如何高效存储和查询关系数据库中的分层数据？

选择正确的方法在关系数据库中存储分层数据通常涉及平衡读写性能。 混合方法通常是最有效的解决方案。

关系数据库层次结构存储技术：

存在几种用于管理关系数据库中的层次结构的策略：

1。邻接列表：

• 优点：实现简单；高效的节点插入、删除和移动。
• 缺点：检索祖先、后代或路径信息效率低。

2。嵌套集（修改的先序树遍历）：

• 优点：快速检索祖先和后代。
• 缺点：节点插入、删除和移动操作的计算成本很高（O(n/2) 复杂度）。

3。关闭表（桥接表）：

• 优点：高效的祖先和后代检索；数据标准化。
• 缺点：每个节点需要多行；插入、更新和删除操作具有对数复杂度 (O(log n))。

4。物化路径（谱系列）：

• 优点：使用前缀查询快速后代检索。
• 缺点：插入、更新和删除操作具有对数复杂度（O(log n)）；本质上关系较少。

5。嵌套间隔：

• 优点：与嵌套集类似，但使用数字范围（实数/浮点/小数）为节点移动、插入和删除提供更好的性能。
• 缺点：浮点表示可能出现精度问题。

6。平板：

• 优点：高效的迭代和分页。
• 缺点：节点移动和删除效率低；适合线程讨论。

7。多个谱系列：

• 优点：高效检索祖先、后代、等级；高效的叶节点插入、删除和移动。
• 缺点：内部节点操作昂贵；层次结构深度有限。

数据库特定注意事项：

• MySQL/MariaDB： 利用通用表表达式 (CTE)（可从 MySQL 8.0 和 MariaDB 10.2 获得）。
• Oracle： 使用 CONNECT BY 子句来高效遍历邻接表。
• PostgreSQL： 利用 ltree 数据类型进行物化路径实现。
• SQL Server： SQL Server 2008 引入了 HierarchyId 数据类型，对于沿袭列方法特别有用，并提高了可表示层次结构的深度。

推荐策略：

使用邻接列表进行直接层次结构管理和嵌套集进行优化查询的组合方法通常可以在易于维护和查询性能之间提供最佳平衡。

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