# 使用MySQL存储树形结构
## 引言
MySQL是一个关系型数据库管理系统，通常用于存储和管理大量的结构化数据。在某些情况下，我们需要将树形结构数据存储在MySQL中，以便可以方便地进行查询和操作。本文将介绍如何使用MySQL存储树形结构，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下表展示了实现MySQL树形存储的整体流程。我们将使用一个示例来说明每个步骤需要做什么。
| 步骤 |
原创
2024-01-05 10:54:43
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B+树经常用于数据库存储的数据结构，例如mysql，mysql也是存储在磁盘上的。b+树是在b树的基础上构建的更利于查找连续存储的数据。b树特点：b树中允许一个节点包含多个key,也就是上面所说的2-3-4树类型的树，但是它包含的节点数可以更多，所以我们可以称它为M阶B树。特点：1）每个节点最多M减一个节点，可以升序排列2）每个节点最多有M个子节点3）根节点至少有两个子节点4）每个由key-val
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2023-10-24 00:01:38
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这篇文章主要介绍的是MySQL怎样通过Adjacency List存储树形结构，相信很多小朋友都不知道吧，没关系，小杜整理了一下并分享给大家学习，内容介绍的非常详细，且具有一定的参考价值，感兴趣的朋友不妨来看看，希望对大家有所帮助！今天来看看一个比较头疼的问题，如何在数据库中存储树形结构呢？想MySQL这样的关系型数据库，比较适合存储一些类似表格的扁平化数据，但是遇到像树形结构这样有深度的人，就很
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2023-09-21 19:08:52
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今天介绍将树形结构存储在数据库中的第三种方法——终结表(原谅我这生硬的翻译。。)。继续用上一篇的栗子，下面是要存储的结构图：需要回答的问题依旧是这样几个：1.查询小天的直接上司。2.查询老宋管理下的直属员工。3.查询小天的所有上司。4.查询老王管理的所有员工。方案三、Closure Table 终结表法，保存每个节点与其各个子节点的关系，也就是记录以其为根节点的全部子节点信息。直接上代码就明白了：
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2023-11-08 16:52:01
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目录一、基本存储结构-页二、页的上层结构三、页的内部结构 3.1 文件头与文件尾3.2 记录部分3.3 页头与页目录 四、记录的行格式4.1 Compact行格式 4.1.1 变长字段长度列表4.1.2 NULL值列表4.1.3 记录头信息 4.1.4 真实信息4.2 Dynamic和Compressed行格式 4.3 Redundant
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2023-08-16 16:44:12
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#include #include #include using namespace std;const int maxn = 100;//树的节点const int maxm = 10000;//树的边。int s[maxn];struct node { int tail; int next;}edge[maxm];void dfs(int u) {//搜索一遍。 for(int i = s[u]; i != -1; i = edge[i].next) { printf("%d -> %d\n", u, edge[i].tail); dfs(ed...
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2013-08-15 19:09:00
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一次真实的美团面试经历那么，我们来看一次笔者的一次真实美团面试，面试官关于Mysql的数据结构的提问。面试官： Mysql的底层数据结构有了解过么？帅航： 有，是B+树。面试官： 为什么是B+树呢，刚才说到HashMap用的哈希表，红黑树查询效率都挺高的，为什么Mysql不用呢？帅航： 哈希表的一次查询是很快，但是范围查询就很搓了；至于红黑树的话，由于二叉树的特性，数据量太大的情况下，树会很高，
原创
2022-01-11 13:45:00
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一次真实的美团面试经历那么，我们来看一次笔者的一次真实美团面试，面试官关于Mysql的数据结构的提问。面试官：Mysql的底层数据结构有了解过么？帅航：有，是B+树。面试官：为什么是B+树呢，刚才说到HashMap用的哈希表，红黑树查询效率都挺高的，为什么Mysql不用呢？帅航：哈希表的一次查询是很快，但是范围查询就很搓了；至于红黑树的话，由于二叉树的特性，数据量太大的情况下，树会很高，由于数据是存储在磁盘上的，这样与磁盘的IO会很频繁，是不可以接受的。所以选择B+树。面试官：那树高的
原创
2021-08-26 09:36:46
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树的存储： 二叉树的存储： 1. 连续存储(顺序存储)【完全二叉树】，以数组实现 优点: 查找某个节点的父节点和子节点(包括判断有没有子节点和父节点) 缺点： 耗用内存空间过大 2. 链式存储： 一个节点包含三个部分：左子节点地址、数据域、右子节点地址 优点：耗内存小 一般树的存储： 由于计算机的内
原创
2021-07-20 09:28:44
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原文网址：MySQL原理--索引的原理_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客简介本文介绍MySQL的索引的原理。MySQL的索引默认是使用B+树来实现的。B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读人到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。 B+ 树的特点（相对于B 树）叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引
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2023-07-04 14:32:05
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树的存储结构有双亲表示法，孩子表示法……
原创
2017-09-28 23:20:54
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一、树和森林的概念 树：是n（n>=0）个结点的有限集合。若n=0，称为空树。若n>0，则有且仅有一个特定的称为根Root的结点；其余结点可分为m（m>=0）个互不相交的有限集T1，T2，...，Tm； 森林：m（m>=0）棵互不相交的树的集合。 二、树的存储结构 1.双亲表示法 实现：定义结构数组 ...
