概述
要做一个多层级树形结构数据,后端数据如何存储,以怎样的形式给前端呢
方法1:Adjacency List存储相邻关系
id, parent_id以邻接表(Adjacency List)的形式进行存储在一张表中
这种方式在关系存储比较简单,查询的时候比较复杂。
比如查询部门下的所有子部门信息,因为表中只记录的上下级的部门及其子部门信息。需要遍历表中的信息
这有两种方式。
方式1:
在数据库中递归遍历数据表,这样只需要一次io就可以完成这个操作。降低的数据库连接数,缺点是占用数据库的cpu,在数据量大的时候会赞成数据库服务器宕机,甚至直接损坏
方式2:
在编程语言中进行遍历。for循环中通过parent_id遍历出部门下的下级子部门,放入到map中,如果没有查询到信息就返回null
具体代码参考分销系统的用户关系,用户与推广链接的数据库设计。设计思路 。这个需要频繁的进行数据库查询,在部门层级数不大于50的时候是可以适用的。
也可以把表中的所有数据查询下来,放到list中,通过递归遍历list数据方式进行数据查询。在数据表比较小的时候也可以适用。优点是只需要进行一次IO,缺点是当数据表数据很大时,数据库内存消耗会很大。
方法2:左右值编码存储关系。
一条记录中增加两个字段,left 和 right
例如公司部门树型结构图
先看下他们构成的树结构图
从上图可知,左右值的排序规律是按照先序遍历进行排序,即,根-->左-->右(因为根不需要计算值,排序从左子树到右子树从小到大排列)
查看规律,
中国总部这个根节点的左值比它的所有子节点都小。右值比它的所有子节点都大
如果层级数据不多,建议平级返回数据,客户端自己组合层级。
数据存储 一般是看你的需求,比如:
国家-城市-道路-母婴。这种差异较大的就是多个表关联存储
数据存储 一般是看你的需求,比如:
国家-城市-道路-母婴。这种差异较大的就是多个表关联存储
如果是很紧密的那就存储一个表就好,也可以使用NOSQL方式存储,这样筛查也是可以的。
如果数据量大那就分接口返回
比如查询1级接口。查询2级接口 3级接口....
依次的来,不要1~3级的全部返回了
就是购物的就可以啊
淘宝的筛选就类似,京东也是
依次的来,不要1~3级的全部返回了
就是购物的就可以啊
淘宝的筛选就类似,京东也是
转载于:https://www.cnblogs.com/gne-hwz/p/10362047.html
最后
以上就是大方星星为你收集整理的多层级树形结构数据库存储方式的全部内容,希望文章能够帮你解决多层级树形结构数据库存储方式所遇到的程序开发问题。
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