一种能跨数据库的树形数据表格设计

一种能跨数据库的树形数据表格设计

在数据表的设计中，对于树形的表格数据，处理起来时比较棘手的，个人经历过sql server,oracle,mysql，发现对于树形的表格数据处理都不同。

通常的属性表格设计时我们会这样设计:

create   table  demo_tree (
       id  int  ,
       nodename   varchar ( 50 ),
       parentid  int  
)

这样对于不同的数据库处理起来方法就各异了。在sql server里面可能需要用函数递归，在oracle里面可以使用 connect by  .. start with .. order sibling by ..去达到深度遍历树的目的。

虽然主流的ORM框架能处理数据库厂商sql语法的差异，但是对于树形数据还是缺乏统一的支持。所以有人设计了一个这样的表结构:

1  create   table  DEMO_TREE
2  (  
3    NODELEVEL   INTEGER   not   null ,
4    LEVELCODE   VARCHAR2 ( 500 )  not   null ,
5    PARENTNODE  VARCHAR2 ( 500 ),
6    NODENAME    VARCHAR2 ( 200 )
7     /* 其他字段略 */
8  )

• nodelevel是树的深度，1,2,3...
• levelcode这个字段格式是这样的，我们可以假定每级节点的数量是有上限的，可以根据需要约定比如我们限定每个节点的最多是99999个子节点。这样。levelcode 的第一个节点可以levelcode编号为"00001",其相邻节点为"00002"，他的第一个子节点为"0000100001"，以此类推，可以为每个节点一个唯一编号。
• parentnode就是父节点的levelcode
• nodename是节点名称

这样的设计后。我们给出一个实例查询：

select  t.nodelevel,t.nodename,t.levelcode,t.parentnode  From  demo_tree t  order   by  t.levelcode

这样查询的结果形如：

NODELEVEL	NODENAME	LEVELCODE	PARENTNODE
1	一级测试节点1	00001
2	二级测试节点1	0000100001	00001
3	sdfasfasfad	000010000100001	0000100001
2	二级测试节点2	0000100002	00001
2	二级测试节点3	0000100003	00001
2	二级测试节点5	0000100005	00001
2	asdfgh	0000100007	00001
1	一级测试节点2	00002
2	二级测试节点2	0000200001	00002
3	fasdfasfsaf	000020000100001	0000200001
2	二级测试gg4	0000200002	00002
3	dfasfasfas	000020000200001	0000200002
3	fgh	000020000200001	0000200002
4	fdsafdas	00002000020000100001	000020000200001
4	dfasfsafsda	00002000020000100001	000020000200001
5	fadsfasfsa	0000200002000010000100001	00002000020000100001
5	fdasfdasfasdf	0000200002000010000100001	00002000020000100001
3	dsafasfasdf	000020000300001	0000200003
1	测试深度节点1	10001
2	测试深度节点10	1000100000	10001
3	测试深度节点100	100010000000000	1000100000
4	测试深度节点1000	10001000000000000000	100010000000000
5	测试深度节点10000	1000100000000000000000000	10001000000000000000
1	测试深度节点2	10002
2	测试深度节点20	1000200000	10002
3	测试深度节点200	100020000000000	1000200000
4	测试深度节点2000	10002000000000000000	100020000000000
5	测试深度节点20000	1000200000000000000000000	10002000000000000000
6	qwerfga	100020000000000000000000000001	1000200000000000000000000
2	sdfg	1000200001	10002
3	safsdfsadfaaa	100020000100001	1000200001

他是树的深度遍历结果,这也就是这样设计的最大的好处。

对于新增树节点时需要多做一步就是计算levelcode,比如增加同级节点时需要找到同级节点的最后一个节点。然后将levelcode最后一节+1。对于新增子节点需要找到最大levelcode的子节点然后+1。

删除也比较方便，如需要删除一个节点以及其所有的子节点，可以

delete   from  demo_tree  where  levelcode  like   ' 00001% '

需要获取树的广度遍历结果可以直接用nodelevel排序。

这样的设计带来的好处是在各种数据库上都可以用。不会因为数据库不同获取树的遍历结果需要写不同的sql。

当然，问题在于levelcode的计算会导致同级节点的排序不好实现。要获取遍历结果，通常是按照levelcode排序，由于计算levelcode是根据新增的先后顺序，所以同级排序就留给大家思考了。