有一个"将外键放到父级"的方法，即每个记录指向其父级。
这对于阅读操作来说很困难，但非常易于维护。
然后还有一个"目录结构键"方法：
0001.0000.0000.0000 main branch 1
0001.0001.0000.0000 child of main branch one
etc
这种写法很容易阅读，但难以维护。
还有哪些方式以及它们的优缺点？
在关系型数据库中，存储树形结构的已知方法有哪些？
56
- Itay Moav -Malimovka
6
我们正在使用老式的通过外键引用父级来存储分层数据的方法，并且几乎感到满意。为了加载大量数据，我们会进行XML查询并将其反序列化为对象。 - Kangkan
1乍一看，树形结构和关系型数据库是非常不匹配的。如果我曾经见过使用结构化存储的用例，那么这就是它了。 - msw
2+1，那个“可怕的适配”链接提供了使用2个结构的示例和一些建议阅读材料。 - phkahler
2请参考https://dev59.com/wXRA5IYBdhLWcg3wvQhh，了解关于嵌套集、键命名方案以及其他将层次结构压缩到关系中的方法，适用于实例化线程评论等。 - Constantin
@Constantin这不就是我在这里展示的第二种方式吗？ - Itay Moav -Malimovka
“最佳” 实现取决于数据结构和读写特性。如需查阅一个几乎全面由社区更新的选项列表，以便确定哪种实现最适合您，请访问：https://dev59.com/hW855IYBdhLWcg3w_5cQ - Kache
4个回答
66
Retrieving a whole tree and finding all parents is easy and cheap
Inserting and updating is relatively cheap
No recursion needed in SQL, so it's faster than the Naive Approach
Can handle non-hierarchical relationships as well
Cons:
Requires an additional table to store the closure information
More complex to implement compared to other solutions
易于实现
查找所有父节点成本低廉
插入成本低廉
检索整个树的成本低廉
缺点：
需要额外的表格
与其他方法相比占用大量空间
移动子树成本高昂
我更喜欢最后两种方法之一，具体取决于数据变化的频率。
- Baju
2
我同意你的观点：其实并没有最好的解决方案。不过，有几种不同的方法来表示树形数据结构，并且有几种技术可以将这些表示方式适应关系模型。通常，我更喜欢区分两种情况：1. 读密集型和2. 写密集型。根据具体情况，一个模型比另一个更适合：例如，如果是写密集型，向非规范化表中写入大量指针可能会非常昂贵，从而降低性能。 - Paolo Maresca
对于第三个选项，请使用您最喜欢的搜索引擎搜索“Materialized Path”以了解更多信息。我花了一段时间才找到它的名称。第二个选项也称为“嵌套集合”。 - Fredrik Boström
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修改后的先序遍历树
这是一种使用非递归函数（通常是单行SQL语句）从数据库中检索树的方法，代价是更新稍微复杂一些。
请参阅Sitepoint文章“在数据库中存储分层数据”的第2节，以获取更多详细信息。
- TRiG
4
2这篇文章方便地忽略了树后续可能需要更新，因此需要重新编号大量节点以保持一致性的问题。 - Lasse V. Karlsen
6这篇文章完全没有忽略这一点。它明确在第3页上说，你必须更新节点编号，并给出了相应的SQL语句。 - siride
2需要注意的是，当您具有比写入更多的读取时，此模型非常出色-如果您期望进行大量写入（例如每4次读取1次写入），则此模型可能存在问题，使用简单的父ID（和更昂贵的读取）可能更可取。 - mindplay.dk
“修改过的前序树遍历”是解决这个问题的一种优美方式，但前提是不经常修改树结构。 - Bin
5
我认为存储分层数据结构的“黄金方式”是使用分层数据库，例如HDB。这是一个处理树状结构非常好的关系型数据库。如果您需要更强大的功能，LDAP可能适合您。
SQL数据库不适合处理此抽象拓扑结构。
SQL数据库不适合处理此抽象拓扑结构。
- Borealid
2
我知道我的限制，现在我必须使用 MySql，所以我需要在这些限制条件下找到一个好的解决方案。 - Itay Moav -Malimovka
@msw 这就是我在问题中提到的FK方法。 - Itay Moav -Malimovka
0
我认为使用关系型数据库构建树形结构并不难。
然而，面向对象的数据库对于这个目的会更加有效。
使用面向对象的数据库：
parent has a set of child1
child1 has a set of child2
child2 has a set of child3
...
...
在面向对象的数据库中，你可以相当容易地构建这种结构。
在关系型数据库中，你需要维护到父表的外键。
parent
id
name
child1
parent_fk
id
name
child2
parent_fk
id
name
..
基本上，在构建树形结构时，您将不得不连接所有这些表，或者您可以对它们进行迭代。
foreach(parent in parents){
foreach(child1 in parent.child1s)
foreach(child2 in child1.child2s)
...
- DarthVader
1
以这种方式迭代数据库可能非常昂贵，特别是当您需要从大型树结构中检索子树时。 - GergelyPolonkai
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