Question

我是这个领域的新手，喜欢写一个管理家谱数据的应用程序。我主要担心的是如何从MySQL存储和检索这些数据。我知道像Oracle这样的数据库针对递归查询进行了优化，但也许我可以找到使用MySQL的替代解决方案，我认为它不支持“CONNECT”。 PS。我知道有数千个现有的开源解决方案，但考虑到这些数据将是功能的有限部分，我需要保持对完整代码的控制。

我在网上快速浏览并发现了一些有趣的方法，例如基于Interval的算法，它非常适合查询但不满意更新/删除。

我将看看基于前缀（Dewey）的方法，但是人们可能知道一种有效且经过验证的方法来分享？

感谢

吉勒

Answer 1

第一个问题，设计数据架构：我将层次结构保留为父行的外键。这很简单。

第二个问题，检索后代/后代：正如您所解释的那样，问题来自于：选择一些人和所有后代的后代。要解决此问题，您应该创建一个新的树表。此表包含对：与具有所有祖先（及其自身）的人的组合：

people( id, name, id_parent)
people_tree( id, id_ancestor, distance )

注意到使用此结构很容易查询层次结构。示例：某人的所有后代：

select people.*, distance
from 
  people p
    inner join 
  people_tree t 
    on ( p.id = t.id)
where
  id_ancesor = **sombody.id **

你可以通过距离来获得只有祖父母，孙子女等......

最后一个问题，保持树：树必须始终是数据。您应该自动执行此操作：触发people或CRUD操作的存储过程

<强> EDITED

因为这是一个家谱树，每个人必须同时拥有父母和母亲的参考：

people( id, name, id_parent, id_mother)

然后，需要2棵树：

parent_ancestors_tree( id, id_ancestor, distance )
mother_ancestors_tree( id, id_ancestor, distance )

大卫要求提供样本数据：

people: id    name    id_parent    id_mother
         1    Adam         NULL      NULL
         2    Eva          NULL      NULL
         3    Cain            1         2
        ..    ...
         8    Enoc            3         5

parent_ancestors_tree id    id_ancestor  distance
              (Adam)   1              1         0
              (Eva)    2              2         0
              (Cain)   3              3         0
                       3              1         1
              (Enoc)   8              8         0
                       8              3         1
                       8              1         2

mother_ancestors_tree id    id_ancestor  distance
              (Adam)   1              1         0
              (Eva)    2              2         0
              (Cain)   3              3         0
                       3              2         1
              (Enoc)   8              8         0
                  -- here ancestors of Enoc's mother --

问候。

Answer 2

我还建议使用相邻的树模型，对于更复杂的逻辑，我建议使用简单的mysql查询（连接）。最有可能创建树更重要。当应用程序完成并且一切正常时，您可以进行更多的数据挖掘。

家谱树算法

2 个答案: