MongoDB树形数据存储

树形结构的存储是一种非常典型的需求，例如菜单、省市区、栏目等等。

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将树形结构的每个节点作为一行存储，每个节点保存父节点的指针(pid)。优点是简单易懂，插入修改比较简单。缺点是若要获取某个节点的所有子节点，将是一件非常恶心的事情。

在方式1中增加left和right，相当于btree的左右分支，分别存储左右分支节点的最大值和最小值。优点是查询一个节点的子节点容易，仅需做范围查询查询即可。缺点是由于树形结构存储在里面，增加或修改已存在的节点将可能产生连锁反应，操作复杂。

将整个树结构存成一个文档，文档结构即树形结构，简明易懂。缺点是文档越来越大，对所有节点的修改都集中在此文档中，并发操作受限。

将每个节点的子节点保存起来，优点是结构简单查询子节点方便，缺点是查询父节点会表麻烦。

充分利用文档型存储 schema-less的优点，受限存储一个大的树形文档，再将每个节点的其他信息单独存储。优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。缺点，对所有节点的修改都集中在此文档中，并发操作受限。

建立一个树形结构的SQL表 3实现的功能

主要是要有ID，PID两个字段，下面是我用的一个表，仅供参考：

CREATE TABLE [dbo].[Sys_Menu](

[ID] [int] NOT NULL,

[Code] [varchar](50) NOT NULL,

[PID] [int] NOT NULL,

[Name] [nvarchar](50) NULL,

[Url] [varchar](100) NULL,

[STATE] [bit] NOT NULL,

[IsSelected] [bit] NULL

) ON [PRIMARY]

GO

怎样在 MySQL 表中存储树形结构数据

在 MySQL 表中存储树形结构数据：

一般比较普遍的就是四种方法：（具体见 SQL Anti-patterns这本书）

Adjacency List：每一条记录存parent_id

Path Enumerations：每一条记录存整个tree path经过的node枚举

Nested Sets：每一条记录存 nleft 和 nright

Closure Table：维护一个表，所有的tree path作为记录进行保存。

怎么往数据库里插入一个树形结构的表，并且用一句SQL语句将其遍历出来

树形结构统一使用下面的测试表与测试数据

CREATE TABLE test_tree (

test_id INT,

pid INT,

test_val VARCHAR(10),

PRIMARY KEY (test_id)

);

INSERT INTO test_tree VALUES(1, NULL, '.NET');

INSERT INTO test_tree VALUES(2, 1, 'C#');

INSERT INTO test_tree VALUES(3, 1, 'J#');

INSERT INTO test_tree VALUES(4, 1, 'ASP.NET');

INSERT INTO test_tree VALUES(5, 1, 'VB.NET');

INSERT INTO test_tree VALUES(6, NULL, 'J2EE');

INSERT INTO test_tree VALUES(7, 6, 'EJB');

INSERT INTO test_tree VALUES(8, 6, 'Servlet');

INSERT INTO test_tree VALUES(9, 6, 'JSP');

INSERT INTO test_tree VALUES(10, NULL, 'Database');

INSERT INTO test_tree VALUES(11, 10, 'DB2');

INSERT INTO test_tree VALUES(12, 10, 'MySQL');

INSERT INTO test_tree VALUES(13, 10, 'Oracle');

INSERT INTO test_tree VALUES(14, 10, 'SQL Server');

INSERT INTO test_tree VALUES(15, 13, 'PL/SQL');

INSERT INTO test_tree VALUES(16, 15, 'Function');

INSERT INTO test_tree VALUES(17, 15, 'Procedure');

INSERT INTO test_tree VALUES(18, 15, 'Package');

INSERT INTO test_tree VALUES(19, 15, 'Cursor');

INSERT INTO test_tree VALUES(20, 14, 'T-SQL');

Oracle

使用 START WITH CONNECT BY

语句实现树状查询

SQL ed

Wrote file afiedt.buf

1 SELECT

2 LPAD(' ', 2*(LEVEL-1)) || test_val AS test_val

3 FROM

4 test_tree

5 START WITH

6 test_id IN (1, 6, 10)

7* CONNECT BY PRIOR test_id = pid

SQL /

TEST_VAL

-----------------------------------------------------------

.NET

C#

J#

ASP.NET

VB.NET

J2EE

EJB

Servlet

JSP

Database

DB2

TEST_VAL

-----------------------------------------------------------

MySQL

Oracle

PL/SQL

Function

Procedure

Package

Cursor

SQL Server

T-SQL

20 rows selected.

SQL Server

使用 Common Table Expression (CTE) 来实现 递归调用。

1 WITH StepCTE

2 AS

3 (

4 SELECT

5 test_id,

6 pid,

7 test_val,

8 1 as Lev

9 FROM

10 test_tree

11 WHERE

12 test_id IN (1,6,10)

13 UNION ALL

14 SELECT

15 T.test_id,

16 T.pid,

17 T.test_val,

18 CTE.Lev + 1

19 FROM

20 test_tree T INNER JOIN StepCTE CTE

21 ON T.pid = CTE.test_id

22 )

23 SELECT

24 test_id, pid, test_val, Lev

25 FROM StepCTE;

26 go

test_id pid test_val Lev

----------- ----------- ---------- -----------

1 NULL .NET 1

6 NULL J2EE 1

10 NULL Database 1

11 10 DB2 2

12 10 MySQL 2

13 10 Oracle 2

14 10 SQL Server 2

20 14 T-SQL 3

15 13 PL/SQL 3

16 15 Function 4

17 15 Procedure 4

18 15 Package 4

19 15 Cursor 4

7 6 EJB 2

8 6 Servlet 2

9 6 JSP 2

2 1 C# 2

3 1 J# 2

4 1 ASP.NET 2

5 1 VB.NET 2

(20 行受影响)

本文名称：存树形结构的nosql,树的存储结构主要有
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