- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
CFSDN坚持开源创造价值,我们致力于搭建一个资源共享平台,让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章mysql 无限级分类实现思路由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
第一种方案: 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。 第二种方案: 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 这样可以比较容易得到各上级分类的ID,而且在查询分类下的信息的时候, 可以使用:SELECT * FROM category WHERE pid LIKE “1,3%”。 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。 第三种方案: 无限级分类----改进前序遍历树 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)。 原理: 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。 表结构设计: 。
那么我们怎样才能通过一个SQL语句把所有的分类都查询出来呢,而且要求如果是子类的话前面要打几个空格以表现是子分类。要想查询出所有分类很好办:SELECT * FROM category WHERE lft>1 AND lft<18 ORDER BY lft这样的话所有的分类都出来了,但是谁是谁的子类却分不清,那么怎么办呢?我们仔细看图不难发现如果相邻的两条记录的右值第一条的右值比第二条的大那么就是他的父类,比如food的右值是18而fruit的右值是11 那么food是fruit的父类,但是又要考虑到多级目录。于是有了这样的设计,我们用一个数组来存储上一条记录的右值,再把它和本条记录的右值比较,如果前者比后者小,说明不是父子关系,就用array_pop弹出数组,否则就保留,之后根据数组的大小来打印空格。这样就解决了这个问题。代码如下 表结构: 。
复制代码代码如下
-- -- 表的结构 `category` -- CREATE TABLE IF NOT EXISTS `category` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `type` int(11) NOT NULL COMMENT '1为文章类型2为产品类型3为下载类型', `title` varchar(50) NOT NULL, `lft` int(11) NOT NULL, `rgt` int(11) NOT NULL, `lorder` int(11) NOT NULL COMMENT '排序', `create_time` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=10 ; -- -- 导出表中的数据 `category` -- INSERT INTO `category` (`id`, `type`, `title`, `lft`, `rgt`, `lorder`, `create_time`) VALUES (1, 1, '顶级栏目', 1, 18, 1, 1261964806), (2, 1, '公司简介', 14, 17, 50, 1264586212), (3, 1, '新闻', 12, 13, 50, 1264586226), (4, 2, '公司产品', 10, 11, 50, 1264586249), (5, 1, '荣誉资质', 8, 9, 50, 1264586270), (6, 3, '资料下载', 6, 7, 50, 1264586295), (7, 1, '人才招聘', 4, 5, 50, 1264586314), (8, 1, '留言板', 2, 3, 50, 1264586884), (9, 1, '总裁', 15, 16, 50, 1267771951); /** * 显示树,把所有的节点都显示出来。 * 1、先得到根结点的左右值(默认根节点的title为“顶级目录”)。 * 2、查询左右值在根节点的左右值范围内的记录,并且根据左值排序。 * 3、如果本次记录右值大于前次记录的右值则为子分类,输出时候加空格。 * @return array **/ function display_tree(){ //获得root左边和右边的值 $arr_lr = $this->category->where("title = '顶级栏目'")->find(); //print_r($arr_lr); if($arr_lr){ $right = array(); $arr_tree = $this->category->query("SELECT id, type, title, rgt FROM category WHERE lft >= ". $arr_lr['lft'] ." AND lft <=".$arr_lr['rgt']." ORDER BY lft"); foreach($arr_tree as $v){ if(count($right)){ while ($right[count($right) -1] < $v['rgt']){ array_pop($right); } } $title = $v['title']; if(count($right)){ $title = '|-'.$title; } $arr_list[] = array('id' => $v['id'], 'type' => $type, 'title' => str_repeat(' ', count($right)).$title, 'name' =>$v['title']); $right[] = $v['rgt']; } return $arr_list; } } 。
好了 只要这样所有的分类都可以一次性查询出来了,而不用通过递归了。 下面的问题是怎样进行插入、删除和修改操作 插入:插入操作很简单找到其父节点,之后把左值和右值大于父节点左值的节点的左右值加上2,之后再插入本节点,左右值分别为父节点左值加一和加二,可以用一个存储过程来操作: 。
复制代码代码如下
CREATE PROCEDURE `category_insert_by_parent`(IN pid INT,IN title VARCHAR(20), IN type INT, IN l_order INT, IN pubtime INT) BEGIN DECLARE myLeft INT; SELECT lft into myLeft FROM category WHERE id= pid; UPDATE qy_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > myLeft; UPDATE qy_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > myLeft; INSERT INTO qy_category(type, title, lft, rgt, lorder, create_time) VALUES(type ,title, myLeft + 1, myLeft + 2, l_order, pubtime); commit; END 。
