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这是一个创建于 1071 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
大家常见的树形结构是如何设计存储的，查询，修改的时候方便吗？
之前我一直使用的是 id ，name ，parent_id 的方案，但是后来发现查询子节点的时候特别不方便，哪怕最优的方案也需要查询 n(树的层数)次，不知道大家有没有什么好的查询策略或者数据存储方案
之前我一直使用的是 id ，name ，parent_id 的方案，但是后来发现查询子节点的时候特别不方便，哪怕最优的方案也需要查询 n(树的层数)次，不知道大家有没有什么好的查询策略或者数据存储方案
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hidemyself 2022-01-21 17:04:33 +08:00
闭包表？
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zxabition 2022-01-21 17:07:32 +08:00
加个 path 字段？，然后维护好这个字段？
这种： id code path 1348900982112034817 100101 [0],[1348900982044925953] 1348900982195920898 10010101 [0],[1348900982044925953],[1348900982112034817] 1348900982275612674 10010102 [0],[1348900982044925953],[1348900982112034817] 1348900982497910786 100102 [0],[1348900982044925953] 1348900982565019649 10010201 [0],[1348900982044925953],[1348900982497910786] 1348900982632128513 10010202 [0],[1348900982044925953],[1348900982497910786] 1348900982699237377 100103 [0],[1348900982044925953] |
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Bronya 2022-01-21 17:14:38 +08:00
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815979670 2022-01-21 17:22:31 +08:00  1
我上个月刚写了一篇文章：《 MySQL Tree 存储方案 》 https://www.dbkuaizi.com/archives/142.html
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wxy1991 OP 多谢楼上的各位大佬，我参考下看看我们项目适合哪种
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hteen 2022-01-21 17:36:31 +08:00
数据少 闭包表
数据多 path 字段+fullindex |
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fmumu 2022-01-21 17:54:24 +08:00
数据不多,就一次查出来,程序里递归处理
数据多就懒加载呗 要不就和行政区划一样,上级 id 做下级的前缀 |
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mx1700 2022-01-21 19:07:39 +08:00 via Android
Mysql 8 支持递归查询，如果深度不深效率还可以
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golangLover 2022-01-21 19:10:26 +08:00 via Android
用 json, 存 string
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rabbbit 2022-01-21 19:23:43 +08:00
搭车问个问题:
这种 parentId 存树形结构的怎么查询比较快? 树不限深度, 总节点数在 1 万个左右.直接写 SQL 还是全查出来然后用 Java 处理, |
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rabbbit 2022-01-21 19:25:17 +08:00
说错了,不是 1 万个节点.是查出来的数据量有 1 万条左右.
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pelloz 2022-01-21 19:28:25 +08:00
一般来说，数据不会有很多层，那么上级 id 做下级的前缀其实很可行
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garfeildma 2022-01-21 20:47:07 +08:00
推荐《 SQL 反模式》，里边专门一章讲这个问题的
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RuLaiFo 2022-01-22 09:49:34 +08:00 via Android
可以去了解一下 mptt 查询很快，但是添加删除会更新整个树，根据业务看你的树有多大(没测试过性能极限值)，几百个节点应该还是可以的。
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Akiya 2022-01-22 12:40:49 +08:00 via iPhone
图数据库了解一下
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