
树形结构数据是一种常见的数据结构,它由节点和边组成,可以用来表示层次化的关系。在MySQL表中存储树形结构数据,可以使用多种方法,本文将简要介绍几种主要的方法。
我们可以使用以下表格来存储此树形结构:
dept_id | name | parent_id
--------|----------------------|----------
1 | 公司 | NULL
2 | 技术部 | 1
3 | 开发团队 | 2
4 | 测试团队 | 2
5 | 销售部 | 1
6 | 区域销售团队 | 5
7 | 在线销售团队 | 5
其中,dept_id 是节点的唯一标识符,name 是节点名称,parent_id 是父节点的 dept_id。如果一个节点没有父节点,则其 parent_id 值为 NULL。
优点:邻接列表模型是非常简单和直观的模型,易于理解和实现。 缺点:查询复杂度高,特别是递归查询。
dept_id | name | path
--------|----------------------|---------
1 | 公司 | 1
2 | 技术部 | 1/2
3 | 开发团队 | 1/2/3
4 | 测试团队 | 1/2/4
5 | 销售部 | 1/5
6 | 区域销售团队 | 1/5/6
7 | 在线销售团队 | 1/5/7
在此模型中,每个节点都有一个唯一标识符dept_id,名称name和path,该路径包含其所有祖先节点的dept_id,以斜杠分隔。例如,技术部门的路径为1/2,其祖先为公司(dept_id为1)。
优点:查询效率高,对于子节点查询,只需要使用LIKE操作符即可。 缺点:更新节点时,需要更新其后代节点的路径。
dept_id | name | lft | rgt
--------|----------------------|-----|-----
1 | 公司 | 1 | 14
2 | 技术部 | 2 | 7
3 | 开发团队 | 3 | 4
4 | 测试团队 | 5 | 6
5 | 销售部 | 8 | 13
6 | 区域销售团队 | 9 | 10
7 | 在线销售团队 | 11 | 12
在此模型中,
每个节点都有一个唯一标识符dept_id,名称name,以及左右值lft和rgt。左右值的定义是这样的:假设一个节点有子节点,则其左值是其第一个子节点的左值减1,右值是其最后一个子节点的右值加1。如果一个节点没有子节点,则其左值和右值相等。
优点:查询效率高,递归查询时不需要使用JOIN操作,只需要使用BETWEEN操作即可。 缺点:更新节点时,需要更新许多左右值。
dept_id | name | lft | rgt | depth
--------|---------------------|-----|-----|-------
1 | 公司 | 1 | 14 | 0
2 | 技术部 | 2 | 7 | 1
3 | 开发团队 | 3 | 4 | 2
4 | 测试团队 | 5 | 6 | 2
5 | 销售部 | 8 | 13 | 1
6 | 区域销售团队 | 9 | 10 | 2
7 | 在线销售团队 | 11 | 12 | 2
在此模型中,每个节点都有一个唯一标识符dept_id,名称name,以及左右值lft、右值rgt和深度depth。与嵌套集合模型相比,MPTT模型额外提供了深度值,便于快速计算节点的层次关系。
优点:查询效率高,递归查询时不需要使用JOIN操作,只需要使用BETWEEN操作即可。 缺点:更新节点时,需要更新许多左右值。
总结 以上是几种常见的存储树形结构数据的方法。每种方法都有其优点和缺点,具体应用需根据具体场景而定。对于较深的树形结构,MPTT和嵌套集合模型可能比邻接列表和路径枚举模型更适合。但是,在更新节点时,MPTT和嵌套集合模型需要更新大量的值,因此在频繁更新节点的情况下,邻接列表和路径枚举模型可能更好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19CDA 数据分析能力与 AI 的一体化发展关系:重塑数据驱动未来 在数字化浪潮奔涌的当下,数据已然成为企业乃至整个社会发展进 ...
2025-06-19CDA 干货分享:统计学的应用 在数据驱动业务发展的时代浪潮中,统计学作为数据分析的核心基石,发挥着无可替代的关键作用。 ...
2025-06-18CDA 精益业务数据分析:解锁企业增长新密码 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已然成为企业最具价值的资产之一。如何精准地 ...
2025-06-18CDA 培训:开启数据分析师职业大门的钥匙 在大数据时代,数据分析师已成为各行业竞相争夺的关键人才。CDA(Certified Data ...
2025-06-18CDA 人才招聘市场分析:机遇与挑战并存 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据分析能力成为企业发展的核心竞争力之一,持有 C ...
2025-06-17CDA金融大数据案例分析:驱动行业变革的实践与启示 在金融行业加速数字化转型的当下,大数据技术已成为金融机构提升 ...
2025-06-17CDA干货:SPSS交叉列联表分析规范与应用指南 一、交叉列联表的基本概念 交叉列联表(Cross-tabulation)是一种用于展示两个或多 ...
2025-06-17TMT行业内审内控咨询顾问 1-2万 上班地址:朝阳门北大街8号富华大厦A座9层 岗位描述 1、为客户提供高质量的 ...
2025-06-16一文读懂 CDA 数据分析师证书考试全攻略 在数据行业蓬勃发展的今天,CDA 数据分析师证书成为众多从业者和求职者提升竞争力的重要 ...
2025-06-16数据分析师:数字时代的商业解码者 在数字经济蓬勃发展的今天,数据已成为企业乃至整个社会最宝贵的资产之一。无论是 ...
2025-06-16解锁数据分析师证书:开启数字化职业新篇 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为驱动企业前行的关键要素。从市场趋势研判、用 ...
2025-06-16CDA 数据分析师证书含金量几何?一文为你讲清楚 在当今数字化时代,数据成为了企业决策和发展的重要依据。数据分析师这一职业 ...
2025-06-13CDA 数据分析师:数字化时代的关键人才 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已然成为驱动企业发展、推动行业变革的核心要素。 ...
2025-06-13CDA 数据分析师报考条件全解析 在大数据和人工智能时代,数据分析师成为了众多行业追捧的热门职业。CDA(Certified Data Analyst ...
2025-06-13“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-09