Was ist der beste Ansatz zum Speichern hierarchischer Daten in einer relationalen Datenbank?

Speichern hierarchischer Daten in Relational Database Systems (RDBMS) bietet mehrere Ansätze, jeweils eigene Stärken und Schwächen in Bezug auf Leistung, Effizienz und Speicheranforderungen. Dieser Leitfaden untersucht diese Optionen.

Schlüsselüberlegungen:

Bei der Auswahl einer Methode priorisieren Sie diese Faktoren:

• Lesen Sie die Leistung: verschachtelter Satz und materialisierter Pfad bietet im Allgemeinen überlegene Lesegeschwindigkeiten.
• Schreibleistung: Die Adjazenzlistenmethode übertrifft normalerweise in der Schreibeffizienz.

Hierarchische Datenspeichermethoden:

Hier ist eine Aufschlüsselung gemeinsamer Techniken:

1. Adjazenzliste: Einfach zu implementieren, effizient für das Bewegen von Knoten, aber rechenintensiv abzurufen, ist rechenintensiv.

2. verschachtelte Set: Hervorragend zum Abrufen von Vorfahren und Nachkommen, aber die Knotenbewegung ist aufgrund seines dynamischen Codierungsschemas kostspielig.

3. Brückentabelle: verwendet eine separate Tabelle, um Vorfahren und Nachkommen zu verknüpfen. Bietet ein effizientes Abrufen von Vorfahren/Nachkommen, aber Schreibvorgänge (Einfügungen, Aktualisierungen, Deletten) haben logarithmische Kosten.

4. materialisierten Pfad: speichert den vollständigen Pfad zu jedem Knoten in einer einzelnen Spalte. Die Abruf des Nachkommens ist unter Verwendung von Präfixabfragen kostengünstig, aber Schreibvorgänge haben logarithmische Kosten.

5. verschachtelte Intervalle: Ähnlich wie verschachtelte Menge, verwendet jedoch Gleitkommawerte. Anfällig für Präzisions- und Dezimalprobleme, und die Matrixcodierung fügt Komplexität hinzu.

6. Flache Tabelle: im Wesentlichen eine Adjazenzliste mit Level- und Ranginformationen. Iteration und Pagination sind effizient, aber Knotenbewegungen bleiben teuer.

7. Mehrere Linienspalten: verwendet eine separate Spalte für jede Ebene der Hierarchie. Effizient zum Abrufen von Vorfahren, Nachkommen und Ebenen, aber die Kosten für die Einfügung/Löschen variieren und die Hierarchie -Tiefe ist begrenzt.

datenbankspezifische Funktionen:

Betrachten Sie datenbankspezifische Funktionen:

• mysql/mariadb: gemeinsame Tabellenausdrücke (CTEs) sind vorteilhaft (MySQL 8.0).
• oracle: CONNECT BY Klausel ist nützlich für das Durchqueren von Adjazenzlisten.
• postgreSQL: Der ltree Datentyp ist für materialisierte Pfade gut geeignet.
• SQL Server: Der HierarchyId Datentyp vereinfacht die materialisierte Pfadimplementierung und unterstützt eine größere Hierarchie -Tiefe.

Empfehlung:

Der beste Ansatz hängt vollständig von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab. Eine Adjazenzliste ist ideal für häufige Schreibvorgänge, während verschachtelte Sets für häufige Vorfahren/Nachkommen besser sind. Die letzte Wahl besteht darin, Leistung, Lagerung und Wartung auszugleichen.

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