リレーショナルデータベースに階層データを効率的に保存およびクエリするにはどうすればよいですか？

リレーショナル データベースに階層データを格納するための適切な方法を選択するには、多くの場合、読み取りと書き込みのパフォーマンスのバランスをとる必要があります。 多くの場合、ハイブリッド アプローチが最も効果的なソリューションとなります。

リレーショナル データベース階層ストレージ技術:

リレーショナル データベース内の階層構造を管理するには、いくつかの戦略が存在します。

1.隣接リスト:

• 利点: 実装が簡単。ノードの挿入、削除、移動に効率的です。
• 欠点: 祖先、子孫、またはパス情報の取得には非効率です。

2.ネストされたセット (変更された予約注文ツリー トラバーサル):

• 利点: 祖先と子孫を高速に検索します。
• 欠点: ノードの挿入、削除、移動操作は計算コストが高くなります (O(n/2) の複雑さ)。

3.クロージャテーブル (ブリッジテーブル):

• 利点: 祖先と子孫の効率的な検索。データの正規化。
• 欠点: ノードごとに複数の行が必要です。挿入、更新、削除の操作は対数的な複雑さ (O(log n)) を持ちます。

4.実体化されたパス (系統列):

• 利点: 接頭辞クエリを使用した高速な子孫取得。
• 欠点: 挿入、更新、削除の操作は対数的な複雑さ (O(log n)) を持ちます。本質的には関係性が低くなります。

5.ネストされた間隔:

• 利点: ネストされたセットに似ていますが、数値範囲 (実数/浮動小数点/10 進数) を使用したノードの移動、挿入、削除のパフォーマンスが向上します。
• 欠点: 浮動小数点表現では精度の問題が発生する可能性があります。

6.フラットテーブル:

• 利点: 反復とページネーションが効率的です。
• 欠点: ノードの移動と削除が非効率的です。スレッド形式のディスカッションに適しています。

7.複数の系統列:

• 利点: 祖先、子孫、レベルの効率的な検索。効率的なリーフ ノードの挿入、削除、移動。
• 欠点: 内部ノード操作にコストがかかる。階層の深さが制限されています。

データベース固有の考慮事項:

• MySQL/MariaDB: 共通テーブル式 (CTE) を利用します (MySQL 8.0 および MariaDB 10.2 から利用可能)。
• Oracle: 隣接リストを効率的に走査するには、CONNECT BY 句を使用します。
• PostgreSQL: マテリアライズド パスの実装には ltree データ型を使用します。
• SQL Server: SQL Server 2008 では、特に系統列アプローチに役立つ HierarchyId データ型が導入され、表現可能な階層の深さが向上しました。

推奨戦略:

単純な階層管理に隣接リストを使用し、クエリを最適化するためにネストされたセットを使用する組み合わせアプローチにより、多くの場合、メンテナンスの容易さとクエリのパフォーマンスの最適なバランスが得られます。

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