300字范文,内容丰富有趣,生活中的好帮手!
300字范文 > MySQL:如何将树形结构存储在数据库中

MySQL:如何将树形结构存储在数据库中

时间:2021-03-02 02:00:41

相关推荐

MySQL:如何将树形结构存储在数据库中

文章目录

问题方案一 Adjacency List(存储父节点)数据库存储结构SQL示例1.添加节点2.查询小天的直接上司3.查询老宋管理下的直属员工4.查询小天的所有上司5.查询老王管理的所有员工方案二 Path Enumeration(存储路径)数据库存储结构SQL示例1.添加节点2.查询小天的直接上司3.查询老宋管理下的直属员工4.查询小天的所有上司5.查询老王管理的所有员工方案三 Closure Table(存储关系表和深度)数据库存储结构SQL示例1.插入节点2.查询小天的直接上司3.查询老宋管理下的直属员工4.查询小天的所有上司。5.查询老王管理的所有员工对比

问题

现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下

怎么存储这个结构?并且要获取以下信息:

1.查询小天的直接上司;

2.查询老宋管理下的直属员工;

3.查询小天的所有上司;

4.查询老王管理的所有员工。

方案一 Adjacency List(存储父节点)

Adjacency List(邻接表)是只存储当前节点的父节点ID。

数据库存储结构

-- ------------------------------ Table structure for employees-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `employees`;CREATE TABLE `employees` (`eid` int(11) NOT NULL COMMENT '主键ID',`ename` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',`position` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '位置',`parent_id` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '上级ID',PRIMARY KEY (`eid`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ Records of employees-- ----------------------------INSERT INTO `employees` VALUES (1, '老王', '高管', 0);INSERT INTO `employees` VALUES (2, '老宋', '产品部主管', 1);INSERT INTO `employees` VALUES (3, '老牛', '技术部主管', 1);INSERT INTO `employees` VALUES (4, '小吴', '产品A组长', 2);INSERT INTO `employees` VALUES (5, '小李', '产品B组长', 2);INSERT INTO `employees` VALUES (6, '小欢', '产品经理', 3);INSERT INTO `employees` VALUES (7, '小小', '产品经理', 3);INSERT INTO `employees` VALUES (8, '小天', '产品部员工', 4);INSERT INTO `employees` VALUES (9, '小里', '产品部员工', 4);INSERT INTO `employees` VALUES (10, '小黑', '产品部员工', 5);INSERT INTO `employees` VALUES (11, '小胡', '产品部员工', 5);INSERT INTO `employees` VALUES (12, '小丽', '技术部员工', 6);INSERT INTO `employees` VALUES (13, '小蓝', '技术部员工', 6);INSERT INTO `employees` VALUES (14, '小黄', '技术部员工', 7);INSERT INTO `employees` VALUES (15, '小真', '技术部员工', 7);

如图所示:

SQL示例

1.添加节点

比如在小吴节点下,再次插入一个M节点

INSERT INTO employees ( eid, ename, position, parent_id )VALUES ( 16, 'M', '产品部员工', 4 );

2.查询小天的直接上司

SELECTe2.eid,e2.ename FROMemployees e1,employees e2 WHEREe1.parent_id = e2.eid AND e1.ename = '小天';

3.查询老宋管理下的直属员工

SELECTe1.eid,e1.ename FROMemployees e1,employees e2 WHEREe1.parent_id = e2.eid AND e2.ename = '老宋';

4.查询小天的所有上司

这里肯定没法直接查,只能用循环进行循环查询,先查直接上司,再查直接上司的直接上司,依次循环,这样麻烦的事情,得先建立一个函数:

