如何在关系数据库中最好地存储分层数据？

层次数据的关系数据库策略

层次数据，像树立亲子关系的树一样组织，对关系数据库存储提出了独特的挑战。 有效的查询和更新性能需要仔细考虑所选方法。 存在几种方法，每种方法都有优势和缺点：

1。邻接列表：

• 直接实现。
• 快速插入，删除和节点重新定位。 但是，检索水平，祖先，后代和路径可能在计算上很昂贵。
• 2。嵌套集模型：

针对祖先和后代查询进行了优化。

但是，由于复杂的编码方案，节点运动，插入和删除较慢。
• 3。接线表（桥桌）：

使用一个单独的表定义节点关系。 提供有效的血统和后代检索。 与其他方法相比，

更高的写作成本。

• 4。路径枚举（谱系列）：
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将每个节点的完整路径存储为字符串。

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>使用前缀匹配启用快速的后代查询。> 非相关存储和具有较大层次结构的潜在性能瓶颈。

• 5。嵌套间隔：
>类似于嵌套集，但是使用编码的数值。>

>促进有效的节点操纵（移动，插入，删除）。

潜在的精度问题，需要专门的查询方法。 6。增强的邻接列表（平面表）：

>使用级别和等级列扩展邻接列表。
• 简化分页和遍历。
• 较高的节点修改开销。

7。多级谱系列：

使用多个列来表示各个级别的谱系。
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对祖先，后代和级别查询有效。
• 限制层次结构的深度，对于节点操纵可能是昂贵的。
混合解决方案：

> >组合方法，例如使用邻接列表进行维护和查询嵌套集，可以提供平衡的解决方案。这允许快速更新和有效的查询性能。

理想的策略取决于特定的应用程序的需求和优先级。 诸如读取/写入性能，实现复杂性和数据量之类的因素对于选择将层次数据存储在关系数据库中的最合适方法至关重要。

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