


Bagaimana untuk Memilih Kaedah Terbaik untuk Menyimpan Data Hierarki dalam Pangkalan Data Hubungan?
Cara terbaik untuk menyimpan data dalam pangkalan data pangkalan data hubungan kecekapan tinggi
Pengenalan
Kaedah memilih data tahap penyimpanan dalam pangkalan data hubungan mungkin menjadi tugas yang sukar. Artikel ini membincangkan pelbagai kaedah dan kelebihan dan kekurangan masing -masing untuk membimbing anda untuk membuat keputusan yang bijak.
Menimbang kelebihan dan kekurangan
Kunci untuk memilih kaedah penyimpanan yang betul adalah untuk mendapatkan keseimbangan antara masa bacaan yang cepat dan masa penulisan cepat. Jadual bersebelahan biasanya menyediakan prestasi membaca yang lebih cepat, sementara jadual bersarang dan jambatan dilakukan dengan baik dari segi penulisan prestasi. Walau bagaimanapun, gabungan teknologi ini biasanya paling sesuai untuk keperluan khusus. Pilihan penyimpanan dan fungsi mereka
<.> 1. Jadual bersebelahan
lajur:
id, parentidKelebihan: mudah dicapai, kos pengubahsuaian nod adalah rendah
- Kekurangan:
- Kos pertanyaan nenek moyang, keturunan dan jalan tinggi <.> 2. Embedding (MPTT)
- lajur:
- nilai kiri, nilai kanan Kelebihan: rendah kos nenek moyang dan keturunan
Kelemahan: Oleh kerana pengekodan yang boleh diubah, kos pengubahsuaian nod adalah sangat tinggi
- <.> 3. Sambungan jambatan (meja penutupan dengan pencetus)
- lajur:
- nenek moyang, keturunan, kedalaman (pilihan) Kelebihan: Siasatan mengenai kos rendah nenek moyang dan keturunan, pengekodan standard
- Kekurangan: Setiap nod perlu berbilang baris, kos memasukkan, mengemas kini dan memadam adalah O (log n)
<.> 4. lajur:
spektrum- Kelebihan: Anda boleh menyemak anak -anak murah melalui pertanyaan awalan Kekurangan:
- Kos memasukkan, mengemas kini dan memadam adalah O (log n), jenis bukan -relasi <.> 5. Selang bersarang
- lajur:
Kelebihan: Oleh kerana pengekodan yang tidak menonjol, kos pengubahsuaian nod adalah rendah, dan ia mempunyai nombor sebenar/terapung -titik/penunjuk perpuluhan
- Kelemahan:
- Nombor titik sebenar/terapung/Perwakilan Perwakilan/Ketepatan <.> 6. Jadual Plane
- lajur:
- peringkat, ranking Kelebihan: Pengulangan dan Pagination Murah
Kekurangan: Kos operasi tinggi mudah alih dan memadam
- <.> 7. Multiple Scores
- lajur:
- Setiap lapisan skor lajur Kelebihan: rendah kos nenek moyang, keturunan, dan tahap, kos rendah penyisipan, penghapusan dan pergerakan nod daun
- Kekurangan: Kos penyisipan, penghapusan dan pergerakan nod dalaman yang tinggi, dan kedalaman kedalaman tahap mempunyai had keras
Langkah berjaga -jaga khusus pangkalan data
MySQL/MariaDB: Gunakan CTE dalam versi terkini untuk menanyakan senarai bersebelahan.
Oracle: Gunakan CONNECT BY untuk melintasi senarai bersebelahan.
PostgreSQL: Gunakan jenis data ltree untuk laluan terwujud.
SQL Server: 2008 menyediakan jenis data HierarchyId untuk digunakan dengan kaedah lajur genealogi dan perwakilan kedalaman lanjutan.
Kaedah Terbaik dan Sumber Tambahan
Artikel ini mengesyorkan menggunakan senarai bersebelahan untuk mengekalkan hierarki dan set bersarang untuk pertanyaan, kerana ia menggabungkan kelebihan kedua-dua kaedah. Selain itu, artikel ini menyediakan sumber yang berharga untuk anda terokai lebih lanjut:
- Selang bersarang dan senarai bersebelahan
- Model data hierarki
- Mewakili hierarki dalam MySQL
- Data hierarki dalam RDBMS
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memilih Kaedah Terbaik untuk Menyimpan Data Hierarki dalam Pangkalan Data Hubungan?. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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.

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.

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.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
