관계형 데이터베이스에서 계층적 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하려면 어떻게 해야 합니까?

관계형 데이터베이스에 계층 적 데이터를 저장하는 올바른 방법을 선택하려면 종종 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추는 것이 포함됩니다. 하이브리드 접근법은 종종 가장 효과적인 솔루션입니다.

관계형 데이터베이스 계층 구조 스토리지 기술 :

관계형 데이터베이스 내에서 계층 구조를 관리하기위한 몇 가지 전략이 있습니다. 1. 인접력 목록 :

장점 : 간단한 구현; 노드 삽입, 삭제 및 이동에 효율적입니다 단점 : 조상, 자손 또는 경로 정보를 검색하는 데 비효율적입니다

2. 중첩 세트 (수정 된 선주문 트리 트래버스) :

장점 : 조상과 후손의 빠른 검색 단점 : 노드 삽입, 삭제 및 이동 연산은 계산적으로 비싸다 (O (n/2) 복잡성).

3. 닫기 테이블 (브리지 테이블) :

• 장점 : 효율적인 조상과 후손 검색; 데이터 정규화. 단점 :
노드 당 여러 행이 필요합니다. 삽입, 업데이트 및 삭제 작업에는 로그 복잡성이 있습니다 (O (log n)).
• 4. 구체화 된 경로 (계보 열) : 장점 :
Prefix Queries를 사용한 빠른 후손 검색 단점 :

삽입, 업데이트 및 삭제 작업에는 로그 복잡성이 있습니다 (O (log n)); 본질적으로 관계가 적다.

5. 중첩 간격 :

장점 :

중첩 세트와 유사하지만 숫자 범위 (real/float/decimal)를 사용하여 노드 이동, 삽입 및 삭제에 더 나은 성능을 제공합니다.
• 단점 : 부동 소수점 표현의 정밀 문제에 대한 잠재력
6. 평평한 테이블 :
• 장점 : 반복 및 페이지 매김에 효율적입니다
단점 :

노드 이동 및 삭제에 비효율적입니다. 스레드 토론에 적합합니다.

7. 다중 계보 열 : 장점 :

조상, 후손 및 수준의 효율적인 검색; 효율적인 잎 노드 삽입, 삭제 및 이동

단점 : 내부 노드 조작 비용이 비싸다. 제한된 계층 깊이 깊이.
• 데이터베이스 별 고려 사항 :
  • MySQL/MariaDB: 공통 테이블 표현식(CTE)을 활용합니다(MySQL 8.0 및 MariaDB 10.2에서 사용 가능).
  • Oracle: 인접 목록을 효율적으로 탐색하려면 CONNECT BY 절을 사용하세요.
  • PostgreSQL: 구체화된 경로 구현을 위해 ltree 데이터 유형을 활용하세요.
  • SQL Server: SQL Server 2008에는 계보 열 접근 방식에 특히 유용한 HierarchyId 데이터 유형이 도입되었으며 표현 가능한 계층 구조의 깊이가 향상되었습니다.

  권장 전략:

  간단한 계층 구조 관리를 위한 인접 목록과 최적화된 쿼리를 위한 중첩 세트를 사용하는 결합된 접근 방식은 유지 관리 용이성과 쿼리 성능 간의 최상의 균형을 제공하는 경우가 많습니다.

위 내용은 관계형 데이터베이스에서 계층적 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!