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2021-07-12 21:48:00
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一、存储方法 树的存储结构必须能唯一的体现树中各结点之间的逻辑关系,常用的存储式有三种:孩子兄弟表示法(链式存储)、双亲表示法(顺序存储)和孩子示法(顺序+链式存储)。 二、链式存储 三、顺序存储 四、顺序+链式存储 ...
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2021-09-08 15:59:00
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如何在Java中存储树形结构
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中存储树形结构。首先，我们来看整个过程的流程，然后逐步解释每一步需要做什么以及所需的代码。
### 整个过程流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建树节点类 |
| 2 | 创建树类 |
| 3 | 添加节点到树中 |
| 4 | 遍历树结构 |
### 具体步骤及代码：
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原创
2024-07-02 06:58:36
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今天来介绍把树形结构存入数据库的第二种方法——路径枚举法。 还是借用上一篇的栗子，为了方便大家查阅，我把图又原样搬过来了。 需要回答的问题依旧是这样几个： 1.查询小天的直接上司。 2.查询老宋管理下的直属员工。 3.查询小天的所有上司。 4.查询老王管理的所有员工。方案二、 Path Enumeration 路径枚举法，记录下根节点到每个子节点的路径。 先创建表：
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2024-05-28 10:35:47
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背景在优化慢接口的时候，遇到一个问题，在通过索引查询数据库表的时候根据时间区间去扫描表的时候，开始时间时表扫描的其实位置吗？或者说根据时间日期B+索引能一次性定位到具体的时间位置吗？是的不能。那为什么不能呢？ 接下来我们来看看b+树索引的底层数据结构。InnoDB索引概述innoDB存储引擎支持的索引有：B+树索引
全文索引
哈希索引 在这需要注意的是InnoDB存储引擎支持的hash索引是自适
问题？？InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据？答案：约2千万为什么是这么多？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比现金的流通最小单位是一毛。在计算机中，磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于InnoDB
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2024-06-08 19:31:24
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1.数据库在查询的时候，数据类型会出现隐式转化(如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，索引会失效)，怎么避免隐式转换#sname为varchar类型，用值类型搜索explain select sno
from s
where sname=123;
#sname为varchar类型，用字符串类型搜索
explain select sno
from s
where sname='12
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2024-08-10 20:05:01
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mysql索引的底层结构MySQL中的索引索引的底层数据结构索引的类型普通索引主键索引唯一索引全文索引如何选择索引从表面的基本特性考虑性能和底层来分析覆盖索引的定义回表操作最左匹配原则 MySQL中的索引本质是一种‘排好序的数据结构’，可以帮助快速查找数据。可以类比目录理解。不能全加上索引的原因： 虽然它查询使用优化隐藏器提高性能，但是也会相应占物理空间，从而导致降低增删改的速度，因为操作数据的
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2023-08-20 22:47:33
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引言我们知道mysql的索引模型是B+树，每个索引在innodb引擎中其实都是一个B+树，面试中经常会问为什么mysql不使用适用于磁盘访问而设计的B树而是用B+树，既然要聊为什么，那么首先要对二者有一个清晰的了解。B树 每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null。根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key，并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的
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2023-09-19 01:15:51
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