Иерархические структуры данных в базах данных: список смежности и другие подходы

При реализации иерархических данных в реляционной базе данных разработчики обычно рассматривают два подхода : списки смежности и вложенные деревья. Хотя списки смежности кажутся проще, возникают опасения по поводу их производительности при операциях обхода из-за возможности создания большого количества запросов.

Альтернативы спискам смежности и вложенным деревьям

Помимо этих двух вариантов, существуют дополнительные подходы к представлению иерархических данных в базах данных, включая:

• Вложенные наборы
• Перечисление путей
• Таблица замыканий (отношение смежности)

Каждый из этих методов предлагает свои преимущества и недостатки и могут подходить для различных сценариев в зависимости от таких факторов, как производительность, требования к хранилищу и запросы. сложность.

Аспекты производительности списков смежности

Что касается производительности обхода списков смежности, конкретное время выполнения зависит от различных факторов, включая используемый сервер базы данных, сложность запроса и размер набора данных. Для веб-сайта с примерно 200 страницами маловероятно, что обход с использованием списка смежности в MySQL (innoDB) со стеком LAMP превысит 0,3 секунды.

Вывод

Когда Выбирая подходящую иерархическую структуру данных для конкретного приложения, крайне важно учитывать требования, потребности в производительности и потенциальные ограничения каждого подхода. Взвешивая характеристики списков смежности, вложенных деревьев и альтернативных методов, разработчики могут принять обоснованное решение по оптимизации эффективности базы данных и поддержанию целостности данных.