0514-86177077

9:00-17:00（工作日）

主页 > 知识库 > 在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法

在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法
热门标签：北京智能外呼系统供应商家 智能电销机器人教育 电话机器人录音师薪资 无锡梁溪公司怎样申请400电话 高德地图标注电话怎么没了 孝感销售电销机器人厂家 中国地图标注省份用什么符号 江西稳定外呼系统供应商 奥维地图标注字体大小修改

在本文中，我们将学习如何使用PostgreSQL的ltree模块，该模块允许以分层的树状结构存储数据。

什么是ltree？

Ltree是PostgreSQL模块。它实现了一种数据类型ltree，用于表示存储在分层树状结构中的数据的标签。提供了用于搜索标签树的广泛工具。

为什么选择ltree？

  • ltree实现了一个物化路径，对于INSERT / UPDATE / DELETE来说非常快，而对于SELECT操作则较快
  • 通常，它比使用经常需要重新计算分支的递归CTE或递归函数要快
  • 如内置的查询语法和专门用于查询和导航树的运算符
  • 索引！！！

初始数据

首先，您应该在数据库中启用扩展。您可以通过以下命令执行此操作：

CREATE EXTENSION ltree;

让我们创建表并向其中添加一些数据：

CREATE TABLE comments (user_id integer, description text, path ltree);
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0002');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0003');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0003');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 8, md5(random()::text), '0001.0003.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0002');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 11, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0003');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 7, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0001');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 20, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0002');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 31, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0003');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0004');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 34, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0005');
INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0006');

另外，我们应该添加一些索引：

CREATE INDEX path_gist_comments_idx ON comments USING GIST(path);
CREATE INDEX path_comments_idx ON comments USING btree(path);

正如您看到的那样，我建立comments表时带有path字段，该字段包含该表的tree全部路径。如您所见，对于树分隔符，我使用4个数字和点。

让我们在commenets表中找到path以‘0001.0003'的记录：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path @ '0001.0003';
 user_id |   path
---------+--------------------------
  6 | 0001.0003
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  5 | 0001.0003.0002.0003
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
(12 rows)

让我们通过EXPLAIN命令检查这个SQL：

$ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path @ '0001.0003';
            QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on comments (cost=0.00..1.24 rows=2 width=38) (actual time=0.013..0.017 rows=12 loops=1)
 Filter: (path @ '0001.0003'::ltree)
 Rows Removed by Filter: 7
 Total runtime: 0.038 ms
(4 rows)

让我们禁用seq scan进行测试：

$ SET enable_seqscan=false;
SET
$ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path @ '0001.0003';
               QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using path_gist_comments_idx on comments (cost=0.00..8.29 rows=2 width=38) (actual time=0.023..0.034 rows=12 loops=1)
 Index Cond: (path @ '0001.0003'::ltree)
 Total runtime: 0.076 ms
(3 rows)

现在SQL慢了，但是能看到SQL是怎么使用index的。
第一个SQL语句使用了sequence scan，因为在表中没有太多的数据。

我们可以将select “path @ ‘0001.0003'” 换种实现方法：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*';
user_id |   path
---------+--------------------------
  6 | 0001.0003
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  5 | 0001.0003.0002.0003
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
(12 rows)

你不应该忘记数据的顺序，如下的例子：

$ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0001');
$ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0002');
$ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0003');
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*';
user_id |   path
---------+--------------------------
  6 | 0001.0003
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  5 | 0001.0003.0002.0003
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
  9 | 0001.0003.0001.0001
  9 | 0001.0003.0001.0002
  9 | 0001.0003.0001.0003
(15 rows)

现在进行排序：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path;
 user_id |   path
---------+--------------------------
  6 | 0001.0003
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0001.0001
  9 | 0001.0003.0001.0002
  9 | 0001.0003.0001.0003
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
  5 | 0001.0003.0002.0003
(15 rows)

可以在lquery的非星号标签的末尾添加几个修饰符，以使其比完全匹配更匹配：
“ @”-不区分大小写匹配，例如a @匹配A
“ *”-匹配任何带有该前缀的标签，例如foo *匹配foobar
“％”-匹配以下划线开头的单词