-- 函数CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `getSuperiors`(`uid` int) RETURNS varchar(1000) CHARSET utf8mb4BEGINDECLARE superiors VARCHAR(1000) DEFAULT '';DECLARE sTemp INTEGER DEFAULT uid;DECLARE tmpName VARCHAR(20);WHILE (sTemp>0) DOSELECT parent_id into sTemp FROM employees where eid = sTemp;SELECT ename into tmpName FROM employees where eid = sTemp;IF(sTemp>0)THENSET superiors = concat(tmpName,',',superiors);END IF;END WHILE;SET superiors = LEFT(superiors,CHARACTER_LENGTH(superiors)-1);RETURN superiors;END;-- 查询子节点的全部父节点select getSuperiors(11) as superior;

ps:显然获取子节点的全部父节点的时候很麻烦

5.查询老王管理的所有员工

先获取所有父节点为老王id的员工id,然后将员工姓名加入结果列表里,在调用一个神奇的查找函数,即可进行神奇的查找:

-- 函数CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `getSubordinate`(`uid` int) RETURNS varchar(2000) CHARSET utf8mb4BEGIN DECLARE str varchar(1000); DECLARE cid varchar(100);DECLARE result VARCHAR(1000);DECLARE tmpName VARCHAR(100);SET str = '$'; SET cid = CAST(uid as char(10)); WHILE cid is not null DO SET str = concat(str, ',', cid); SELECT group_concat(eid) INTO cid FROM employees where FIND_IN_SET(parent_id,cid); END WHILE;SELECT GROUP_CONCAT(ename) INTO result FROM employees WHERE FIND_IN_SET(parent_id,str);RETURN result; END;-- 查询父节点下的所有子节点SELECT getSubordinate(2);

总结:

优点:存储的信息少,查直接上司和直接下属的时候很方便;

缺点:多级查询时较复杂,无论是SELECT还是DELETE都可能涉及到获取所有子节点的问题;

这种方法适合只需要用到直接上下级关系的时候,可以节省很多空间。

方案二 Path Enumeration(存储路径)

Path Enumeration 路径枚举法,存储根节点到每个子节点的路径

数据库存储结构

-- ------------------------------ Table structure for employees2-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `employees2`;CREATE TABLE `employees2` (`eid` int(11) NOT NULL COMMENT '主键ID',`ename` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',`position` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '位置',`path` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '所在路径',PRIMARY KEY (`eid`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ Records of employees2-- ----------------------------INSERT INTO `employees2` VALUES (1, '老王', '高管', '/1');INSERT INTO `employees2` VALUES (2, '老宋', '产品部主管', '/1/2');INSERT INTO `employees2` VALUES (3, '老牛', '技术部主管', '/1/3');INSERT INTO `employees2` VALUES (4, '小吴', '产品A组长', '/1/2/4');INSERT INTO `employees2` VALUES (5, '小李', '产品B组长', '/1/2/5');INSERT INTO `employees2` VALUES (6, '小欢', '产品经理', '/1/3/6');INSERT INTO `employees2` VALUES (7, '小小', '产品经理', '/1/3/7');INSERT INTO `employees2` VALUES (8, '小天', '产品部员工', '/1/2/4/8');INSERT INTO `employees2` VALUES (9, '小里', '产品部员工', '/1/2/4/9');INSERT INTO `employees2` VALUES (10, '小黑', '产品部员工', '/1/2/5/10');INSERT INTO `employees2` VALUES (11, '小胡', '产品部员工', '/1/2/5/11');INSERT INTO `employees2` VALUES (12, '小丽', '技术部员工', '/1/3/6/12');INSERT INTO `employees2` VALUES (13, '小蓝', '技术部员工', '/1/3/6/13');INSERT INTO `employees2` VALUES (14, '小黄', '技术部员工', '/1/3/7/14');INSERT INTO `employees2` VALUES (15, '小真', '技术部员工', '/1/3/7/15');

如图所示:

SQL示例

1.添加节点

要插入自己,然后查出父节点的Path,并且把自己生成的ID更新到path中去。比如,要在小吴节点后面插入M节点

-- 1.插入自己M,eid为16INSERT INTO employees2 ( eid, ename, position, path )VALUES ( 16, 'M', '产品部员工', '' );-- 2.查出小吴的path为/1/2/4SELECT path FROM employees2 WHERE eid=4-- 3.更新M的path为/1/2/4/16UPDATE employees2 SET path='/1/2/4/16' WHERE eid= 16;

