多层级树形结构数据库存储方式

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多层级树形结构数据库存储方式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

 

 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
 

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

以上是关于多层级树形结构数据库存储方式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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