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.*{1,2}.0001|0002.*' ORDER by path;
 user_id |   path
---------+--------------------------
  2 | 0001.0001.0001
  2 | 0001.0001.0001.0001
  1 | 0001.0001.0001.0002
  5 | 0001.0001.0001.0003
  6 | 0001.0002.0001
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0001.0001
  9 | 0001.0003.0001.0002
  9 | 0001.0003.0001.0003
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
  5 | 0001.0003.0002.0003
(19 rows)

我们来为parent ‘0001.0003'找到所有直接的childrens，见下：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*{1}' ORDER by path;
 user_id |  path
---------+----------------
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0002
(2 rows)

为parent ‘0001.0003'找到所有的childrens，见下：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path;
 user_id |   path
---------+--------------------------
  6 | 0001.0003
  8 | 0001.0003.0001
  9 | 0001.0003.0001.0001
  9 | 0001.0003.0001.0002
  9 | 0001.0003.0001.0003
  9 | 0001.0003.0002
  11 | 0001.0003.0002.0001
  2 | 0001.0003.0002.0002
  7 | 0001.0003.0002.0002.0001
  20 | 0001.0003.0002.0002.0002
  31 | 0001.0003.0002.0002.0003
  22 | 0001.0003.0002.0002.0004
  34 | 0001.0003.0002.0002.0005
  22 | 0001.0003.0002.0002.0006
  5 | 0001.0003.0002.0003
(15 rows)

为children ‘0001.0003.0002.0002.0005'找到parent:

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path = subpath('0001.0003.0002.0002.0005', 0, -1) ORDER by path;
 user_id |  path
---------+---------------------
  2 | 0001.0003.0002.0002
(1 row)

如果你的路径不是唯一的，你会得到多条记录。

概述

可以看出，使用ltree的物化路径非常简单。在本文中，我没有列出ltree的所有可能用法。它不被视为全文搜索问题ltxtquery。但是您可以在PostgreSQL官方文档(http://www.postgresql.org/docs/current/static/ltree.html)中找到它。

了解更多PostgreSQL热点资讯、新闻动态、精彩活动，请访问中国PostgreSQL官方网站：www.postgresqlchina.com

解决更多PostgreSQL相关知识、技术、工作问题，请访问中国PostgreSQL官方问答社区：www.pgfans.cn

下载更多PostgreSQL相关资料、工具、插件问题，请访问中国PostgreSQL官方下载网站：www.postgreshub.cn

到此这篇关于在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的文章就介绍到这了,更多相关PostgreSQL层次结构数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:
  • PostGreSql 判断字符串中是否有中文的案例
  • PostgreSQL的中文拼音排序案例
  • 自定义函数实现单词排序并运用于PostgreSQL(实现代码)
  • PostgreSQL将数据加载到buffer cache中操作方法
  • postgresql 中的时间处理小技巧(推荐)
  • Postgresql限制用户登录错误次数的实例代码
  • PostgreSQL用户登录失败自动锁定的处理方案
  • postgresql影子用户实践场景分析
  • 如何使用PostgreSQL进行中文全文检索

标签：海北 通化 泰州 那曲 齐齐哈尔 阜阳 荆州 临沧

巨人网络通讯声明：本文标题《在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法》，本文关键词  在,PostgreSQL,中,使用,ltree,；如发现本文内容存在版权问题，烦请提供相关信息告之我们，我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络，涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 下面列出与本文章《在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法》相关的同类信息！
  • 本页收集关于在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法的相关信息资讯供网民参考！
    • 推荐文章

    上一篇：postgresql 中的时间处理小技巧(推荐)

    下一篇：PostgreSQL将数据加载到buffer cache中操作方法

    Copyright © 1999-2012 诚信 合法 规范的巨人网络通讯始建于2005年

    苏ICP备15040257号-8

    产品关键词： 在PostgreSQL中使用ltree处理层次结构数据的方法 在,PostgreSQL,中,使用,ltree,