删除操作: 删除的原理:1.得到要删除节点的左右值,并得到他们的差再加一,@mywidth = @rgt - @lft + 1; 2.删除左右值在本节点之间的节点 3.修改条件为大于本节点右值的所有节点,操作为把他们的左右值都减去@mywidth 存储过程如下: 。
复制代码代码如下
CREATE PROCEDURE `category_delete_by_key`(IN id INT) BEGIN SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1 FROM category WHERE id = id; DELETE FROM category WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight; UPDATE nested_category SET rgt = rgt - @myWidth WHERE rgt > @myRight; UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight; 。
修改: 要命的修改操作,本人看了很久也没有看出什么规律出来,只要出此下策,先删除再插入,只要调用上面2个存储过程就可以了! 总结:查询方便,但是增删改操作有点繁琐,但是一般分类此类操作不是很多,还是查询用的多,再说弄个存储过程也方便! 上面第三种方案具体讲解类容是从http://home.phpchina.com/space.php?uid=45095&do=blog&id=184675拷贝过来,方便以后自己查看。 暂时从各方面及理论上考虑 偏向于第三方案。不过还没有做过测试,到底效率怎么样。 期待更好的解决方案! 。
最后此篇关于mysql 无限级分类实现思路的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于mysql 无限级分类实现思路的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
背景: 我最近一直在使用 JPA,我为相当大的关系数据库项目生成持久层的轻松程度给我留下了深刻的印象。 我们公司使用大量非 SQL 数据库,特别是面向列的数据库。我对可能对这些数据库使用 JPA 有一
我已经在我的 maven pom 中添加了这些构建配置,因为我希望将 Apache Solr 依赖项与 Jar 捆绑在一起。否则我得到了 SolarServerException: ClassNotF
interface ITurtle { void Fight(); void EatPizza(); } interface ILeonardo : ITurtle {
我希望可用于 Java 的对象/关系映射 (ORM) 工具之一能够满足这些要求: 使用 JPA 或 native SQL 查询获取大量行并将其作为实体对象返回。 允许在行(实体)中进行迭代,并在对当前
好像没有,因为我有实现From for 的代码, 我可以转换 A到 B与 .into() , 但同样的事情不适用于 Vec .into()一个Vec . 要么我搞砸了阻止实现派生的事情,要么这不应该发
在 C# 中,如果 A 实现 IX 并且 B 继承自 A ,是否必然遵循 B 实现 IX?如果是,是因为 LSP 吗?之间有什么区别吗: 1. Interface IX; Class A : IX;
就目前而言,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visit the
我正在阅读标准haskell库的(^)的实现代码: (^) :: (Num a, Integral b) => a -> b -> a x0 ^ y0 | y0 a -> b ->a expo x0
我将把国际象棋游戏表示为 C++ 结构。我认为,最好的选择是树结构(因为在每个深度我们都有几个可能的移动)。 这是一个好的方法吗? struct TreeElement{ SomeMoveType
我正在为用户名数据库实现字符串匹配算法。我的方法采用现有的用户名数据库和用户想要的新用户名,然后检查用户名是否已被占用。如果采用该方法,则该方法应该返回带有数据库中未采用的数字的用户名。 例子: “贾
我正在尝试实现 Breadth-first search algorithm , 为了找到两个顶点之间的最短距离。我开发了一个 Queue 对象来保存和检索对象,并且我有一个二维数组来保存两个给定顶点
我目前正在 ika 中开发我的 Python 游戏,它使用 python 2.5 我决定为 AI 使用 A* 寻路。然而,我发现它对我的需要来说太慢了(3-4 个敌人可能会落后于游戏,但我想供应 4-
我正在寻找 Kademlia 的开源实现C/C++ 中的分布式哈希表。它必须是轻量级和跨平台的(win/linux/mac)。 它必须能够将信息发布到 DHT 并检索它。 最佳答案 OpenDHT是
我在一本书中读到这一行:-“当我们要求 C++ 实现运行程序时,它会通过调用此函数来实现。” 而且我想知道“C++ 实现”是什么意思或具体是什么。帮忙!? 最佳答案 “C++ 实现”是指编译器加上链接
我正在尝试使用分支定界的 C++ 实现这个背包问题。此网站上有一个 Java 版本:Implementing branch and bound for knapsack 我试图让我的 C++ 版本打印
在很多情况下,我需要在 C# 中访问合适的哈希算法,从重写 GetHashCode 到对数据执行快速比较/查找。 我发现 FNV 哈希是一种非常简单/好/快速的哈希算法。但是,我从未见过 C# 实现的
目录 LRU缓存替换策略 核心思想 不适用场景 算法基本实现 算法优化
1. 绪论 在前面文章中提到 空间直角坐标系相互转换 ,测绘坐标转换时,一般涉及到的情况是:两个直角坐标系的小角度转换。这个就是我们经常在测绘数据处理中,WGS-84坐标系、54北京坐标系
在软件开发过程中,有时候我们需要定时地检查数据库中的数据,并在发现新增数据时触发一个动作。为了实现这个需求,我们在 .Net 7 下进行一次简单的演示. PeriodicTimer .
二分查找 二分查找算法,说白了就是在有序的数组里面给予一个存在数组里面的值key,然后将其先和数组中间的比较,如果key大于中间值,进行下一次mid后面的比较,直到找到相等的,就可以得到它的位置。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!