2.查询小天的直接上司

在上一个解决方案中能轻而易举做到的事情,在这个方案中却有些麻烦了,因为需要对path字段进行字符串处理,去掉“/”+自身id才是直接上司的path值。

SELECTe1.eid,e1.ename FROMemployees2 e1,employees2 e2 WHEREe2.ename = '小天' AND e1.path = REPLACE ( e2.path, CONCAT( '/', e2.eid ), '' );

3.查询老宋管理下的直属员工

怎么查管理下的直属员工呢?那就要用模糊查询了;使用正则匹配,匹配所有path符合规则的记录

SELECTe2.eid,e2.ename FROMemployees2 e1,employees2 e2 WHEREe1.ename = '老宋' AND e2.path REGEXP CONCAT( e1.path, '/[0-9]{1,}$' );

4.查询小天的所有上司

这里就能体现这种存储结构的优势了。不看效率的话,还是很方便的

SELECTe1.eid,e1.ename FROMemployees2 e1,employees2 e2 WHEREe2.ename = '小天' AND e2.path LIKE concat( e1.path, '/%' );

5.查询老王管理的所有员工

不用像之前那样写一大段存储过程了,简单粗暴

SELECTe2.eid,e2.ename FROMemployees2 e1,employees2 e2 WHEREe1.ename = '老王' AND e2.path LIKE concat( e1.path, '/%' );

总结:

优点:多级查询十分方便;

缺点:插入节点稍微麻烦些;查询直接上下级的时候稍微复杂;path字段的长度是有限的,不能无限制的增加节点深度;

这种方法适用于存储小型的树结构。

方案三 Closure Table(存储关系表和深度)

Closure Table 终结表法,保存每个节点与其各个子节点的关系,也就是记录以其为根节点的全部子节点信息。

数据库存储结构

-- ------------------------------ Table structure for employees3-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `employees3`;CREATE TABLE `employees3` (`eid` int(11) NOT NULL COMMENT '主键ID',`ename` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名',`position` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '位置',PRIMARY KEY (`eid`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ Records of employees3-- ----------------------------INSERT INTO `employees3` VALUES (1, '老王', '高管');INSERT INTO `employees3` VALUES (2, '老宋', '产品部主管');INSERT INTO `employees3` VALUES (3, '老牛', '技术部主管');INSERT INTO `employees3` VALUES (4, '小吴', '产品A组长');INSERT INTO `employees3` VALUES (5, '小李', '产品B组长');INSERT INTO `employees3` VALUES (6, '小欢', '产品经理');INSERT INTO `employees3` VALUES (7, '小小', '产品经理');INSERT INTO `employees3` VALUES (8, '小天', '产品部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (9, '小里', '产品部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (10, '小黑', '产品部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (11, '小胡', '产品部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (12, '小丽', '技术部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (13, '小蓝', '技术部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (14, '小黄', '技术部员工');INSERT INTO `employees3` VALUES (15, '小真', '技术部员工');-- ------------------------------ Table structure for emp_relations-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `emp_relations`;CREATE TABLE `emp_relations` (`root_id` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '根节点的eid',`depth` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '根节点到该节点的深度',`is_leaf` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL COMMENT '该节点是否为叶子节点',`node_id` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '该节点的eid') ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ Records of emp_relations-- ----------------------------INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 0, 0, 1);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 1, 0, 2);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 1, 0, 3);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 2, 0, 4);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 2, 0, 5);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 2, 0, 6);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 2, 0, 7);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 8);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 9);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 10);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 11);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 12);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 13);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 14);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (1, 3, 1, 15);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 0, 0, 2);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 1, 0, 4);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 1, 0, 5);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 2, 1, 8);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 2, 1, 9);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 2, 1, 0);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (2, 2, 1, 11);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 0, 0, 3);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 1, 0, 6);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 1, 0, 7);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 2, 1, 12);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 2, 1, 13);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 2, 1, 14);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (3, 2, 1, 15);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (4, 0, 0, 4);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (4, 1, 1, 8);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (4, 1, 1, 9);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (5, 0, 0, 5);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (5, 1, 1, 10);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (5, 1, 1, 11);INSERT INTO `emp_relations` VALUES (5, 1, 1, 12);

