


Comment construire efficacement une hiérarchie d'arbres à partir d'une table plate et optimiser son stockage dans un SGBDR?
Extraire la structure arborescente d'une table plate
Analyse efficace et élégante de la structure des données
Supposons qu'il existe une structure de données plate contenant des colonnes telles que « Id », « Name », « ParentId » et « Order », et que l'objectif est de créer efficacement une structure arborescente. Si seules les structures de données de base telles que les tableaux et les tables de hachage sont disponibles, une approche valide inclut :
- Créer une table de hachage : Initialisez une table de hachage où les clés sont des valeurs 'Id' et les valeurs sont les valeurs 'Name' correspondantes.
- Parcourez la table de données : Pour chaque ligne de la table, récupérez ses valeurs 'Id' et 'ParentId' et ajoutez-les à la table de hachage.
- Construisez l'arbre de manière récursive : En partant du nœud racine ('ParentId' défini sur 0), parcourez l'arbre de manière récursive. Pour chaque nœud, vérifiez s'il a des nœuds enfants en récupérant son « Id » à partir de son « ParentId » et en obtenant son nom dans la table de hachage.
- Assemblez les résultats : Assemblez le format de sortie souhaité (par exemple, HTML ou texte) tout en parcourant l'arborescence.
Optimiser le stockage des arborescences dans les SGBDR
Bien que la structure de table plate mentionnée dans la question soit une approche courante, il existe d'autres moyens d'optimiser le stockage arborescent dans les bases de données relationnelles :
1. Tableau de clôture :
Les tables de fermeture stockent explicitement chaque relation ancêtre-descendant. Cela permet une récupération efficace des descendants ou des ancêtres à l'aide de requêtes SQL.
Exemple :
CREATE TABLE ClosureTable ( ancestor_id INT REFERENCES MyTable(id), descendant_id INT REFERENCES MyTable(id), PRIMARY KEY (ancestor_id, descendant_id) );
2. Ensemble imbriqué :
Les ensembles imbriqués attribuent une plage entière à chaque nœud de l'arborescence. L'intervalle de plage définit la position du nœud dans la hiérarchie arborescente.
Exemple :
Tableau :
CREATE TABLE NestedSets ( id INT PRIMARY KEY, left_value INT, right_value INT );
Arborescence :
<code> |-----| [0, 9] |-----| | | | | |-----| |-----| |-----| | [0, 2] | | [4, 6] | | [8, 9] | | | | | | | |-----| |-----| |-----| |-----| | [0, 1] | | [2, 3] | | [4, 5] | | [6, 7] | | | | | | | | | | [0, 0] | | [2, 2] | | [4, 4] | | [6, 6] |</code>
3. Liste de contiguïté :
La liste de contiguïté représente l'arborescence sous forme de tableau avec deux colonnes : id et parent_id. Chaque ligne représente un nœud et la colonne parent_id pointe vers son nœud parent.
Exemple :
CREATE TABLE AdjacencyList ( id INT PRIMARY KEY, parent_id INT REFERENCES AdjacencyList(id) );
Le choix de la technologie d'optimisation du stockage arborescent dépend de facteurs tels que la taille des données, le mode de requête et les exigences de performances de la base de données.
Question supplémentaire : Oui, il existe des façons fondamentalement meilleures de stocker des structures arborescentes dans un SGBDR en utilisant les techniques décrites ci-dessus (tables de fermeture, ensembles imbriqués, listes de contiguïté).
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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

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MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.
