Участник:ArmorAdmin/Дерево в БД — различия между версиями

Материал из Бронетанковой Энциклопедии — armor.kiev.ua/wiki
Перейти к: навигация, поиск
м (Дерево в БД)
м (Дерево в БД)
Строка 5: Строка 5:
 
|Добавил =
 
|Добавил =
 
}}
 
}}
 
 
В компьютерных программах часто используется древовидное представление данных (например, в древовидном представлении очень удобно просматривать ход обсуждения какой-либо темы в процессе переписки или на форуме).
 
В компьютерных программах часто используется древовидное представление данных (например, в древовидном представлении очень удобно просматривать ход обсуждения какой-либо темы в процессе переписки или на форуме).
  

Версия 22:02, 13 июля 2007

Дерево в БД

Автор(ы): --Чобиток Василий 14:21, 11 июля 2007 (EEST)

В компьютерных программах часто используется древовидное представление данных (например, в древовидном представлении очень удобно просматривать ход обсуждения какой-либо темы в процессе переписки или на форуме).

Как правило, хранение данных, имеющих древовидную структуру, организовывается в реляционной СУБД с использованием двух ключевых полей — первичного уникального ключа (обозначим его ID) и вторичного (PID), ссылающегося на ID ближайшего узла верхнего уровня (родителя). Если текущий узел корневой, в зависимости от реализации PID может быть равен -1, 0 или null.

Если дерево небольшое, хранится в отдельной таблице и используется целиком (как правило такой вариант используется в вертикальном меню некоторых программ), то связка ID-PID прекрасно работает. Если же объём данных составляет десятки и сотни тысяч записей, а выбирать необходимо только какую-то часть дерева, тогда возникают проблемы с производительностью — для выборки дерева из БД по связке ID-PID необходимо рекурсивно выполнить большое число SQL-запросов, что сильно нагружает сервер, или одним запросом выбрать все дерево и на сервере или клиенте программно отсечь лишние данные и построить дерево, что тоже очень затратно с точки зрения нагрузки на сервер.

Рассмотрим возможный вариант решения проблемы.

Допустим, что в нашем случае для корневых узлов PID = -1.

Дополнительно вводим:

  • индексированное поле rootID, которое ссылается на корневое сообщение ветки;
  • и текстовое уникальное индексированное поле path.

Следует заметить, что некоторые СУБД позволяют заводить текстовое поля практически без ограничения длины с возможностью их индексации, как это принято для строковых полей ограниченной длины. Если у нас такая СУБД, то path следует проиндексировать.

Итак, поле path. В нем через точку вписаны ID всех узлов, начиная с root, для которых он является вложенным, включая ID самого узла, например так: "2.34.456".

Два дополнительных поля дают широкие возможности манипуляции данными с использованием простых запросов. Правда, на стороне клиента надо сделать несколько вариантов обработки, но производительность при этом нас не озадачивает.

Если SQL-запросом необходимо выбрать ветку для заданного корня ID=5, то это делается так:

where root=5

В этом случае выстроить дерево на клиенте — дело техники (по связке ID, PID или по path), при этом сервер не нагружен.

Если нужно выбрать дерево для десяти корневых сообщений — выборка с PID = -1 и LIMIT 10, по каждому дополнительный запрос как в предыдущем варианте. Т.е. число запросов получается не по количеству сообщений в дереве, а по числу корневых сообщений + 1.

Самое хитрое — выборка части дерева не с корня, например для узла "5.12.33".

Можно просто выбирать:

where path like '5.12.33.%' (обратите внимание на точку, добавленную к коду перед знаком процента, без нее могут быть выбраны и записи с кодом "5.12.333", не имеющие отношения к нашей ветке)

поскольку поле проиндексировано, то для начала строки индекс отработает. Если с индексом по длинному тексту проблема, возможен такой вариант:

where root = 5 and path like '5.12.33.%'

При правильном оптимизаторе отработает выборка по проиндексированному root, после чего уже по ограниченному набору данных будет происходить like.