表数据如下:

SQL示例

1.插入节点

比如,要在小吴节点后面插入M节点:

在插入M节点后,找出以小吴节点为后代的那些节点作为和M节点之间有后代关系,插入到数据表。

-- 1.插入自己M,eid为16INSERT INTO employees2 ( eid, ename, position )VALUES ( 16, 'M', '产品部员工' );-- 2.查出以小吴为后代的节点数据SELECT * FROM emp_relations WHERE node_id=4-- 3.插入到数据表:深度+1作为和M节点的深度 INSERT INTO emp_relations ( root_id, depth, is_leaf, node_id )VALUES( 1, 3, 0, 16 ),( 2, 2, 0, 16 ),( 4, 1, 0, 16 ),( 16, 0, 1, 16 );

2.查询小天的直接上司

在关系表中找到node_id为小天id,depth为1的根节点id即可

SELECTe2.ename BOSS FROMemployees3 e1,employees3 e2,emp_relations rel WHEREe1.ename = '小天' AND rel.node_id = e1.eid AND rel.depth = 1 AND e2.eid = rel.root_id

3.查询老宋管理下的直属员工

只要查询root_id为老宋eid且深度为1的node_id即为其直接下属员工id

SELECTe1.eid,e1.ename 直接下属 FROMemployees3 e1,employees3 e2,emp_relations rel WHEREe2.ename = '老宋' AND rel.root_id = e2.eid AND rel.depth = 1 AND e1.eid = rel.node_id

4.查询小天的所有上司。

只要在关系表中找到node_id为小天eid且depth大于0的root_id即可

SELECTe2.eid,e2.ename 上司 FROMemployees3 e1,employees3 e2,emp_relations rel WHEREe1.ename = '小天' AND rel.node_id = e1.eid AND rel.depth > 0 AND e2.eid = rel.root_id

5.查询老王管理的所有员工

SELECTe1.eid,e1.ename 下属 FROMemployees3 e1,employees3 e2,emp_relations rel WHEREe2.ename = '老王' AND rel.root_id = e2.eid AND rel.depth > 0 AND e1.eid = rel.node_id

总结:

优点:四个查询的复杂程度是一样的,而且可以让另一张表只存储跟节点紧密相关的信息,看起来更简洁;

缺点:关系表会很庞大,当层次很深,结构很庞大的时候,关系表数据的增长会越来越快,相当于用空间效率来换取了查找上的时间效率

对比

树形结构在数据库中存储的三种方式就介绍完了,接下来对比一下三种方法:

方案一:Adjacency List

优点:只存储上级id,存储数据少,结构类似于单链表,在查询相邻节点的时候很方便,添加删除节点都比较简单。

缺点:查询多级结构的时候会显得力不从心(无论是SELECT还是DELETE都可能涉及到获取所有子节点的问题)。

适用场合:对多级查询需求不大的场景比较适用。

方案二:Path Enumeration

优点:查询多级结构的时候比较方便。查询相邻节点时也比较ok。增加或者删除节点的时候比较简单。

缺点:需要存储的path值可能会很大,甚至超过设置的最大值范围,理论上无法无限扩张。

适用场合:结构相对简单的场景比较适合。

方案三:Closure Table

优点:在查询树形结构的任意关系时都很方便。

缺点:需要存储的数据量比较多,索引表需要的空间比较大,增加和删除节点相对麻烦。

适用场合:纵向结构不是很深,增删操作不频繁的场景比较适用。

参考:

【MySQL疑难杂症】如何将树形结构存储在数据库中(方案一 Adjacency List)

【MySQL疑难杂症】如何将树形结构存储在数据库中(方案二Path Enumeration)

【MySQL疑难杂症】如何将树形结构存储在数据库中(方案三 Closure Table)

mysql存储树形结构的数据

本内容不代表本网观点和政治立场,如有侵犯你的权益请联系我们处理。
网友评论
网友评论仅供其表达个人看法,并不表明网站立场。