Estruturas de dados hierárquicas em bancos de dados: lista de adjacência vs. outras abordagens

Ao implementar dados hierárquicos em um banco de dados relacional, os desenvolvedores normalmente consideram duas abordagens : listas de adjacências e árvores aninhadas. Embora as listas de adjacência pareçam mais simples, surgem preocupações em relação ao seu desempenho para operações de travessia devido ao potencial para inúmeras consultas.

Alternativas para listas de adjacência e árvores aninhadas

Além dessas duas Existem abordagens adicionais para representar dados hierárquicos em bancos de dados, incluindo:

• Conjuntos aninhados
• Enumeração de caminho
• Tabela de fechamento (relação de adjacência)

Cada um desses métodos oferece suas próprias vantagens e desvantagens e pode ser adequado para diferentes cenários com base em fatores como desempenho, requisitos de armazenamento e complexidade de consulta.

Considerações de desempenho para listas de adjacência

Com relação às preocupações sobre o desempenho de travessia para listas de adjacências, o tempo de execução específico depende de vários fatores, incluindo o servidor de banco de dados usado, a complexidade da consulta e o tamanho do conjunto de dados. Para um site com aproximadamente 200 páginas, é improvável que o percurso usando uma lista de adjacências no MySQL (innoDB) com pilha LAMP exceda 0,3 segundos.

Conclusão

Quando Ao selecionar a estrutura de dados hierárquica apropriada para uma aplicação específica, é crucial considerar os requisitos, necessidades de desempenho e limitações potenciais de cada abordagem. Ao pesar as características das listas de adjacências, árvores aninhadas e métodos alternativos, os desenvolvedores podem tomar uma decisão informada para otimizar a eficiência do banco de dados e manter a integridade dos dados.