左右值编码实现树状存储

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了左右值编码实现树状存储相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

聊聊树状结构如何在数据库中存储

    昨天有人在QQ小组问起,无限分层的树状结构,数据量比较大,在一万条以上,如何设计数据库的结构。其实这是个老生常谈的问题,一般的做法是有一个pid字段,为了提高效率,还会有个FullPath字段。(一些人还设置一个层级字段,但我不知道这个字段有何作用),FullPath字段可以用id-id-id….这种方式拼字符串存储,这样可以方便地用 like 语句进行查询某个节点及其子节点。

 

    曾经看到过另外一种存储方式,利用了一般树结构可以转换二叉树的这一做法,用二叉树进行存储,在数据量大的情况下,存储读效率比上述的常见方案更优些,所以特写此文简单介绍一番。

    下图说明了这种方案

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    如图所示,在每个节点上,有left ,right两个字段,我们看到,图上从根节点顺着子节点开始画一条线,每深入一层left加一,到底后,right=left+1,然后顺着节点回溯,right逐级加一,一直回到根节点。

    如果要查询某个节点及其子节点,比如 fruit 节点 ,条件为  where left between 2 and 11

    要查某个节点的full path   ,比如 banana,条件为  where left<8 and right >9

    如果要插入某个节点,比如red yellow直接插入一个节点,则update left =left+2 where left>=7 ,update right=right+2 where right>7,然后 新节点的left rigt分别是 7,8。 删除节点类似。

 

    这种方式,因为id都是int型数据,加上索引后,读的效率较高。而fullPath字段的方案查询时候用的是字符串操作like,效率较低。

    在内存中,如果要还原树状结构,即在每个节点上增加pid属性和children属性,则稍微麻烦些,可以如下操作:

 

1 按left between x and y   order by left 取数据

 

2 顺序遍历数据,如果left=上一个Left+1,则是上一个节点的子节点,设置两个对象的父子关系,(【抱歉,这里错误的,感谢“看风景的人”指出。】 如果发生跳号,则是上一个节点的兄弟节点。) 【这样才是正确的】 如果发生跳号,说明这个节点不是上节点的子节点,向上回溯,找到right编号为当前节点left-1的,这个新找到的节点就是当前节点的兄弟。 比如  cherry(4,5)的下一个节点Yellow(7,10),向上找到red(3,6)为兄弟,meat(12,17)则向上找到 fruit(2,11)为兄弟。

3 如果要按水平查找兄弟节点,比如第二层,第一个节点为 fruit(2,11),然后向下查找,right=11,查找left=12的即为下一个兄弟节点。

 

OK,大致的方案就介绍到这里,下面是参考地址

Storing Hierarchical Data in a Database Article

http://www.cnblogs.com/honghuamin/archive/2011/07/24/2115635.html

顺便说一下,jqgrid的treegrid支持这种数据结构。

以上是关于左右值编码实现树状存储的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

C++11 中的左值引用和右值引用的区别

C++ 专题 右值引用移动语义与完美转发

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C++11新概念:右值引用

关于i++和i++的左值右值问题

关于右值和移动构造