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MySQLの階層データから深さベースのツリーを生成（CTEなし）

こんにちは私は何日もMySQLでこの問題に取り組んできましたが、理解できません。あなたに提案はありますか？

基本的に、id、name（カテゴリの名前）、parent（カテゴリの親のID）などのドメインを持つカテゴリテーブルがあります。

データの例：

1  Fruit        0
2  Apple        1
3  pear         1
4  FujiApple    2
5  AusApple     2
6  SydneyAPPLE  5
....

多くのレベルがあり、おそらく3つ以上のレベルがあります。階層に従ってデータをグループ化するSQLクエリを作成します：親>子>孫>など。

次のように、ツリー構造を出力します。

1 Fruit 0
 ^ 2 Apple 1
   ^ 4 FujiApple 2
   - 5 AusApple 2
     ^ 6 SydneyApple 5
 - 3 pear 1

単一のSQLクエリを使用してこれを実行できますか？私が試して動作した代替策は次のとおりです：

SELECT * FROM category WHERE parent=0

この後、もう一度データをループして、parent = idである行を選択します。これは悪い解決策のようです。 mySQLのため、CTEは使用できません。

mysqlhierarchical-datacommon-table-expression
28
bluedream

ストアドプロシージャを使用する場合は、phpからmysqlへの単一の呼び出しでそれを行うことができます。

呼び出しの例

mysql> call category_hier(1);

+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
| cat_id | category_name | parent_cat_id | parent_category_name | depth |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
|      1 | Location      |          NULL | NULL                 |     0 |
|      3 | USA           |             1 | Location             |     1 |
|      4 | Illinois      |             3 | USA                  |     2 |
|      5 | Chicago       |             3 | USA                  |     2 |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)


$sql = sprintf("call category_hier(%d)", $id);

お役に立てれば ：）

完全なスクリプト

テストテーブルの構造：

drop table if exists categories;
create table categories
(
cat_id smallint unsigned not null auto_increment primary key,
name varchar(255) not null,
parent_cat_id smallint unsigned null,
key (parent_cat_id)
)
engine = innodb;

テストデータ：

insert into categories (name, parent_cat_id) values
('Location',null),
   ('USA',1), 
      ('Illinois',2), 
      ('Chicago',2),  
('Color',null), 
   ('Black',3), 
   ('Red',3);

手順：

drop procedure if exists category_hier;

delimiter #

create procedure category_hier
(
in p_cat_id smallint unsigned
)
begin

declare v_done tinyint unsigned default 0;
declare v_depth smallint unsigned default 0;

create temporary table hier(
 parent_cat_id smallint unsigned, 
 cat_id smallint unsigned, 
 depth smallint unsigned default 0
)engine = memory;

insert into hier select parent_cat_id, cat_id, v_depth from categories where cat_id = p_cat_id;

/* http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/temporary-table-problems.html */

create temporary table tmp engine=memory select * from hier;

while not v_done do

    if exists( select 1 from categories p inner join hier on p.parent_cat_id = hier.cat_id and hier.depth = v_depth) then

        insert into hier 
            select p.parent_cat_id, p.cat_id, v_depth + 1 from categories p 
            inner join tmp on p.parent_cat_id = tmp.cat_id and tmp.depth = v_depth;

        set v_depth = v_depth + 1;          

        truncate table tmp;
        insert into tmp select * from hier where depth = v_depth;

    else
        set v_done = 1;
    end if;

end while;

select 
 p.cat_id,
 p.name as category_name,
 b.cat_id as parent_cat_id,
 b.name as parent_category_name,
 hier.depth
from 
 hier
inner join categories p on hier.cat_id = p.cat_id
left outer join categories b on hier.parent_cat_id = b.cat_id
order by
 hier.depth, hier.cat_id;

drop temporary table if exists hier;
drop temporary table if exists tmp;

end #

テスト実行：

delimiter ;

call category_hier(1);

call category_hier(2);

Yahoo geoplanetを使用したいくつかのパフォーマンステストはデータを配置します

drop table if exists geoplanet_places;
create table geoplanet_places
(
woe_id int unsigned not null,
iso_code  varchar(3) not null,
name varchar(255) not null,
lang varchar(8) not null,
place_type varchar(32) not null,
parent_woe_id int unsigned not null,
primary key (woe_id),
key (parent_woe_id)
)
engine=innodb;

mysql> select count(*) from geoplanet_places;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5653967 |
+----------+

テーブルの560万行（場所）なので、phpから呼び出された隣接リストの実装/ストアドプロシージャがどのように処理するかを見てみましょう。

     1 records fetched with max depth 0 in 0.001921 secs
   250 records fetched with max depth 1 in 0.004883 secs
   515 records fetched with max depth 1 in 0.006552 secs
   822 records fetched with max depth 1 in 0.009568 secs
   918 records fetched with max depth 1 in 0.009689 secs
  1346 records fetched with max depth 1 in 0.040453 secs
  5901 records fetched with max depth 2 in 0.219246 secs
  6817 records fetched with max depth 1 in 0.152841 secs
  8621 records fetched with max depth 3 in 0.096665 secs
 18098 records fetched with max depth 3 in 0.580223 secs
238007 records fetched with max depth 4 in 2.003213 secs

全体として、数万行のデータをフロントエンドに返すことを検討することさえ考えず、呼び出しごとにいくつかのレベルのみを動的にフェッチするツリーを構築するため、これらのコールドランタイムにかなり満足しています。ああ、あなたがinnodbがmyisamより遅いと思っていた場合に備えて-私がテストしたmyisamの実装は、すべての点で2倍の速度でした。

ここに他のもの： http://pastie.org/16727

お役に立てれば ：）

38
Jon Black

RDBMSに階層データを格納する一般的な方法は2つあります。隣接リスト（使用しているリスト）とネストされたセットです。 MySQLでの階層データの管理 には、これらの代替案に関する非常に優れた説明があります。ネストされたセットモデルを使用して、単一のクエリで必要なことだけを実行できます。ただし、入れ子になったセットモデルでは、階層構造を更新する作業が増えるため、運用上の要件に応じてトレードオフを検討する必要があります。

8
Ted Hopp

単一のクエリを使用してこれを達成することはできません。この場合、階層データモデルは無効です。データベースに階層データを格納する他の2つの方法を試すことをお勧めします。MPTTモデルまたは「系統」モデルです。これらのモデルのいずれかを使用すると、一度に必要な選択を行うことができます。

詳細は次のとおりです： http://articles.sitepoint.com/article/hierarchical-data-database

3
CyberDude

線形の方法：

醜い関数を使用して、単純な文字列フィールドにツリーを作成しています。

/              topic title
/001           message 1
/002           message 2
/002/001       reply to message 2
/002/001/001/  reply to reply
/003           message 3
etc...

テーブルを使用して、単純なSQLクエリでツリー順のすべての行を選択できます。

select * from morum_messages where m_topic=1234 order by m_linear asc

INSERTは、親線形（および子）を選択し、必要に応じて文字列を計算するだけです。

select M_LINEAR FROM forum_messages WHERE m_topic = 1234 and M_LINEAR LIKE '{0}/___' ORDER BY M_LINEAR DESC limit 0,1  
/* {0} - m_linear of the parent message*/

DELETEは、メッセージを削除するか、親の返信のすべての返信を線形で削除するのと同じくらい簡単です。

0
Moshe L