관계형 데이터베이스에 계층적 데이터를 가장 잘 저장하는 방법은 무엇입니까?

계층 적 데이터에 대한 관계형 데이터베이스 전략

부모-자식 관계를 가진 나무처럼 구성된 계층 적 데이터는 관계형 데이터베이스 스토리지에 대한 고유 한 과제를 제시합니다. 효율적인 쿼리 및 업데이트 성능을 사용하려면 선택한 방법을 신중하게 고려해야합니다. 여러 가지 접근법이 존재하며, 각각은 장점과 단점이 있습니다 1. 인접력 목록 : 간단한 구현. 빠른 삽입, 삭제 및 노드 재배치 그러나 수준, 조상, 후손 및 경로를 검색하는 것은 계산 비용이 많이들 수 있습니다.

2. 중첩 된 세트 모델 : 조상과 후손 쿼리에 최적화되었습니다 그러나 복잡한 인코딩 체계로 인해 노드 이동, 삽입 및 삭제가 느려집니다.

3. 정션 테이블 (브리지 테이블) :
• 는 별도의 테이블을 사용하여 노드 관계를 정의합니다 는 효율적인 조상과 후손 검색을 제공합니다 다른 방법에 비해 쓰기 비용이 높아집니다.
  4. 경로 열거 (계보 열) :
  는 각 노드의 전체 경로를 문자열로 저장합니다. 접두사 매칭을 사용하여 빠른 후손 쿼리를 활성화합니다 큰 계층 구조를 가진 비 관계형 저장 및 잠재적 성능 병목 현상
  5. 중첩 간격 :
  중첩 세트와 유사하지만 인코딩에 숫자 값을 사용합니다. 효율적인 노드 조작 (이동, 삽입, 삭제)을 용이하게합니다 잠재적 정밀 문제와 특수 쿼리 방법이 필요합니다

  6. 향상된 인접력 목록 (평면 테이블) : 는 레벨 및 순위 열로 인접성 목록을 확장합니다 이 페이지 매김과 횡단을 단순화합니다 노드 수정을위한 더 높은 오버 헤드

  7. 다단계 계보 열 :
  • 는 다양한 수준에서 계보를 나타내는 여러 열을 사용합니다 조상, 자손 및 레벨 쿼리에 효율적입니다 는 계층 깊이를 제한하며 노드 조작 비용이 많이들 수 있습니다.
  하이브리드 솔루션 :
  • 유지 보수를 위해 인접력 목록을 사용하고 쿼리를위한 중첩 세트를 사용하는 것과 같은 결합 된 접근 방식은 균형 잡힌 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 빠른 업데이트와 효율적인 쿼리 성능이 모두 가능합니다.
  이상적인 전략은 특정 응용 프로그램의 요구와 우선 순위에 따라 다릅니다. 읽기/쓰기 성능, 구현 복잡성 및 데이터 볼륨과 같은 요소는 관계형 데이터베이스에 계층 적 데이터를 저장하는 데 가장 적합한 방법을 선택하는 데 중요합니다.

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