sql反模式(二) — 单纯的树

有志者，事竟成！如果你在学习数据库，那么本文《sql反模式(二) — 单纯的树》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括MySQL、PHP，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

个人博客：http://www.80soho.com/?p=781

场景：

有这么个需求：设计开发一个评论系统，要求用户可以评论文章以及相互回复，无层级数限制。

这个需求开发人员基本都遇到过，可以先回忆或考虑这个数据表如何设计！

定义：

存在递归关系的数据很常见，数据常会像树或者以层级方式组织。在树形结构中，实例被称为节点(node)，每个节

点有多个子节点和一个父节点，最上面的节点叫根(root)节点,它没有父节点，最底层的没有子节点的节点叫叶

(leaf), 中间的节点简单地称为非叶(nonleaf)节点。

评论数据就是一种树形结构数据，评论的子节点就是它的回复。其他的树形结构数据像职员与经理的关系，菜单等等很多；

方案：以下所有方案中暂不考虑外键约束，数据库是MYSQL!

• 邻接表

  这个可能是最常见的解决方案，直接添加parent_id字段，引用同一张表中的其他回复。表结构如下

   CREATE TABLE `Comments` (
    `comment_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID',
    `parent_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '评论的父ID',
    `article_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '文章ID',
    `comment` varchar(200) DEFAULT '' COMMENT '评论内容',
    PRIMARY KEY (`comment_id`)
  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='简化的评论表';

  邻接表总是依赖父节点，看看它的优缺点：

  1. 无法完成树操作中最普通的有一项，查询一个节点的所有后代；

     • 要用一条简单的sql检索一个很长的回复分支还是很困难的；
     • 也可先获取文章的所有评论，在程序的栈内存中处理整合，但数据量，访问量都大，每次有人访问都要做一次数据处理也不切实际；
  2. 增加叶子节点操作是非常方便的；
  3. 删除节点会变得比较复杂：考虑数据完整性，删除一棵子树，不得不考虑处理其所有的后代节点；

上述这种方案可被叫做：‘单纯的数‘ 反模式！

要合理的使用反模式：邻接表设计的优势在于能快速地获取一个给定节点的直接父节点，也很容易插入新节点。如果这样的需求就是你的应用程序的需求，那使用邻接表就可以很好地工作！

下面再看看其他的方案：

• 路径枚举

  路径枚举的设计通过将所有的祖先的信息联合成一个字符串，并保存为每个节点的一个属性：

  CREATE TABLE `Comments` (
    `comment_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID',
    `path` varchar(1000) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '路径：eg: 1/2/4',
    `article_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '文章ID',
    `comment` varchar(200) DEFAULT '' COMMENT '评论内容',
    PRIMARY KEY (`comment_id`)
  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='简化的评论表';

来看看该方案有没有解决邻接表的问题，

    SELECT * from Comments AS c where '1/3/4/' like  CONCAT(c.path,'%');

 SELECT * from Comments AS c where c.path like CONCAT('1/','%');

CREATE TABLE `Comments` (
  `comment_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论ID',
  `article_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '文章ID',
  `comment` varchar(200) DEFAULT '' COMMENT '评论内容',
  PRIMARY KEY (`comment_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='简化的评论表';

CREATE TABLE `TreePaths` (
  `ancestor` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '祖先',
  `descendant` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '后代'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

下面看看相关操作

  SELECT c.* from Comments as c JOIN TreePaths as t on c.`comment_id` = t.ancestor WHERE t.descendant=5;

  SELECT c.* from Comments as c JOIN TreePaths as t on c.`comment_id` = t.descendant WHERE t.ancestor=1;

3. 插入子节点：

例如评论5新增一个子节点，应首先插入一条自己到自己的关系，然后搜索TreePaths表中后代是评论5的所有节点，增加这些节点和新节点的’祖先-后代‘关系。

TreePaths表可以继续优化：增加path_length字段表示祖先与后代的层级数等等；

• 综述

  以上列举了三个方案，没种设计都各有优劣，如何选择设计依赖于应用程序中的哪种操作最需要性能上的优化：

  • 邻接表是最方面的设计，并且很多开发中都了解它；
  • 路径枚举能够很直观地展示出祖先与后代之间的路径，但同时由于它不能确保引用完整性，使得这个设计十分脆弱，
  • 闭包表示通用的设计，它要求一个张额外的表来存储关系，使用空间换时间的方案减少操作过程中冗余的计算所造成的消耗。

当然还有其他的设计方案，没有最好的方案，只有最适合某个应用需求的方案，欢迎多多交流！

本篇关于《sql反模式(二) — 单纯的树》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于数据库的相关知识，请关注golang学习网公众号！