


Bagaimanakah Saya Boleh Menghuraikan Jadual Rata ke dalam Struktur Pokok Bersarang dengan Cekap?
Menghuraikan jadual rata ke dalam struktur pokok dengan cekap
Pengenalan
Tukar jadual rata yang mewakili hierarki pokok kepada struktur bersarang dengan cekap, yang boleh dicapai menggunakan pelbagai kaedah. Artikel ini meneroka pendekatan minimalis menggunakan struktur data asas dan mempertimbangkan kaedah penyimpanan pangkalan data alternatif untuk mengoptimumkan perwakilan pokok.
Kaedah analisis minimalis
Andaikan jadual mengandungi data berikut:
Id | Name | ParentId | Order |
---|---|---|---|
1 | 'Node 1' | 0 | 10 |
2 | 'Node 1.1' | 1 | 10 |
3 | 'Node 2' | 0 | 20 |
4 | 'Node 1.1.1' | 2 | 10 |
5 | 'Node 2.1' | 3 | 10 |
6 | 'Node 1.2' | 1 | 20 |
Harai jadual ini menjadi struktur pokok:
-
Buat kamus: Petakan Id setiap nod kepada data yang sepadan.
-
Kenal pasti nod punca: Nod punca ialah nod tanpa ParentId.
-
Bina pepohon: Bina pepohon dengan mencipta nod anak secara rekursif dan menambahkannya pada nod induk yang sepadan.
- Untuk setiap nod bukan akar, gunakan ParentIdnya untuk mencari nod induknya dalam kamus.
- Tambahkan nod sebagai anak kepada nod induk.
-
Isih nod anak: Isih nod anak setiap nod mengikut Susunan nod anak.
Pseudokod untuk kaedah ini:
<code>创建字典(table) def 获取根节点(): 根节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 0: 根节点.append(节点) 返回 根节点 def 构建树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 子节点 = [] 对于 id, 节点 in 字典.items(): 如果 节点['ParentId'] == 根节点['Id']: 子节点.append(节点) 子节点.sort(key=lambda x: x['Order']) 根节点['children'] = 子节点 构建树(子节点) def 打印树(根节点): 对于 根节点 in 根节点: 打印(根节点['Name']) 如果 'children' in 根节点: 打印树(根节点['children'])</code>
Kaedah penyimpanan alternatif untuk struktur pokok dalam SQL
Meja penutup:
Cara lain untuk menyimpan struktur pokok dalam pangkalan data hubungan ialah menggunakan jadual penutupan, yang mengandungi jadual berasingan yang mengandungi ID nod nenek moyang dan lajur ID nod keturunan. Ini membolehkan pertanyaan mudah tentang perhubungan.
Pertanyaan menggunakan jadual penutupan:
<code>SELECT f.name, GROUP_CONCAT(b.ancestor_id order by b.path_length desc) AS breadcrumbs FROM FlatTable f JOIN ClosureTable a ON (f.id = a.descendant_id) JOIN ClosureTable b ON (b.descendant_id = a.descendant_id) WHERE a.ancestor_id = 1 GROUP BY a.descendant_id ORDER BY f.name</code>
Set bersarang:
Set bersarang melibatkan penyimpanan maklumat lokasi setiap nod dalam pepohon dalam satu jadual. Kaedah ini membenarkan pertanyaan berasaskan julat yang cekap bagi nod dalam tahap atau subpokok tertentu.
Kesimpulan
Walaupun contoh yang disediakan menggunakan jadual rata sebagai input, kaedah yang dicadangkan berfungsi dengan baik dengan struktur data dan kaedah storan yang berbeza. Dengan menggunakan teknik yang sesuai, anda boleh menghuraikan hierarki pokok dengan cekap dan memastikan integriti data dan kemudahan akses.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menghuraikan Jadual Rata ke dalam Struktur Pokok Bersarang dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.
