内容简介:将 Closure Table 翻译成闭包表不知道是否合适,闭包表的思路和物化路径差不多,都是空间换时间,Closure Table,一种更为彻底的全路径结构,分别记录路径上相关结点的全展开形式。
将Closure Table翻译成闭包表不知道是否合适,闭包表的思路和物化路径差不多,都是空间换时间,Closure Table,一种更为彻底的全路径结构,分别记录路径上相关结点的全展开形式。能明晰任意两结点关系而无须多余查询,级联删除和结点移动也很方便。但是它的存储开销会大一些,除了表示结点的Meta信息,还需要一张专用的关系表。
以下图举例数据举例:
创建主表:
1 2 3 4 5 |
CREATE TABLE nodeInfo ( node_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, node_name VARCHAR (255), PRIMARY KEY (`node_id`) ) DEFAULT CHARSET = utf8; |
创建关系表:
1 2 3 4 5 6 |
CREATE TABLE nodeRelationship ( ancestor INT NOT NULL, descendant INT NOT NULL, distance INT NOT NULL, PRIMARY KEY (ancestor, descendant) ) DEFAULT CHARSET = utf8; |
其中
- Ancestor代表祖先节点
- Descendant代表后代节点
- Distance 祖先距离后代的距离
添加数据(创建存储过程)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
CREATE DEFINER = `root`@`localhost` PROCEDURE `AddNode`(`_parent_name` varchar(255),`_node_name` varchar(255)) BEGIN DECLARE _ancestor INT; DECLARE _descendant INT; DECLARE _parent INT; IF NOT EXISTS(SELECT node_id From nodeinfo WHERE node_name = _node_name) THEN INSERT INTO nodeinfo (node_name) VALUES(_node_name); SET _descendant = (SELECT node_id FROM nodeinfo WHERE node_name = _node_name); INSERT INTO noderelationship (ancestor,descendant,distance) VALUES(_descendant,_descendant,0); IF EXISTS (SELECT node_id FROM nodeinfo WHERE node_name = _parent_name) THEN SET _parent = (SELECT node_id FROM nodeinfo WHERE node_name = _parent_name); INSERT INTO noderelationship (ancestor,descendant,distance) SELECT ancestor,_descendant,distance+1 from noderelationship where descendant = _parent; END IF; END IF; END; |
完成后2张表的数据大致是这样的:(注意:每个节点都有一条到其本身的记录。)
查询Fruit下所有的子节点:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
SELECT n3.node_name FROM nodeinfo n1 INNER JOIN noderelationship n2 ON n1.node_id = n2.ancestor INNER JOIN nodeinfo n3 ON n2.descendant = n3.node_id WHERE n1.node_name = 'Fruit' AND n2.distance != 0 |
查询Fruit下直属子节点:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
SELECT n3.node_name FROM nodeinfo n1 INNER JOIN noderelationship n2 ON n1.node_id = n2.ancestor INNER JOIN nodeinfo n3 ON n2.descendant = n3.node_id WHERE n1.node_name = 'Fruit' AND n2.distance = 1 |
查询Fruit所处的层级:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT n2.*, n3.node_name FROM nodeinfo n1 INNER JOIN noderelationship n2 ON n1.node_id = n2.descendant INNER JOIN nodeinfo n3 ON n2.ancestor = n3.node_id WHERE n1.node_name = 'Fruit' ORDER BY n2.distance DESC |
另外要删除节点也非常的简单,这里就不再做过多的阐述。
参考链接:
- https://coderwall.com/p/lixing/closure-tables-for-browsing-trees-in-sql
原文出处: 标点符
以上所述就是小编给大家介绍的《树形结构数据存储方案(三):闭包表》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:- MySQL 实现树形的遍历
- 巧用 MyBatis 构建树形结构
- js 将线性数据转为树形
- 树形结构数据存储方案(五):区间嵌套
- 树形结构数据存储方案(二): 物化路径
- PostgreSQL_树形结构的递归查询
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
构建高可用Linux服务器
余洪春 / 机械工业出版社华章公司 / 2011-11-1 / 79.00元
资深Linux/Unix系统管理专家兼架构师多年一线工作经验结晶,51CTO和ChinaUnix等知名社区联袂推荐。结合实际生产环境,从Linux虚拟化、集群、服务器故障诊断与排除、系统安全性等多角度阐述构建高可用Linux服务器的最佳实践。本书实践性非常强,包含大量企业级的应用案例及相应的解决方案,读者可以直接用这些方案解决在实际工作中遇到的问题。 全书一共10章。第1章以作者的项目实践为......一起来看看 《构建高可用Linux服务器》 这本书的介绍吧!