


Wie kann ich eine flache Tabelle effizient in eine verschachtelte Baumstruktur analysieren?
Einführung
Die flache Oberfläche der hierarchischen Baumstruktur ist stark in eine verschachtelte Struktur umgewandelt, die in mehreren Methoden implementiert werden kann. In diesem Artikel wird eine minimalistische Lösung erörtert, die die grundlegende Datenstruktur verwendet und die alternative Datenbankspeichermethode zur Optimierung der baumverhälzten Darstellung berücksichtigt.
Die minimalistische Methode zum Parsen
Angenommen, eine Tabelle enthält die folgenden Daten:
Diese Tabelle wird als Baumstruktur analysiert:
Id | Name | ParentId | Order |
---|---|---|---|
1 | 'Node 1' | 0 | 10 |
2 | 'Node 1.1' | 1 | 10 |
3 | 'Node 2' | 0 | 20 |
4 | 'Node 1.1.1' | 2 | 10 |
5 | 'Node 2.1' | 3 | 10 |
6 | 'Node 1.2' | 1 | 20 |
- Erstellen Sie ein Wörterbuch:
- Die ID jedes Knotens auf seine entsprechenden Daten abgeben.
-
Erstellen Sie einen Baum:
Erstellen Sie einen Sub -Node durch rekursiv und fügen Sie ihn dem entsprechenden übergeordneten Knoten hinzu, um einen Baum zu erstellen. -
Für jeden Nicht -Root -Knoten finden Sie seinen ParentID, um seinen übergeordneten Knoten im Wörterbuch zu finden. Fügen Sie den Knoten als untergeordneter Knoten des übergeordneten Knotens hinzu.
- Sortieren des Knotens: Sortieren Sie die Sub -Noten jedes Knotens gemäß der Größenordnung des untergeordneten Knotens.
-
Der Pseudocode dieser Methode:
Die alternative Speichermethode der Baumstruktur in SQL
Abschluss Tabelle:
Eine andere Methode zum Speichern der Baumstruktur in der Beziehungsdatenbank besteht darin, eine Verschlusstabelle zu verwenden, die eine separate Tabelle enthält, die die Angestunden -Knoten -ID und die Spalte für die Knoten -ID der Nachkommen enthält. Dies ermöglicht einfache Abfragenbeziehungen.<code>创建字典(table) def 获取根节点(): 根节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 0: 根节点.append(节点) 返回 根节点 def 构建树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 子节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 根节点['Id']: 子节点.append(节点) 子节点.sort(key=lambda x: x['Order']) 根节点['children'] = 子节点 构建树(子节点) def 打印树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 打印(根节点['Name']) 如果 'children' in 根节点: 打印树(根节点['children'])</code>
Anfragen unter Verwendung der Verschluss Tabelle:
Einbettungen:
Die verschachtelte Menge umfasst die Standortinformationen jedes Knotens im Speicherbaum in einer einzelnen Tabelle. Diese Methode ermöglicht effiziente Abfragen basierender Knoten in einer bestimmten Ebene oder einem Sub -Tree.
Schlussfolgerung Obwohl die mit flachen Tabellen bereitgestellten Beispiele als Eingabe verwendet werden, sind die vorgeschlagenen Methoden für verschiedene Datenstrukturen und Speichermethoden sehr geeignet. Durch die Verwendung einer geeigneten Technologie können Sie die mit Baumhaped hierarchische Struktur effizient analysieren und die Datenintegrität und den einfachen Zugriff sicherstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine flache Tabelle effizient in eine verschachtelte Baumstruktur analysieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.
