Structures de données hiérarchiques dans les bases de données : liste de contiguïté ou arbre imbriqué
Lors de la conception d'une base de données pour accueillir des données hiérarchiques, deux approches courantes émergent : liste de contiguïté et arbre imbriqué. Chaque approche présente des avantages et des inconvénients.
Liste de contiguïté
Dans le modèle de liste de contiguïté, une seule table stocke les nœuds de données et leurs relations parent-enfant. Un champ commun appelé « parent_id » identifie le nœud parent de chaque nœud enfant. Cette approche permet une insertion et une récupération de données simples et intuitives. Cependant, parcourir la hiérarchie pour générer, par exemple, un plan de site peut potentiellement conduire à de nombreuses requêtes de base de données, entraînant un ralentissement des performances.
Arbre imbriqué
En revanche, l'arbre imbriqué
Le modèle d'arbre imbriqué utilise une seule table pour représenter la structure hiérarchique. L'emplacement de chaque nœud dans l'arborescence est défini par deux champs : "left_value" et "right_value". Ce modèle prend en charge efficacement les opérations de parcours hiérarchique, mais il introduit de la complexité dans la manipulation des données et nécessite des mesures supplémentaires pour maintenir l'intégrité de l'arborescence.
Comparaison réaliste des performances
Avec un site comprenant environ 200 pages, l'impact sur les performances de l'utilisation d'une liste de contiguïté ou d'un arbre imbriqué pour la traversée reste incertain. Les performances globales dépendraient de facteurs tels que l'optimisation de la base de données, la capacité du serveur et la complexité de la hiérarchie elle-même.
Options alternatives
Table de fermeture (relation de contiguïté)
Chacune de ces approches offre des forces et des faiblesses variables, qui doivent être prises en compte en fonction d'exigences spécifiques et d'objectifs de performance.Pour plus d'informations, reportez-vous aux réponses référencées dans la question d'origine ou explorez les livres recommandés tels que "Arbres et hiérarchies en SQL pour les Smarties" par Joe Celko et "SQL Design Patterns" par Vadim Tropashko pour acquérir une compréhension globale des structures de données hiérarchiques dans les bases de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!