树形结构数据存储方案（一）：邻接列表模式

技术交流
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树形结构数据存储方案（一）：邻接列表模式

在程序开发中，我们常遇到用树型结构来表示某些数据间的关系，如企业的组织架构、商品的分类、操作栏目等，目前的关系型数据库都是以二维表的形式记录存储数据，而树型结构的数据如需存入二维表就必须进行Schema设计。最近对此方面比较感兴趣，专门做下梳理，如下为常见的树型结构的数据：

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其中最简单的方法是：Adjacency List（邻接列表模式）。简单的说是根据节点之间的继承关系，显现的描述某一节点的父节点，从而建立二位的关系表。表结构通常设计为{Node_id,Parent_id}，如下图：

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使用连接表的大致代码：

<?php
// $parent is the parent of the children we want to see
// $level is increased when we go deeper into the tree,
//        used to display a nice indented tree
 
function display_children($parent, $level) 
{
   // 获得一个 父节点 $parent 的所有子节点
   $result = mysql_query('SELECT name FROM tree WHERE parent="'.$parent.'";');
 
   // 显示每个子节点
   while ($row = mysql_fetch_array($result)) 
   {
       // 缩进显示节点名称
       echo str_repeat('  ',$level).$row['name']."\n";
 
       //再次调用这个函数显示子节点的子节点
      
       display_children($row['name'], $level+1);
   }
}
?>

对整个结构的根节点（Food）使用这个函数就可以打印出整个多级树结构，由于Food是根节点它的父节点是空的，所以这样调用: display_children(”,0)。将显示整个树的内容。如果你只想显示整个结构中的一部分，比如说水果部分，就可以这样调用：display_children(‘Fruit’,0);

几乎使用同样的方法我们可以知道从根节点到任意节点的路径。比如 Cherry 的路径是 ”Food >; Fruit >; Red”。 为了得到这样的一个路径我们需要从最深的一级”Cherry”开始， 查询得到它的父节点”Red”把它添加到路径中， 然后我们再查询Red的父节点并把它也添加到路径中，以此类推直到最高层的”Food”

以下是代码：

<?php
// $node 是那个最深的节点
function get_path($node) 
{
   // 查询这个节点的父节点
   $result = mysql_query('SELECT parent FROM tree '.
                          'WHERE name="'.$node.'";');
   $row = mysql_fetch_array($result);
 
   // 用一个数组保存路径
   $path = array();
 
   // 如果不是根节点则继续向上查询
   // (根节点没有父节点)
   if ($row['parent']!='') 
   {
       // the last part of the path to $node, is the name
       // of the parent of $node
       $path[] = $row['parent'];
 
       // we should add the path to the parent of this node
       // to the path
       $path = array_merge(get_path($row['parent']), $path);
   }
 
   // return the path
   return $path;
}
?>

如果对”Cherry”使用这个函数：print_r(get_path(‘Cherry’))，就会得到这样的一个数组了：

Array  
(  
  [0] =>; Food  
  [1] =>; Fruit  
  [2] =>; Red  
)

这种方案的优点很明显：结构简单易懂，由于互相之间的关系只由一个parent_id维护，所以增删改都是非常容易，只需要改动和他直接相关的记录就可以。缺点当然也是非常的突出：由于直接地记录了节点之间的继承关系，因此对Tree的任何CRUD操作都将是低效的，这主要归根于频繁的“递归”操作，递归过程不断地访问数据库，每次数据库IO都会有时间开销。举个例子，如果想要返回所有水果，也就是水果的所有子孙节点，看似很简单的操作，就需要用到一堆递归。当然，这种方案并非没有用武之地，在树的层级比较少的时候就非常实用，在邻接列表模式的基础上还可以拓展的是平面表，区别是将节点的level和当前节点的顺序也放入表中，比较适合类似评论等场景，具体的表结构类似这样，这里就不再深入阐述。

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参考链接：

原文：https://www.biaodianfu.com/adjacency-list.html

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