1.邻接表(Adjacency List) 实例:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

Atitit.各种  数据类型 ( 树形结构,表形数据  ) 的结构与存储数据库 attilax  总结 1. 数据结构( 树形结构,表形数据,对象结构 ) 1 2. 编程语言中对应的数据结构 java c# php ( Dic/Map      List    datatable ) 1 3. 数据库存储数据  1 4. 数据的表形显示( 多条记录 与单条记录 ) 2 5. ASP.NET 数据控件:GridView,DataList,Repeater ,DetailsView,FormVie

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表递归查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表迭代查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

一.树形结构例子分析: 以360问答页面为例:http://wenda.so.com/c/ 我们通过观察URL,可以明确该页面的数据以树形结构存储,下面三块模块分别为: ①根节点 ②根节点的第一层子节点 ③为左侧所选择节点的下一层子节点 (图1) 该例简化的树形结构图如下: (图2) 我们不难发现,每当点击图1红框内的类别时,页面主体问题部分会显示该类别节点下所有子节点的问题.因此,需要实现查询出某节点所有子节点的功能. 二.表的存储: 需要存储两张表: 1.类别表 create table [

在数据库中存储树形结构的数据,这是一个非常普遍的需求,典型的比如论坛系统的版块关系.在传统的关系型数据库中,就已经产生了各种解决方案. 此文以存储树形结构数据为需求,分别描述了利用关系型数据库和文档型数据库作为存储的几种设计模式. A.关系型数据库设计模式1 id name parent_id 1 A NULL 2 B 1 3 C 1 4 D 2 上图表示了传统的设计方法之一,就是将树形结构的每一个结点作为关系型数据库中的一行进行存储,每一个结点保存一个其父结点的指针. 优点:结构简单易懂,插入

前言:开发常用的关系型数据库MySQL,mssql,postgre,Oracle,简单的增删改查的SQL语句都与标准SQL兼容,这个不用讲,那么对于迭代查询(不严格的叫法:递归查询)每种数据库都不一样,对于标准SQL语句支持最好的是mssql和postgre,这个不需多讲,我们只讲讲单表情况下的postgre如何通过迭代查询获取有层级关系的数据. 一.表结构举例 MENU表 ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点idFENXID VARCHAR2(32)

树形表结构如下 IF EXISTS (SELECT * FROM sys.all_objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[Test]') AND type IN ('U')) DROP TABLE [dbo].[Test] GO CREATE TABLE [dbo].[Test] ( ,) NOT NULL, ) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL, [ParentId] bigint NULL ) GO --

一种是:邻接表模型(局限性:对于层次结构中的每个级别,您需要一个自联接,并且随着连接的复杂性增加,每个级别的性能自然会降低.在纯SQL中使用邻接列表模型充其量是困难的.在能够看到类别的完整路径之前,我们必须知道它所处的级别.此外,在删除节点时必须特别小心,因为在此过程中可能会孤立整个子树) 一种是:嵌套集模型 详情:https://gist.github.com/tmilos/f2f999b5839e2d42d751

树形结构的数据库表Schema设计 程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完 成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对 应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意

在平时的开发工作中,经常遇到这样一个场景,在数据库中存储了具有父子关系的数据,需要将这些数据以树形结构的形式在界面上进行展示.本文的目的是提供了一个通用的编程模型,解决将具有父子关系的数据转换成树形结构的问题.如有不正之处,欢迎大家批评指正.编程模型 我们以北京行政区划为例,讲解整个模型. 北京市:市辖区 县 市辖区:东城区 西城区 朝阳区 丰台区 石景山区 海淀区 门头沟区 房山区 通州区 顺义区 昌平区 大兴区 怀柔区 平谷区 县:密云县 延庆县 UML类图如下: Tree结构 TreeNo

树形结构的排序在中国特色下十分普遍也非常重要,例如常说的五大班子,党委>人大>政府>政协>纪委,每个班子下还有部门,岗位,人员,最终排列的顺序通常需要按权力大小.重要性等进行排列,顺序排列不好可是重大的罪过,领导很生气,后果很严重.这种排序方式本质上就是典型的树形结构深度排序,但在数据库中很难直接通过SQL语句简单高效地进行处理,更不用说还要支持不同类型数据库了. 当前解决此类问题,主要有两种方法. 1. 排序码方式 原理:在每个树形节点上均设置一个排序码,排序码通常是一个字符串并

使用递归算法结合数据库解析成java树形结构 1.准备表结构及对应的表数据a.表结构: create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 ) b.表数据: insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么

通过jdbc获取数据库中的表结构 主键 各个表字段类型及应用生成实体类   1.JDBC中通过MetaData来获取具体的表的相关信息.可以查询数据库中的有哪些表,表有哪些字段,字段的属性等等.MetaData中通过一系列getXXX函数,将这些信息存放到ResultSet里面,然后返回给用户.关于MetaData的说明网上也有不少,这里我只是从我自身学习的角度来记录一下简单使用JDBC以及获取数据表相关信息的方法. DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData

Oracle数据库之创建表结构 主键与外键 主键:关系型数据库中的一条记录中有若干个属性,若其中的某一个属性组(可以是一个属性,也可以是多个)能唯一标识一条记录,那么该属性组就是主键. 外键:关系型数据库表中的一列或者某几列的组合,它的值与另外一张表的某一列或者某几列相匹配,且为另一张表的主键(即这张表的某一列或某几列是另外一张表的主键,称这一列或几列为另外一张表的外键). 注意: 一张表主键只能有一个,可以有多个外键以及唯一索引 Oracle数据库共有5个约束:主键.外键.非空.唯一.条件 

1.getField($fields,$sepa=null) A:当$fields为1个字段,$sepa=null的时候,返回一个符合条件的记录的字段. B:如果要取得所有符合条件记录字段,需要$sepa设置为True,返回一个一维索引数组. C:如果$fields为2个字段时候,会返回一个以为一个一维关联数组,默认索引为第一个字段的值. D:如果$fields为2个以上字段的时候,返回一个二维关联数组,默认索引第一个字段的值. 2.管理员表:id int(10) , account char(

今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: (画个图真不容易..) 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息.

问题描述: 有时候我们只需要导出一张表和表数据到另外一个数据库,如果是备份整个库的话,就会很麻烦那样,没法满足需求. 解决方法: 以sqlserver2014为例:把MGActivity数据库的batch_mail表导出表数据和表结构 1.选择MGActivity数据库右键选择-->任务-->生成脚本 2.弹出生成脚本窗口-->下一步-->选择对象(勾选刚刚的batch_mail表)然后下一步 3.到设置脚本编写选项-->点击高级-->要编写脚本的数据类型-->选

今天公司给了一个任务,某一个项目由于数据过大,造成Sql Server 2012 的运行占用很大内存,于是要把之前的不常用的数据分开.要求写个脚本,要求: 1.能获取原来数据库中的表结构,主键一致.表与表之间的约束关系(外键,check,default)一致: 2.有些表不想要就不要,可选. 3.而且效率要考虑,这个脚本以后常用. (这里都是本地的测试数据) 软件: Sql Server2012(其他的版本没有亲自试验,不知道效果) 图1:找到原数据库,选择任务-->生成脚本 图2:选择要创建的

MySQL 为什么使用B+数 B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据.从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目