sql деревья базы - Каковы варианты хранения иерархических данных в реляционной базе данных?

Модель Adjacency Model + Вложенные модели

Я пошел на это, потому что я мог легко вставлять новые элементы в дерево (вам просто нужен идентификатор филиала, чтобы вставить в него новый элемент), а также запросить его довольно быстро.

+-------------+----------------------+--------+-----+-----+
| category_id | name                 | parent | lft | rgt |
+-------------+----------------------+--------+-----+-----+
|           1 | ELECTRONICS          |   NULL |   1 |  20 |
|           2 | TELEVISIONS          |      1 |   2 |   9 |
|           3 | TUBE                 |      2 |   3 |   4 |
|           4 | LCD                  |      2 |   5 |   6 |
|           5 | PLASMA               |      2 |   7 |   8 |
|           6 | PORTABLE ELECTRONICS |      1 |  10 |  19 |
|           7 | MP3 PLAYERS          |      6 |  11 |  14 |
|           8 | FLASH                |      7 |  12 |  13 |
|           9 | CD PLAYERS           |      6 |  15 |  16 |
|          10 | 2 WAY RADIOS         |      6 |  17 |  18 |
+-------------+----------------------+--------+-----+-----+

• Каждый раз, когда вам нужны все дети любого родителя, вы просто запрашиваете parent столбец.
• Если вам нужны все потомки любого родителя, вы запрашиваете элементы, у которых их lft между rgt и rgt родителя.
• Если вам нужны все родители любого узла до корня дерева, вы запрашиваете для элементов, имеющих на lft меньше, чем rgt узла и rgt больше, чем rgt узла, и rgt их по parent .

Мне нужно было делать доступ и запрашивать дерево быстрее, чем вставки, поэтому я выбрал это

Единственная проблема - исправить left и right столбцы при вставке новых элементов. я создал для него хранимую процедуру и вызвал ее каждый раз, когда я вставил новый элемент, который был редок в моем случае, но он очень быстро. Я получил идею из книги Джо Селко, а хранимая процедура и то, как я ее придумал, объясняется здесь в DBA SE https://dba.stackexchange.com/q/89051/41481

Это действительно квадратный вопрос, круглый вопрос.

Если реляционные базы данных и SQL - единственный молот, который у вас есть или который готов, то ответы, которые были опубликованы до сих пор, являются адекватными. Однако почему бы не использовать инструмент, предназначенный для обработки иерархических данных? Графическая база данных идеально подходит для сложных иерархических данных.

Неэффективность реляционной модели наряду со сложностями любого решения кода / запроса для сопоставления диаграммы / иерархической модели с реляционной моделью просто не стоит усилий по сравнению с легкостью, с которой решение базы данных графов может решить одну и ту же проблему.

Рассмотрите Билль материалов как общую иерархическую структуру данных.

class Component extends Vertex {
    long assetId;
    long partNumber;
    long material;
    long amount;
};

class PartOf extends Edge {
};

class AdjacentTo extends Edge {
};

Самый короткий путь между двумя подсборками : простой алгоритм обхода графика. Допустимые пути могут быть квалифицированы на основе критериев.

Сходство : Какова степень сходства между двумя сборками? Выполните обход на обоих поддеревах, вычисляя пересечение и объединение двух поддеревьев. Процент подобный - это пересечение, разделенное союзом.

Transitive Closure : Пройдите подэлемент и суммируйте интересующее поле (например): «Сколько алюминия в сборе?»

Да, вы можете решить проблему с SQL и реляционной базой данных. Тем не менее, есть намного лучшие подходы, если вы готовы использовать правильный инструмент для работы.