평평한 테이블에서 트리 계층을 효율적으로 구성하고 RDBMS에서 스토리지를 최적화하는 방법은 무엇입니까?
플랫 테이블에서 트리 구조 추출
효율적이고 우아한 데이터 구조 분석
'Id', 'Name', 'ParentId', 'Order'와 같은 열을 포함하는 평면 데이터 구조가 있고 목표는 트리 구조를 효율적으로 구축하는 것이라고 가정합니다. 배열 및 해시 테이블과 같은 기본 데이터 구조만 사용할 수 있는 경우 유효한 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 해시 테이블 만들기: 키가 'Id' 값이고 값이 해당 '이름' 값인 해시 테이블을 초기화합니다.
- 데이터 테이블 반복: 테이블의 각 행에 대해 'Id' 및 'ParentId' 값을 검색하여 해시 테이블에 추가합니다.
- 재귀적으로 트리 구축: 루트 노드('ParentId'가 0으로 설정됨)에서 시작하여 트리를 재귀적으로 순회합니다. 각 노드에 대해 'ParentId'에서 'Id'를 검색하고 해시 테이블에서 해당 이름을 가져와 하위 노드가 있는지 확인합니다.
- 결과 취합: 트리를 순회하면서 원하는 출력 형식(예: HTML 또는 텍스트)을 취합합니다.
RDBMS의 트리 구조 저장 최적화
질문에 언급된 플랫 테이블 구조는 일반적인 접근 방식이지만 관계형 데이터베이스에서 트리 저장을 최적화하는 다른 방법이 있습니다.
1. 마감 테이블:
클로저 테이블은 각 상위-하위 관계를 명시적으로 저장합니다. 이를 통해 SQL 쿼리를 사용하여 자손 또는 조상을 효율적으로 검색할 수 있습니다.
예:
CREATE TABLE ClosureTable ( ancestor_id INT REFERENCES MyTable(id), descendant_id INT REFERENCES MyTable(id), PRIMARY KEY (ancestor_id, descendant_id) );
2. 중첩 세트:
중첩 세트는 트리의 각 노드에 정수 범위를 할당합니다. 범위 간격은 트리 계층 구조에서 노드의 위치를 정의합니다.
예:
테이블:
CREATE TABLE NestedSets ( id INT PRIMARY KEY, left_value INT, right_value INT );
트리 구조:
<code> |-----| [0, 9] |-----| | | | | |-----| |-----| |-----| | [0, 2] | | [4, 6] | | [8, 9] | | | | | | | |-----| |-----| |-----| |-----| | [0, 1] | | [2, 3] | | [4, 5] | | [6, 7] | | | | | | | | | | [0, 0] | | [2, 2] | | [4, 4] | | [6, 6] |</code>
3. 인접 목록:
인접 목록은 트리를 id와 parent_id라는 두 개의 열이 있는 테이블로 나타냅니다. 각 행은 노드를 나타내고 parent_id 열은 해당 상위 노드를 가리킵니다.
예:
CREATE TABLE AdjacencyList ( id INT PRIMARY KEY, parent_id INT REFERENCES AdjacencyList(id) );
트리 스토리지 최적화 기술의 선택은 데이터 크기, 쿼리 모드, 데이터베이스 성능 요구 사항 등의 요소에 따라 달라집니다.
추가 질문: 예, 위에서 설명한 기술(클로저 테이블, 중첩 세트, 인접 목록)을 사용하여 RDBMS에 트리 구조를 저장하는 근본적으로 더 나은 방법이 있습니다.
위 내용은 평평한 테이블에서 트리 계층을 효율적으로 구성하고 RDBMS에서 스토리지를 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
