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wxy1991
V2EX  ›  MySQL

mysql 树形结构存储查询方案

  •  
  •   wxy1991 · 164 天前 · 1831 次点击
    这是一个创建于 164 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    大家常见的树形结构是如何设计存储的,查询,修改的时候方便吗?
    之前我一直使用的是 id ,name ,parent_id 的方案,但是后来发现查询子节点的时候特别不方便,哪怕最优的方案也需要查询 n(树的层数)次,不知道大家有没有什么好的查询策略或者数据存储方案
    18 条回复    2022-01-24 14:57:05 +08:00
    hidemyself
        1
    hidemyself  
       164 天前
    闭包表?
    zxabition
        2
    zxabition  
       164 天前
    加个 path 字段?,然后维护好这个字段?
    这种:
    id code path
    1348900982112034817 100101 [0],[1348900982044925953]
    1348900982195920898 10010101 [0],[1348900982044925953],[1348900982112034817]
    1348900982275612674 10010102 [0],[1348900982044925953],[1348900982112034817]
    1348900982497910786 100102 [0],[1348900982044925953]
    1348900982565019649 10010201 [0],[1348900982044925953],[1348900982497910786]
    1348900982632128513 10010202 [0],[1348900982044925953],[1348900982497910786]
    1348900982699237377 100103 [0],[1348900982044925953]
    Bronya
        3
    Bronya  
       164 天前
    用 Path Enumerations 方式比较方便查子节点,可以看看这个:

    https://www.zhihu.com/question/20417447/answer/15078011
    815979670
        4
    815979670  
       164 天前   ❤️ 1
    我上个月刚写了一篇文章:《 MySQL Tree 存储方案 》 https://www.dbkuaizi.com/archives/142.html
    wxy1991
        5
    wxy1991  
    OP
       164 天前
    多谢楼上的各位大佬,我参考下看看我们项目适合哪种
    hteen
        6
    hteen  
       164 天前
    数据少 闭包表
    数据多 path 字段+fullindex
    wxy1991
        7
    wxy1991  
    OP
       164 天前
    @hteen 数据多 path 字段会超长吧
    fmumu
        8
    fmumu  
       164 天前
    数据不多,就一次查出来,程序里递归处理
    数据多就懒加载呗
    要不就和行政区划一样,上级 id 做下级的前缀
    mx1700
        9
    mx1700  
       164 天前 via Android
    Mysql 8 支持递归查询,如果深度不深效率还可以
    golangLover
        10
    golangLover  
       164 天前 via Android
    用 json, 存 string
    rabbbit
        11
    rabbbit  
       164 天前
    搭车问个问题:
    这种 parentId 存树形结构的怎么查询比较快?
    树不限深度, 总节点数在 1 万个左右.直接写 SQL 还是全查出来然后用 Java 处理,
    rabbbit
        12
    rabbbit  
       164 天前
    说错了,不是 1 万个节点.是查出来的数据量有 1 万条左右.
    pelloz
        13
    pelloz  
       164 天前
    一般来说,数据不会有很多层,那么上级 id 做下级的前缀其实很可行
    garfeildma
        14
    garfeildma  
       164 天前
    推荐《 SQL 反模式》,里边专门一章讲这个问题的
    RuLaiFo
        15
    RuLaiFo  
       164 天前 via Android
    可以去了解一下 mptt 查询很快,但是添加删除会更新整个树,根据业务看你的树有多大(没测试过性能极限值),几百个节点应该还是可以的。
    Akiya
        16
    Akiya  
       164 天前 via iPhone
    图数据库了解一下
    Akiya
        17
    Akiya  
       164 天前 via iPhone
    @rabbbit 一万条直接全读出来在内存里面处理就行了
    wxy1991
        18
    wxy1991  
    OP
       161 天前
    @rabbbit 你是要查询整个树,还是查询某个节点的父子节点,如果查询整个树,建议一次全查出来,用代码计算树的结构,后续可以存到 redis 中,只要树结构发生变更时更新下 redis 数据就行。如果是查询父子节点,那只能一层一层递归查询了
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