三人脉关系怎么存储比较合理呢

[ohmyga]

A 推荐 B 注册 B 就是 A 的一级人脉

B 推荐 C 注册 C 就是 B 的一级人脉， C 是 A 的二级人脉

C 推荐 D 注册 D 就是 C 的一级人脉， D 是 B 的二级人脉， D 是 A 的三级人脉

每注册一人数据库记录该人上级关系可行吗

D-C-1
D-B-2
D-A-3

C-B-1
C-A-2

B-A-1

[ljbha007]

你那种也可以 但是查询会很不方便 有几层人脉关系就要查询几次

如果楼主的业务逻辑是树状关系 可以这样解决：
http://falsinsoft.blogspot.com/2013/01/tree-in-sql-database-nested-set-model.html


如果楼主的关系网络是图状关系 那么最好使用专业的图数据库 graph database

比如说一个： http://neo4j.com
http://thinkaurelius.github.io/titan/

这个 neo4j 我粗略看了一下 跟 sql 很类似 应该可以做到比较容易的迁移

[dong3580]

多少层无关紧要，都是父子而已，所谓的关系型数据库就是这个道理！

[lavadore]

只记录上级就可以了，多少层看你查询的时候怎么查了

[ohmyga]

@lavadore 用户数量大概 10W, 只查用户的 特别级别的人脉,不会一起查询用户的所有级别人脉.如果查询用户一级人脉还好,如果要查询用户的所有的 2 级 或 3 级人脉.只记录上一级是不是渣了些.

[quericy]

羡慕 LZ,我们产品搞的是 5 级人脉....还要查所有上级和下级 直接是个 N 叉树的林了

[ohmyga]

@quericy 哈哈 5 级交叉 压力够大啊

[ljbha007]

@ohmyga
如果知识树状关系用我发的那种办法查询子树效率很高 也很容易理解 大概是这个样子

SELECT * FROM users WHERE users.left > myleft and users.right < myright;

[lavadore]

@ohmyga 一级直接记录了，不用查啊， 2 ， 3 级 join 自己就可以了，考虑效率的话可以提取到另外一张表中。个人感觉比都塞在一张表中要好

[mulog]

Neo4j
我只是随便说说^^

[500miles]

那种 left right 的预先排序方式 , 明显不太适合业务场景, 不停的有人注册, 真要命...

parent_id 的方式, 查询时候太费劲, 你后面可能大量统计

所以 楼主提出的详细记录就挺好的啊....

另外 path 的方式 我觉得也非常合适. 简洁明快, 也容易搞缓存.

[liangqing]

最大多少级？如果这个级数不大的话，比如 10 ，放 10 个 Key 就行了阿。。简单粗暴。

[ohmyga]

@liangqing 就三级

[wintersun]

@ohmyga 同意 @ljbha007 的建议，关系数据库保存基本信息和一度关系， Graph Database 保存多维度关系
目前我也在研究 Neo4j ，虽然有评测说其读写性能远低于 MongoDB ，更不用说 MySQL 了，但是我相信其编程模型有利于简化代码，并且在实际应用场景中效率未必就关系数据库差……

[Yanel]

这样只记录了上级的数据库查询，一个拥有几千下级的用户查询就会非常费劲啦

[thinkmore]

@ljbha007 网址打不开

[liangqing]

@wintersun 我们用过 Neo4j ， 13 万数据，存储公司的员工关系，查询速度惨不忍睹， 1 个页面 50 几秒才出来。就是遍历一边也不要这么久阿。后来改用 Elasticsearch 了，秒出。

[sobigfish]

@wintersun 效率这么低啊？
他们自己的服务器例子
http://console.neo4j.org/

Query took 295 ms and returned 4 rows.
Query took 993 ms and returned 4 rows.

后来页面里再 run 倒是降到 2ms 之类的（缓存了？）

[takato]

@liangqing - -做了一个怎样的查询？

[liangqing]

@takato 不止一个查询，有大量连接操作。

[ljbha007]

@500miles
对 我没考虑到用户表是个经常插入的表这个问题 这样的话用 left 和 right 的效率还不如有多少层查询多少次