Wie kann ich hierarchische Daten in einer relationalen Datenbank effizient speichern und abfragen?

Auswählen der richtigen Methode zum Speichern hierarchischer Daten in einer relationalen Datenbank beinhaltet häufig das Ausgleich von Lese- und Schreibleistung. Ein Hybridansatz ist häufig die effektivste Lösung.

relationale Datenbank Hierarchiespeichertechniken:

Es gibt mehrere Strategien, um hierarchische Strukturen in relationalen Datenbanken zu verwalten:

1. Adjazenzliste:

• Vorteile: einfache Implementierung; effizient für die Knoteninsertion, Löschung und Bewegung.
• Nachteile: ineffizient zum Abrufen von Vorfahren, Nachkommen oder Pfadinformationen.

2. Verschachtelter Satz (modifizierter Vorbestellbaum -Traversal):

• Vorteile: Schnelles Abrufen von Vorfahren und Nachkommen.
• Nachteile: Knoteninsertion, Löschung und Bewegungsvorgänge sind rechnerisch teuer (O (N/2) Komplexität).

3. Verschluss Tabelle (Brückentabelle):

• Vorteile: Effizienter Vorfahr und Nachkommenabruf; Datennormalisierung.
• Nachteile: erfordert mehrere Zeilen pro Knoten; Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Operationen haben eine logarithmische Komplexität (O (log n)).

4. Materialisierter Pfad (Linienspalte):

• Vorteile: schnelles Nachkommensabruf unter Verwendung von Präfixabfragen.
• Nachteile: Vorgänge einfügen, aktualisieren und löschen. weniger relationaler Natur.

5. Verschachtelte Intervalle:

• Vorteile: Ähnlich wie verschachtelte Sets, bietet jedoch eine bessere Leistung für Knotenbewegungen, Insertion und Löschen mit numerischen Bereichen (real/float/decimal).
• Nachteile: Potential für Präzisionsprobleme mit Gleitkomma-Darstellungen.

6. Flache Tabelle:

• Vorteile: effizient für Iteration und Pagination.
• Nachteile: ineffizient für die Knotenbewegung und Löschung; Geeignet für Threaddiskussionen.

7. Mehrere Linienspalten:

• Vorteile: effizientes Abruf von Vorfahren, Nachkommen und Ebene; Effiziente Blattknoteninsertion, Löschung und Bewegung.
• Nachteile: teuer für die interne Knotenmanipulation; Begrenzte Hierarchie -Tiefe.

Datenbankspezifische Überlegungen:

• MySQL/MariaDB:Nutzung von Common Table Expressions (CTEs) (verfügbar ab MySQL 8.0 und MariaDB 10.2).
• Oracle: Nutzen Sie die CONNECT BY-Klausel zum effizienten Durchlaufen von Adjazenzlisten.
• PostgreSQL:Verwenden Sie den Datentyp ltree für Materialized Path-Implementierungen.
• SQL Server: SQL Server 2008 führte den Datentyp HierarchyId ein, der besonders nützlich für den Lineage Column-Ansatz ist und die Tiefe darstellbarer Hierarchien verbessert.

Empfohlene Strategie:

Ein kombinierter Ansatz, der eine Adjazenzliste für eine einfache Hierarchieverwaltung und verschachtelte Mengen für optimierte Abfragen verwendet, bietet oft die beste Balance zwischen einfacher Wartung und Abfrageleistung.

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