관계형 데이터베이스에 계층 적 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

RDBMS (Relational Database Systems) 내에 계층 적 데이터를 저장하면 성능, 효율성 및 스토리지 요구에 관한 고유 한 강점과 약점이있는 여러 가지 접근 방식이 제공됩니다. 이 안내서는 이러한 옵션을 탐색합니다.

주요 고려 사항 :

메소드를 선택할 때 이러한 요소를 우선 순위로 설정하십시오

성능 읽기 :

중첩 세트 및 구체화 된 경로는 일반적으로 우수한 읽기 속도를 제공합니다. 쓰기 성능 : 인접 목록 방법은 일반적으로 쓰기 효율이 뛰어납니다. 계층 적 데이터 저장 방법 :

여기에는 일반적인 기술의 붕괴가 있습니다 :

인접력 목록 :

구현하기 간단하고 노드를 이동하는 데 효율적이지만 조상이나 후손을 검색하는 것은 계산적으로 비싸다.
• 중첩 된 세트 :
조상과 후손을 검색하는 데 탁월하지만 동적 인코딩 체계로 인해 노드 이동 비용이 많이 듭니다.
• 브리지 테이블 : 는 별도의 테이블을 사용하여 조상과 후손을 연결합니다. 효율적인 조상/자손 검색을 제공하지만 쓰기 작업 (삽입, 업데이트, 삭제)은 로그 비용이 있습니다.

구체화 된 경로 : 는 단일 열에 각 노드의 전체 경로를 저장합니다. 후손 검색은 접두사 쿼리를 사용하여 저렴하지만 쓰기 작업에는 로그 비용이 있습니다.

중첩 된 간격 :

중첩 세트와 유사하지만 부동 소수점 값을 사용합니다. 정밀도 및 소수점 문제가 발생하기 쉬우 며 매트릭스 인코딩은 복잡성을 더합니다.

평면 테이블 :
1. 본질적으로 레벨 및 순위 정보로 강화 된 인접 목록. 반복과 페이지 매김은 효율적이지만 노드 이동은 비싸다.
   다중 계보 열 :
는 계층의 각 레벨마다 별도 열을 사용합니다. 조상, 후손 및 레벨을 검색하는 데 효율적이지만 비용을 삽입/삭제 비용은 다양하며 계층 깊이는 제한적입니다.
2. .

   데이터베이스 별 기능 : 데이터베이스 별 기능을 고려하십시오

   mysql/mariadb :
공통 테이블 표현식 (ctes)은 유리합니다 (MySQL 8.0). Oracle :
3. 조항은 인접성 목록을 가로 지르는 데 유용합니다 PostgreSQL : 데이터 유형은 구체화 된 경로에 적합합니다. SQL Server : 데이터 유형은 구체화 된 경로 구현을 단순화하고 더 큰 계층 깊이를 지원합니다.

   권장 사항 : 최상의 접근 방식은 전적으로 특정 요구에 따라 다릅니다. 인접력 목록은 빈번한 글에 이상적이며 중첩 세트는 빈번한 조상/후손 조회에 더 좋습니다. 최종 선택은 성능 균형, 스토리지 및 유지 보수 균형을 포함합니다

위 내용은 관계형 데이터베이스에 계층 적 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!