql是从树自下而上搜

--1 建表 create table 宇宙( 行星等级 number ,行星名称 varchar2(50) ,上级行星等级 number); --2 数据准备 insert into 宇宙 (行星等级, 行星名称, 上级行星等级)values (1, '地球', 2); insert into 宇宙 (行星等级, 行星名称, 上级行星等级)values (2, '太阳', 3); insert into 宇宙 (行星等级, 行星名称, 上级行星等级)values (0, '月球', 1); i

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

MongoDB五种树形结构表示法 第一种:父链接结构 db.categories.insert( { _id: "MongoDB", parent: "Databases" } )db.categories.insert( { _id: "dbm", parent: "Databases" } )db.categories.insert( { _id: "Databases", parent: "

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

oracle 树形表结构排序 select * from Table start with parentid is null connect by prior id=parentid order SIBLINGS by FUNCTIONORDER ID NVARCHAR2 parentid NVARCHAR2 FUNCTIONNAME NVARCHAR2 FUNCTIONLEVEL FUNCTIONURL NVARCHAR2 ICONPATH NVARCHAR2 FUNCTIONORDER NV

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 [

有时候, 我们需要用到菜单列表,但是怎么样去实现一个菜单列表的编写呢,这是一重要的问题. 比如我们需要编写一个树形结构的菜单,那么我们可以使用JQuery的zTree插件:http://www.treejs.cn/v3/main.php#_zTreeInfo 例如现在需要编写一个这样的菜单列表.那么就可以使用JQuery的zTree插件. 先看一下数据库表结构. CREATE TABLE `permission` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `

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)

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

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

浅谈oracle树状结构层级查询 oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的,虽然我是一个java程序开发者,我一直觉得只要精通数据库那么对于java开发你就成功了三分之一,本篇中主要介绍start with...connect by prior .order by .sys_connect_by_path. 概要:树状结构通常由根节点.父节点.子节点和叶节点组成,简单来说,一张表中存在两个字段,dept_id,par

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