# 实现Python MySQL路由树教程
## 一、整体流程
首先，我们需要创建一个MySQL数据库来存储路由树的信息。然后，我们将使用Python编写代码来连接数据库，并实现路由树的功能。
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 创建MySQL数据库 |
| 2 | 连接数据库
原创
2024-04-21 05:40:00
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数据结构表结构介绍：程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品，省份存储，分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，因此是不能直接将Tree存入DBMS，设计合适的Schema及其对应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键。理想中树形结构应该具备如下
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2023-10-05 10:24:17
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索引：排好序的快速查询数据结构MySQL底层用的B+Tree，现在默认的引擎是InnoDB为什么不用其它的数据结构存储数据呢？不用二叉树：因为使用二叉树，当出现特殊情况，单边增长，会导致树跟表一样高，IO次数不会减少不用红黑树：虽然红黑树会进行自平衡，使得树变矮，但是当数据非常庞大的时候，千万数据量的时候，红黑树也会变得非常高，IO次数依然很多不用hash查找：当查询的条件为常量时，使用hash查
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2023-08-26 16:45:15
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1. 各种数据结构的对比二叉树不会平衡树节点，如果插入一组递增的数值，会导致树的高度很高，查询起来非常耗时假设{1,2,3,4,5,6 } 一组数据需要存储，那么他的树的高度就为6红黑树（二叉平衡树）虽然实现了平衡节点，但是每个节点只能存储一个元素的结构还是会导致树高度很高，不如B树和B+树的索引文件页的方式存储B树每个节点都会存储 data数据（每个节点存储容量就大了），这样每个文件页能存储的索
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2023-08-06 14:10:03
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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
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2023-09-21 08:09:16
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B-树B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图.B-树有如下特点:所有键值分布在整颗树中；任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；搜索有可能在非叶子结点结束；在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找；B+ 树B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树, 它与
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2024-05-17 13:37:40
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一、为什么使用B+树作为索引？InnoDB支持的常见的索引有：B+树索引全文索引哈希索引其中B+树索引是InnoDB的默认索引，可参阅：Linux后台服务器开发交流qun720209036B-树的特点一个M阶的B树具有如下几个特征：（如下图 M=3）(下文的关键字可以理解为有效数据，而不是单纯的索引)定义任意非叶子结点最多只有 M 个儿子，且 M>2根结点的儿子数为[2, M]除根结点以外的
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2024-07-30 13:37:40
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什么是索引？索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么？B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构，它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化，可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据
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2023-07-04 20:21:52
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InnoDB存储引擎支持两种常见的索引：B+树和哈希。B+树B+树是从一个Balance Binary树（平衡二叉树）发展而来的，但不是一个平衡二叉树，B+树的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找。平衡二叉树：左子树的值总是小于根的值，右子树的值总是大于根的键值，二分查找法：logn平衡二叉树对于查找的性能是比较高的，但是不是最高的，只是接近最高的性能。
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2023-09-07 11:03:20
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Mysql高级使用Mysql索引mysql 的不同loggolang如何使用Mysql事务与索引 Mysql索引mysql为什么选择b+树？MySQL选择B+树作为索引结构的原因有以下几点：B+树的空间利用率更高，因为它的内部节点只存储键值和指针，而不存储数据，所以每个节点可以存储更多的键值，从而减少树的高度和磁盘I/O次数。B+树的查询效率更稳定，因为它的所有数据都存储在叶子节点上，而且叶子节
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2023-10-28 10:17:32
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索引是一种数据存储结构，对表中一列或多列进行排序以快速定位获取数据 . 就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找到某个主题，一般会先找到对应页码。在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。索引类型B树大多数存储引擎都支持B树索引。B树通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子到根的距离相同。B树索引能够加快访问数据的速度
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2023-09-19 23:05:14
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看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM。
索引是什么?
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
索引能干什么?
提高数据查询的效率
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2024-06-07 14:20:11
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上一章的内容，我们介绍了树形结构的概念，以及如何通过Python 来表示一棵树。本篇文章我们就要来考虑下如何进行树的遍历。在讲数据结构的时候，我们做过一个高度概括，所谓的数据结构就是保存数据的一种方式，而对数据的操作也就是 增、删、查、改 这么几种典型的操作。 上一篇文章在介绍树的基本概念时，已经介绍了节点的增加，今天要重点介绍的就是遍历查找，所谓遍历查找，就是访问树结构中的所有节点。在线性结构中
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2023-08-17 09:37:04
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[树和树算法]Python实现Ⅰ目标Ⅱ 树的相关概念Ⅲ 树的定义Ⅳ 树的列表表示Ⅴ 树的节点表示Ⅵ 分析树例子1例子2如何构建分析树？Ⅶ 树的遍历Ⅷ 二叉堆实现基本操作二叉堆的实现结构属性排序属性堆操作完整二叉堆代码实现Ⅸ 二叉查找树基本操作查找树实现Ⅹ 平衡二叉树操作性能总结 Ⅰ目标1.要理解树数据结构是什么，以及如何使用它。 2.查看树如何用于实现 map 数据结构。 3.使用列表实现树。
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2023-10-10 12:32:39
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一、Python中树的定义：一棵树由根和其他子树组成，这些子树也是树。二、python中树的实现：1、python中可以用列表表示树，列表中有三个元素[根，左孩子，右孩子],左右孩子还是一个列表，也是由三个元素组成。例如['a', ['b', 'c', []], []]:这棵数根节点是'a'，左孩子是['b', 'c', []
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2023-08-15 16:50:41
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这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：(1)多路，非二叉树(
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2023-07-04 14:31:12
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系列索引Unicode 与 Emoji字典树 TrieTree 与性能测试生产实践生产实践我们最终要解决 Emoji 在浏览器和打印物上的显示一致。进行了多番对比，，在显示效果和精度上，macOS 和 Unicode 标准的风格相近，最终决定使用 Unicode 提供的图片作为跨平台显示。浏览器和渲染程序在渲染文本前，将内容交由后端进行 Emoji 检索。提交请求示例如下：{
"section
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2023-12-16 20:37:31
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# MySQL 树数据转树形JSON
在数据库中，树形数据结构是一种常见的数据组织方式。MySQL数据库支持多种存储树形数据的方法，如邻接列表模型、闭包表模型等。然而，当我们需要将树形数据以JSON格式展示时，就需要进行一定的转换。本文将介绍如何将MySQL中的树形数据转换为树形JSON格式。
## 树形数据模型
在MySQL中，树形数据通常使用邻接列表模型存储。以一个简单的部门表为例，其结
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2024-07-27 03:54:53
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一、树的基础知识1、树的定义（1）树是一种数据结构，例如：目录结构如下图： （2）树是一种可以递归定义的数据结构，定义如下： 树是由n个节点组成的集合：a.如果n=0，那这是一棵空树；b.如果n>0,那存在1个节点作为树的根节点，其他节点可以分为m个集合，每个集合本身又是一棵树。2、树的基本概念 （1）根节点，树的最内侧，根部； 叶子节点：不能分叉的节点 如上
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2023-10-08 09:01:57
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之前介绍的KNN算法使用的是线性扫描，计算复杂度和空间复杂度都很高。事实上，实际数据集中的点一般时呈簇状分布的，所以，很多点我们是完全没有必要遍历的，索引树的方法就是对将要搜索的点进行空间划分，空间划分可能会有重叠，也可能没有重叠，kd-tree就是划分空间没有重叠的索引树kd-tree是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围
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2023-10-26 17:49:38
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