在SQL中管理层次结构：MPTT /嵌套集与邻接列表与存储路径

Question

一段时间以来，我一直在努力解决如何最好地处理SQL中的层次结构。由于邻接列表的限制和MPTT /嵌套集的复杂性而感到沮丧，我开始考虑简单地存储密钥路径，作为一个简单的node_key/node_key/...字符串。我决定编译这三种技术的优点和缺点：

创建/删除/移动节点所需的呼叫数：

• 邻接= 1
• MPTT = 3
• Path = 1（用包含该路径的所有节点的新节点路径替换旧节点路径）

获取树所需的调用次数：

• 邻接= [子级别数]
• MPTT = 1
• 路径= 1

获取节点/祖先路径所需的调用次数：

• 邻接= [超级数量]
• MPTT = 1
• 路径= 0

获取子节点数所需的呼叫数：

• 邻接= [子级别数]
• MPTT = 0（可以从右/左值计算）
• 路径= 1

获取节点深度所需的调用次数：

• 邻接= [超级数量]
• MPTT = 1
• 路径= 0

所需的DB字段：

• 邻接= 1（父母）
• MPTT = 3（父，右，左）
• 路径= 1（路径）

结论

存储的路径技术使用与每个用例中的其他技术相同或更少的调用，除了一个。通过这种分析，存储路径是明显的赢家。更不用说，它实现起来要简单得多，人类可读等等。

所以问题是，不应该将存储路径视为比MPTT更强大的技术吗？为什么存储路径不是更常用的技术，为什么不在给定实例中使用MPTT？

另外，如果您认为此分析不完整，请告知我们。

更新

至少有两件事MPTT可以开箱即用，存储的路径解决方案不会：

1. 允许计算每个节点的子节点数，而无需任何其他查询（如上所述）。
2. 在给定级别的节点上强加订单。其他解决方案是无序的。

Answer 1

您可能还会考虑我在What is the most efficient/elegant way to parse a flat table into a tree?

的回答中描述的闭包表设计

创建/删除/移动节点所需的调用：

• Closure = 1

获取树所需的调用：

• Closure = 1

获取节点/祖先路径所需的调用：

• Closure = 1

获取子节点数所需的调用：

• Closure = 1

获取节点深度所需的调用：

• Closure = 1

所需的DB字段：

• Adjancency =另外1个字段/行
• 路径=另外1个字段/行
• MPTT = 2个或3个以上的字段/行
• Closure =额外表格中的2或3个字段。该表有O（n ^ 2）行最坏情况，但远远少于大多数实际情况。

还有其他一些注意事项：

支持无限深度：

• Adjacency = yes
• MPTT =是
• 路径=否
• Closure = yes

支持参照完整性：

• Adjacency = yes
• MPTT =否
• 路径=否
• Closure = yes

我还在演示文稿Models for Hierarchical Data with SQL and PHP和我的书SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming中介绍了封闭表。

Answer 2

您的结论存在的问题是，它忽略了使用树木时涉及的大多数问题。

通过将技术的有效性降低到“调用次数”，您可以有效地忽略所有理解数据结构和算法试图解决的问题;也就是说，执行速度最快，内存和资源占用率低。

SQL服务器的“调用次数”似乎是一个很好的度量标准（“少看代码”），但如果结果是一个永不完成的程序，运行缓慢，或占用太多空间，它实际上是一个无用的指标。​​

通过存储每个节点的路径，您不会创建树数据结构。相反，您正在创建一个列表。树的任何优化操作都会丢失。

使用小日期集可能很难看到（在很多小树的情况下，列表更好），尝试一些大小为500,1000,10k的数据集的示例 - 您将很快看到为什么存储整个路径不是一个好主意。