MySQL技术:实现无限级分类的思路

  关于该问题,暂时自己还没有深入研究,在网上找到几种解决方案,各有优缺点。

  使用递归算法,也是使用频率最多的,大部分开源程序也是这么处理,不过一般都只用到四级分类。这种算法的数据库结构设计最为简单。category表中一个字段id,一个字段fid(父id)。这样可以根据WHERE id = fid来判断上一级内容,运用递归至最顶层。

  分析:通过这种数据库设计出的无限级,可以说读取的时候相当费劲,所以大部分的程序最多3-4级分类,这就足以满足需求,从而一次性读出所有的数据,再对得到数组或者对象进行递归。本身负荷还是没太大问题。但是如果分类到更多级,那是不可取的办法。

  这样看来这种分类有个好处,就是增删改的时候轻松了然而就二级分类而言,采用这种算法就应该算最优先了。

  设置fid字段类型为varchar,将父类id都集中在这个字段里,用符号隔开,比如:1,3,6

  分析:相比于递归算法,在读取数据方面优势非常大,但是若查找该分类的所有 父分类 或者 子分类 查询的效率也不是很高,至少也要二次query,从某种意义看上,个人觉得不太符合数据库范式的设计。倘若递增到无限级,还需考虑字段是否达到要求,而且在修改分类和转移分类的时候操作将非常麻烦。

  暂时,在自己项目中用的就是类似第二种方案的解决办法。就该方案在我的项目中存在这样的问题, 如果当所有数据记录达到上万甚至10W以上后,一次性将所以分类,有序分级的现实出来,效率很低。极有可能是项目处理数据代码效率低带来的。现在正在改良。

  那么理想中的树型结构应具备哪些特点呢?数据存储冗余小、直观性强;方便返回整个树型结构数据;可以很轻松的返回某一子树(方便分层加载);快整获以某节点的祖谱路径;插入、删除、移动节点效率高等等。带着这些需求我查找了很多资料,发现了一种理想的树型结构数据存储及操作算法,改进的前序遍历树模型(The Nested Set Model)。

  我们先把树按照水平方式摆开。从根节点开始(“Food”),然后他的左边写上1。然后按照树的顺序(从上到下)给“Fruit”的左边写上2。这样,你沿着树的边界走啊走(这就是“遍历”),然后同时在每个节点的左边和右边写上数字。最后,我们回到了根节点“Food”在右边写上18。下面是标上了数字的树,同时把遍历的顺序用箭头标出来了。

  我们称这些数字为左值和右值(如,“Food”的左值是1,右值是18)。正如你所见,这些数字按时了每个节点之间的关系。因为“Red”有3和6两个值,所以,它是有拥有1-18值的“Food”节点的后续。同样的,我们可以推断所有左值大于2并且右值小于11的节点,都是有2-11的“Fruit” 节点的后续。这样,树的结构就通过左值和右值储存下来了。这种数遍整棵树算节点的方法叫做“改进前序遍历树”算法。

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