树状数据结构存储方式（查询篇）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了树状数据结构存储方式（查询篇），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3169字，纯文字阅读大概需要5分钟。

内容图文

在日常业务开发中，我们常常会碰见一些具有层次结构的树状数据。而在用关系型数据库存储时，往往将这种数据结构以一种称为邻接列表的模型进行存储，像这样：

CREATE TABLE `categories` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` char(100) NOT NULL,
  `pid` int(11) DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

这个模型表现的图为：

这种数据模型相信很多人已经很熟悉了，这里就不作过多的赘述。我们重点来说说下面这种数据模型

嵌套集模型

而表示树的另一种方式，是将它作为一个集合进行存储。我们重新定义下表结构：

CREATE TABLE `categories` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` char(100) NOT NULL,
  `lft` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (lft> 0),
  `rgt` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (rgt> 1),
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

而这个模型的图就是会像下面：

lft 和 rgt 是作为集合的边界，两者差值越大，则集合越大，里面的元素就越多。

根据子集，查找父级的分类

SELECT c2.* 
  FROM categories as c1, categories as c2
  WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft and c2.rgt 
      AND c1.title = '华为';
+----+-------------+-----+-----+
| id | title       | lft | rgt |
+----+-------------+-----+-----+
|  1 | Smartphones |   1 |  14 |
|  5 | Harmony OS  |  10 |  13 |
|  8 | 华为        |  11 |  12 |
+----+-------------+-----+-----+

根据父级，查找其底下所有的子集

SELECT c1.*
   FROM categories AS c1, categories AS c2
  WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt
    AND c2.title = 'Smartphones';
+----+-------------+-----+-----+
| id | title       | lft | rgt |
+----+-------------+-----+-----+
|  1 | Smartphones |   1 |  14 |
|  3 | Android     |   2 |   5 |
|  4 | iOS         |   6 |   9 |
|  5 | Harmony OS  |  10 |  13 |
|  6 | 小米        |   3 |   4 |
|  7 | iPhone      |   7 |   8 |
|  8 | 华为        |  11 |  12 |
+----+-------------+-----+-----+

查看各个分类的级别

 SELECT COUNT(c2.id) AS indentation, c1.title
  FROM categories AS c1, categories AS c2下周三we'fv
  WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt
  GROUP BY c1.title
  ORDER BY c1.lft;
+-------------+-------------+
| indentation | title       |
+-------------+-------------+
|           1 | Smartphones |
|           2 | Android     |
|           3 | 小米        |
|           2 | iOS         |
|           3 | iPhone      |
|           2 | Harmony OS  |
|           3 | 华为        |
+-------------+-------------+

优缺

邻接列表模型

邻接列表模型很容易理解，我们需要的代码也很简单。

但是在大多数编程语言中，它是缓慢而低效的。这主要是由递归引起的。我们需要为树中的每个节点进行一次数据库查询。

由于每个查询都需要一些时间，因此在处理大型树时这会使函数变得非常慢。因为对于每个函数来说，是需要以一种递归的算法来实现数的获取。

当然，如果用 List 这种对递归亲和的语言来说，可以忽略这种数据模型的缺点。但是对 PHP 来说，却会使得整个在处理这种数据模型的时候，变得特别慢。

嵌套集模型

相较于邻接列表模型，这种数据模型显然并不是那么好理解。并且不能那么简单的添加数据，它需要在添加的时候计算左右两边的数值，并挪动以后的数值，这增加了添加数据的压力。

同样，它带来的好处是，可以让你以一条简单的查询，就完成一个树的查询，可以根据 lft 和 rgt 两个参数就算出其有多少个子元素。

总结

两种模型各有优劣，一种优于插入，一种优于查询。虽然我偏向于嵌套集模型，但是还是需要根据特定业务来选用。

以上就是树状数据结构存储方式（查询篇）的详细内容。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的树状数据结构存储方式（查询篇）全部内容，希望文章能够帮你解决树状数据结构存储方式（查询篇）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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