在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 2.Include(),两表必须含有外键关系,只需要指定键名对应的类属性名即可,不需指定结果字段(即全部映射).默认搜索某表时,不会顺带查询外键表,直到真正使用时才会再读取数据库查询:若是使用 Include(),则会在读取本表时把指定的

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

通过前几篇文章 我们处理了 一对一, 一对多,多对多关系 很好的发挥了ORM框架的做用 但是 少说了一种 树形结构的处理, 而这种树形关系 我们也经常遇到,常见的N级类别的处理, 以及经常有数据与类别挂钩.今天主要写下EF处理树形结构以及 MVC如何展示树形结构. 前面几篇的例子 一直用的是一个例子,内容是连贯的.这篇是完全单独的~ 先来说下工作中会遇到的常见场景 针对这几个场景来处理~ 1.类别 a.类别可以有无限级别 b.类别的最末端 不确定是第几级 某个节点 可以到二级 其他的节点 有可能

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

1.建表脚本 CREATE TABLE [dbo].[tb_tree]( ,) NOT NULL, [ParentId] [int] NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_tb_tree] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [Id] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOC

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(

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)

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 [

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

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

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)

mysql left join 右表数据不唯一的情况解决方法 <pre>member 表id username1 fdipzone2 terry member_login_log 表id uid logindate1 1 2015-01-012 2 2015-01-013 1 2015-01-024 2 2015-01-025 2 2015-01-03 select a.id, a.username, b.logindate from member as a left join (select

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

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

Atitit 常见的树形结构 红黑树  二叉树   B树 B+树  Trie树 attilax理解与总结 1.1. 树形结构-- 一对多的关系1 1.2. 树的相关术语: 1 1.3. 常见的树形结构 红黑树  二叉树   B树 B+树  Trie树2 1.4. 满二叉树和完全二叉树..完全二叉树说明深度达到完全了.2 1.5. 属的逻辑表示 树形比奥死,括号表示,文氏图,凹镜法表示3 1.6. 二叉树是数据结构中一种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构.3 1.6.1. 3.2 平衡二叉

MySQL(11)---纪录一次left join一对多关系而引起的bug BUG背景 我们有一个订单表 和 一个 物流表 它们通过 订单ID 进行一对一的关系绑定.但是由于物流表在保存订单信息的时候没有做判断该订单是否已经有物流信息, 这就变成同一个订单id在物流表中存在多条数据,也就变成了本来订单表只有100条纪录,而left join 物流表后,所查询的订单数据远远大于100条. 总结 趁着上面这个问题,自己来复习下join语句 和 distinct关键字,同时说明如何解决就算关联是一对多

一.哈希树概述 1.1..其他树背景 二叉排序树,平衡二叉树,红黑树等二叉排序树.在大数据量时树高很深,我们不断向下找寻值时会比较很多次.二叉排序树自身是有顺序结构的,每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继,不论是排序还是搜索它的综合性能比较好,但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就可能没有Hash树快. 1.2.基础理论 1.2.1.质数分辨定理 什么是质数 : 即只能被 1 和 本身 整除的数. 为什么用质数:因为N个不同的质数可以 ”辨别“ 的连续整数的数量,与这些质数的乘积相同.

纪录一次left join一对多关系而引起的BUG MySQL(11)---纪录一次left join一对多关系而引起的bug BUG背景 我们有一个订单表 和 一个 物流表 它们通过 订单ID 进行一对一的关系绑定.但是由于物流表在保存订单信息的时候没有做判断该订单是否已经有物流信息,这就变成同一个订单id在物流表中存在多条数据,也就变成了本来订单表只有100条纪录,而left join 物流表后,所查询的订单数据远远大于100条.总结 趁着上面这个问题,自己来复习下join语句 和 dist

上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用. 树形结构,是指:数据元素之间的关系像一颗树的数据结构.我们看图说话: 它具有以下特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树: 树里面没有环路(cycle) 维基百科中列举了计算机科学中树形结构的种类 233酱当然不会一个个讲,我们只挑一些熟悉的面孔:多叉树,二叉树,

第一版JS版HTML: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>多级菜单-JS版</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/meun.css"/> </head> <body&

项目中UI需要用到树形结构显示内容,后来尽管不需要做了,不过还是自己做着玩玩,mark一下,免得以后项目中用到. 实现树形结构在此使用的是jquery的dynatree.js.关于dynatree的使用可以参考:http://wwwendt.de/tech/dynatree/doc/dynatree-doc.html#h4.2 对于树形结构,这里不做太多介绍,树一般需要一个根节点,根节点下面可以有很多子节点或者叶子节点,子结点也可以包含叶子结点或者子节点.我们在设计表结构的时候可以考虑自连接操作