如何高效地将平面表解析为嵌套树结构?
将扁平表高效解析为树状结构
简介
将表示树形层次结构的扁平表高效转换为嵌套结构,可以使用多种方法实现。本文探讨了一种使用基本数据结构的极简方案,并考虑了用于优化树形表示的替代数据库存储方法。
解析的极简方法
假设一个表包含以下数据:
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 |
将此表解析为树形结构:
-
创建字典:将每个节点的 Id 映射到其对应的数据。
-
识别根节点:根节点是没有 ParentId 的节点。
-
构建树:通过递归创建子节点并将其添加到相应的父节点来构建树。
- 对于每个非根节点,使用其 ParentId 在字典中查找其父节点。
- 将节点添加为父节点的子节点。
-
排序子节点:根据子节点的 Order 对每个节点的子节点进行排序。
此方法的伪代码:
<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>
SQL 中树形结构的替代存储方法
闭包表:
在关系数据库中存储树形结构的另一种方法是使用闭包表,其中包含一个单独的表,该表包含祖先节点 ID 和后代节点 ID 列。这允许轻松查询关系。
使用闭包表的查询:
<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>
嵌套集:
嵌套集涉及在单个表中存储树中每个节点的位置信息。此方法允许对给定级别或子树中的节点进行高效的基于范围的查询。
结论
虽然提供的示例使用扁平表作为输入,但所提出的方法非常适用于不同的数据结构和存储方法。通过使用适当的技术,您可以高效地解析树形层次结构,并确保数据完整性和易于访问。
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

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